低延迟网络建议(s/w和h/w) - 腾讯云开发者社区

>max2 max2=a[i]; ENDIF ENDIF ENDFOR PUT(max,max2) END 4、需要从1 000以内将能够被7整除的数查询出来，并计算出这些数的和。...对应的算法伪码：定义变量：i=7,S=0 DO WHILE i<=1000 IF（i被7整除） THEN S=S+i 输出：i ENDIF i=i+1 ENDDO 输出：S 试使用...N－S图、PAD图设计该程序问题的算法。...5、对于所示的流程图，试分别用N-S图和PAD表示之。 N-S图： PAD图： 6、N-S图转换成PAD。...7、对于所示的流程图，试分别用N-S图和PAD表示之。 N-S图： PAD图： 8、PAD转换成N-S图。 9、N-S图转换成PAD。

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5W1H聊开源之Who和How——谁、如何参与开源？

User 实际上，除了最直接的Contributor和Committer，其他人也可以通过各种各样的方式对项目作出贡献。...如禅道项目管理软件的用户们，就是以User的身份参与到了禅道这个开源项目中，对禅道的使用、标记、推荐乃至提交Bug、提供使用反馈，都是一种对开源项目的参与和贡献。...Contributor 开源项目的代码、文档和作品都是由项目社区的成员创建、测试、使用、讨论和优化构成。这些过程可划分为各种任务，需要不同技能、不同参与程度及不同技术专长水平。...比如对该项目发出过pull request并合并到项目、测试和报告或者修复 Bug、编写和更新软件、撰写或更新文档、翻译、向他人推荐该项目、组织线下活动等。...Committer Committer通常在项目日常运营过程中通过各种贡献积累，得到项目核心维护团队的提名和认可，最终从一般贡献者成为提交者，并且在开源项目中拥有更高的权限，他们是拥有代码仓库写操作权限的开发者

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01.神经网络和深度学习 W2.神经网络基础

dw2 += x2(i)dz(i); db += dz(i); // 求平均值 J /= m; dw1 /= m; dw2 /= m; db /= m; // 更新参数 w,...b w = w - alpha*dw b = b - alpha*db 显式的使用 for 循环是很低效的，要使用向量化技术加速计算速度 9....x(i)dz(i); // 向量化，全部样本的梯度累加 db += dz(i); // 求平均值 J /= m; dw /= m;// 向量化 db /= m; // 更新参数 w,...b w = w - alpha*dw b = b - alpha*db 这样就把内层的 dw1,... dwn 的计算使用向量化了，只用1层 for 循环，还可以做的更好，往下看 11....总是使用 nx1 维矩阵（列向量），或者 1xn 维矩阵（行向量）为了确保所需要的维数时，不要羞于 reshape 操作作业 01.神经网络和深度学习 W2.神经网络基础（作业 - 逻辑回归图片识别

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01.神经网络和深度学习 W3.浅层神经网络

神经网络概览 2. 神经网络的表示 3. 神经网络的输出 4. 多样本向量化 5. 激活函数 6. 为什么需要非线性激活函数 7. 激活函数的导数 8....神经网络概览 ? image.png 还有反向的求导过程 2. 神经网络的表示 ? 3. 神经网络的输出 ?...激活函数效果要好，尽管在实际中Leaky ReLu使用的并不多 ReLu、Leaky ReLu的优点： sigmoid函数需要进行浮点四则运算，在实践中，使用ReLu激活函数学习的更快 sigmoid和tanh...函数的导数在正负饱和区的梯度接近于0，这会造成梯度弥散，而Relu和Leaky ReLu函数大于0部分都为常数，不会产生梯度弥散现象。...01.神经网络和深度学习 W3.浅层神经网络（作业：带一个隐藏层的神经网络）

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01.神经网络和深度学习 W4.深层神经网络

深层神经网络 2. 前向传播和反向传播 3. 核对矩阵维数 4. 参数、超参数参考：吴恩达视频课深度学习笔记 1. 深层神经网络 ? 有的时候只有非常深的神经网络才能发挥作用。...但是无法提前预知多少层的神经网络合适，可以先尝试逻辑回归，尝试一层，然后两层隐含层，然后把隐含层的数量当作超参数，然后交叉验证 2. 前向传播和反向传播 image.png ? 3....参数、超参数参数有 W, b 超参数：学习率梯度下降迭代次数隐藏层数量隐藏层单元数量激活函数选择 momentum mini batch size 正则化参数多种组合，各种尝试，选择效果最好的参数组合

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01.神经网络和深度学习 W1.深度学习概论

什么是神经网络它是一个强大的学习算法，类似于人脑的工作方式。例子1. 单个神经网络给定房地产市场上房屋大小的数据，预测其价格。这是一个线性回归问题。 ? ? 例子2....多个神经网络房屋的价格可能会受到其他的影响，如大小，卧室数量，邮政编码和财富。神经网络的作用是预测价格，它将自动生成隐藏单位。我们只需要给定输入x和输出y。 ? 2....使用神经网络进行监督学习 ? ? 3. 神经网络的兴起 ? ? 4.

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爬取了 S10 SN vs DWG 总决赛视频的 10 w 条弹幕和评论

昨晚，S 10 总决赛，恭喜 SN , 杀进了全球总决赛，可惜了 DWG，与队史第一个 S 赛亚军擦肩而过。在 B 站看的直播，又和几千人一起在 B 站看了录播。 ?...弹幕+评论，一共快 10w 多条文本，粗略地过了一遍，不由得感叹，B 站上人才济济一堂。...本来试着对每条弹幕都判断下极性，如果是正向，则本分钟内弹幕数+1，如果是负向，则-1，中立则保持不变，这样分析的优点是准确，缺点是太费时间了，几 w 条文本，要几个小时才能出结果，所以我改进了下，把每一分钟的文本合并一次性判断极性...一个主题主旨讲的是 SN 是黑马，bin 是天神，另一个主题讲的是 DWG yes 还好，明年，S 11 全球总决赛，还在中国举办，在屏幕前心碎的电竞男孩，还有机会去现场，身临其境地心碎一次，剑指 S12

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01.神经网络和深度学习 W2.神经网络基础（作业：逻辑回归图片识别）

识别使用神经网络识别猫 1....导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py import scipy from PIL import Image...算法的一般结构用神经网络的思路，建立一个 Logistic 回归 ? 4....(-z)) ### END CODE HERE ### return s 4.2 初始化参数逻辑回归的参数可以都设置为 0（神经网络不可以） # GRADED FUNCTION...更改 index 可以查看测试集的预测值和真实值绘制代价函数、梯度 # Plot learning curve (with costs) costs = np.squeeze(d['costs']

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04.卷积神经网络 W4.特殊应用：人脸识别和神经风格转换

Siamese 网络 4. Triplet 损失 5. 人脸验证与二分类 6. 什么是神经风格迁移 7. 深度卷积网络在学什么 8. Cost function 9....Siamese 网络 ?...考查编码之差的范数 image.png 对于两个不同的输入，运行相同的卷积神经网络，然后比较它们，这一般叫做Siamese网络架构改变这个网络所有层的参数，得到不同的编码结果，用反向传播来改变这些所有的参数...深度卷积网络在学什么浅层的隐藏单元通常会找一些简单的特征，比如边缘或者颜色阴影一个深层隐藏单元会看到一张图片更大的部分，在极端的情况下，可以假设每一个像素都会影响到神经网络更深层的输出，靠后的隐藏单元可以看到更大的图片块...，包括类似边缘的低级特征的层，以及高级特征的层，使得神经网络在计算风格时能够同时考虑到这些低级和高级特征 ?

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【STM32H7教程】第79章 STM32H7的QSPI总线应用之驱动W25QXX（支持查询和MDMA）

mod=viewthread&tid=86980 第79章 STM32H7的QSPI总线应用之驱动W25QXX（支持查询和MDMA）本章节为大家讲解标准QSPI接线方式驱动W25QXX，实现了查询和...7、 STM32H7驱动QSPI Flash的4线DMA模式，读速度48MB/S左右。http://www.armbbs.cn/forum.php?...不过建议使用时给首地址，方便管理。 79.3.5 W25QXX规格参数这里我们主要了解擦写耗时和支持的时钟速度，下面是擦写时间参数：页编程时间：典型值0.4ms，最大值3ms。...整个芯片擦除时间：典型值80s，最大值400s。支持的速度参数如下：可以看到最高支持的读时钟（使用命令03H）速度是50MHz，其它命令速度可以做到133MHz。...79.6 W25QXX驱动移植和使用 W25QXX移植步骤如下：第1步：复制bsp_qspi_w25q256.c， bsp_qspi_w25q256.h到自己的工程目录，并添加到工程里面。

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【STM32H7教程】第73章 STM32H7的SPI总线应用之驱动W25QXX（支持查询，中断和DMA）

第73章 STM32H7的SPI总线应用之驱动W25QXX（支持查询，中断和DMA）本章节为大家讲解标准SPI接线方式驱动W25QXX，实现了查询，中断和DMA三种方式。...不过建议使用时给首地址，方便管理。 73.3.5 W25QXX规格参数这里我们主要了解擦写耗时和支持的时钟速度，下面是擦写时间参数： ? 页编程时间：典型值0.4ms，最大值3ms。 ...整个芯片擦除时间：典型值20s，最大值100s。支持的速度参数如下： ? 可以看到最高支持的读时钟（使用命令03H）速度是50MHz，其它命令速度可以做到133MHz。...的时钟极性和时钟相位配置首先回忆下STM32H7支持的4种时序配置。 ...73.7 W25QXX驱动移植和使用 W25QXX移植步骤如下：第1步：复制bsp_spi_bus.c，bsp_spi_bus.h，bsp_spi_flash.c，bsp_spi_flash.h到自己的工程目录

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01.神经网络和深度学习 W3.浅层神经网络（作业：带一个隐藏层的神经网络）

预览数据可视化数据 X, Y = load_planar_dataset() # Visualize the data: plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=Y, s=40...数据集是线性不可分的，逻辑回归变现的不好，下面看看神经网络怎么样。 4. 神经网络模型如下： ?...= np.random.randn(n_h, n_x)*0.01 # randn 标准正态分布 b1 = np.zeros((n_h, 1)) W2 = np.random.randn..., n_x)) assert (b1.shape == (n_h, 1)) assert (W2.shape == (n_y, n_h)) assert (b2.shape ==...= initialize_parameters(n_x, n_h, n_y) W1 = parameters['W1'] b1 = parameters['b1'] W2 =

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01.神经网络和深度学习 W4.深层神经网络（作业：建立你的深度神经网络+图片猫预测）

初始化第4节笔记：01.神经网络和深度学习 W4.深层神经网络 3.1 两层神经网络模型结构：LINEAR -> RELU -> LINEAR -> SIGMOID 权重：np.random.randn...(n_h, n_x)*0.01 b1 = np.zeros((n_h, 1)) W2 = np.random.randn(n_y, n_h)*0.01 b2 = np.zeros...n_h, 1)) assert(W2.shape == (n_y, n_h)) assert(b2.shape == (n_y, 1)) parameters = {"...数据集 01.神经网络和深度学习 W2.神经网络基础（作业：逻辑回归图片识别）使用 01W2 作业里面的数据集，逻辑回归的准确率只有 70% 加载数据 train_x_orig, train_y,...print ("train_x's shape: " + str(train_x.shape)) print ("test_x's shape: " + str(test_x.shape)) train_x's

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Flink从入门到放弃(入门篇1)-Flink是什么

w=1554&h=822&f=png&s=244731] 放弃篇： [169201cde22964d4?...特点现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。...也分别对应于面向流处理和面向批处理两类面向流处理支持：CEP（复杂事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）面向批处理支持：FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理） Flink的优势支持高吞吐、低延迟...w=1596&h=690&f=png&s=444284] [169201aeac34c2db?...w=1056&h=696&f=png&s=182183] 并行数据流示意图: [169201bc269c4a0f?

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04.卷积神经网络 W4.特殊应用：人脸识别和神经风格转换（作业：快乐屋人脸识别+图片风格转换）

用自己的照片测试测试题：参考博文笔记：W4.特殊应用：人脸识别和神经风格转换作业1：快乐房子 - 人脸识别背景：04 W2 作业：Keras教程+ResNets残差网络里的快乐的房子问题作业里很多想法来源于...(1, n_H, n_W, n_C), hidden layer activations representing content of the image G Returns:...a_G): """ Arguments: a_S -- tensor of dimension (1, n_H, n_W, n_C), hidden layer activations...representing style of the image S a_G -- tensor of dimension (1, n_H, n_W, n_C), hidden layer activations...n_W, n_C = a_G.get_shape().as_list() # Reshape the images to have them of shape (n_C, n_H*n_W

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02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W3. 超参数调试、Batch Norm和程序框架

归一化网络的激活函数 5. 将 Batch Norm 拟合进神经网络 6. Batch Norm 为什么奏效 7. 测试时的 Batch Norm 8. Softmax 回归 9....归一化网络的激活函数 Batch归一化会使你的参数搜索问题变得很容易，使神经网络对超参数的选择更加稳定，超参数的范围会更加庞大，工作效果也很好，也会使你的训练更加容易 image.png 5....它减弱了前层参数的作用与后层参数的作用之间的联系，它使得网络每层都可以自己学习，稍稍独立于其它层，这有助于加速整个网络的学习 BN 有轻微的正则化效果，因为它在 mini-batch 上计算的均值和方差是有小的噪声...Caffe2 CNTK DL4J Keras Lasagne mxnet Paddlepaddle TensorFlow Theano Torch 选择标准：便于编程，包括神经网络的开发和迭代...，还包括为产品进行配置，为巨大的用户的实际使用考虑运行速度，特别是训练大数据集时，一些框架能让你更高效地运行和训练神经网络框架是否真的开放，不仅需要开源，而且需要良好的管理。

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美团即时物流的分布式系统架构设计

w=1344&h=646&f=png&s=182356] 本文主要介绍在美团即时物流分布式系统架构逐层演变的进展中，遇到的技术障碍和挑战：订单、骑手规模大，供需匹配过程的超大规模计算问题。...w=958&h=646&f=png&s=92516] 上图是比较典型的美团技术体系下的分布式系统结构：依托了美团公共组件和服务，完成了分区扩容、容灾和监控的能力。...w=1174&h=630&f=png&s=167854] 智能物流的核心技术能力和平台沉淀机器学习平台，是一站式线下到线上的模型训练和算法应用平台。...其次，网状结构的服务集群，任何轻微的延迟，都可能导致的网络放大效应。另外复杂的服务拓扑，如何做到故障的快速定位和处理，这也是AIOps需要重点解决的难题。...w=1875&h=835&f=png&s=142461]

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干货 | Github标星近3w，热榜第一，如何用Python实现所有算法和一些神经网络模型

标星已经达到2.7W 给出Github地址☟ https://github.com/TheAlgorithms/Python 这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现...例如在神经网络部分，给出了BP神经网络、卷积神经网络、全卷积神经网络以及感知机等。卷积神经网络代码示例代码以Python文件格式保存在Github上，需要的同学可以自行保存下载。...不同的地方在于从低到高然后从高到低，而冒泡排序则仅从低到高去比较序列里的每个元素。他可以得到比冒泡排序稍微好一点的性能，原因是冒泡排序只从一个方向进行比对（由低到高），每次循环只移动一个项目。...它将其输入划分为已排序和未排序的区域，并通过提取最大元素,将其移动到已排序区域来迭代缩小未排序区域。译者注： Heap 始于 J._W._J....这样的列表叫做h排序。等效地，可以被认为是h交错列表，每个元素都是单独排序的。拓扑拓扑排序或有向图的拓扑排序是其顶点的线性排序，使得对于从顶点u到顶点v的每个有向边uv，u在排序中位于v之前。

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LoRA 笔记 - plus studio

然而，这两种策略都有其局限性，尤其是在大规模和延迟敏感的生产场景中。 ### 添加适配器层(引入推理延迟) 适配层(Adapter) 实际上就是在原本的架构上添加一些层，让他学到新的东西。...LoRA到底怎么工作神经网络包含许多执行矩阵乘法的密集层。这些层中的权重矩阵通常具有满秩。...对于预训练的权重矩阵 \(W_0 ∈ R^{d×k}\)，我们通过使用低秩分解 \(W_0 + ΔW = W_0 + BA\) 表示后者来约束其更新，其中 \(B ∈ R^{d×r} , A ∈ R^{...注意 \(W_0\) 和 \(ΔW = BA\) 都乘以相同的输入，它们各自的输出向量按坐标求和。...对于 \(h = W_0x\)，我们修改后的前向传递产生：\[h=W_0x+\Delta Wx=W_0x+BAx\] 参数初始化时，我们对 A 使用随机高斯初始化，B 使用零，因此 ΔW = BA 在训练开始时为零

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CVPR2023最新Backbone |FasterNet远超ShuffleNet、MobileNet、MobileViT等模型

尽管其令人印象深刻的性能为许多应用程序提供了动力，但一个巨大的趋势是追求具有低延迟和高吞吐量的快速神经网络，以获得良好的用户体验、即时响应和安全原因等。如何快速？...虽然有许多减少FLOPs的尝试，但都很少考虑同时优化FLOPs以实现真正的低延迟。为了更好地理解这种情况，作者比较了Intel CPU上典型神经网络的FLOPS。...对于输入 I∈R^{c×h×w} ，DWConv应用 c 个滤波器 w∈R^{k×k} 来计算输出 O∈R^{c×h×w} 。...与具有 h×w×k^2×c^2 的FLOPs常规Conv相比，这种深度计算使得DWConv仅仅具有 h×w×k^2×c 的FLOPs。...对于相同的输入 I∈R^{c×h×w} 和输出 O∈R^{c×h×w} ，T形Conv的FLOPs可以计算为: 它高于PConv和PWConv的流量，即：其中 c>c_P 和 c−c_p>c_p

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5W1H聊开源之Who和How——谁、如何参与开源？

01.神经网络和深度学习 W2.神经网络基础

01.神经网络和深度学习 W3.浅层神经网络

01.神经网络和深度学习 W4.深层神经网络

01.神经网络和深度学习 W1.深度学习概论

爬取了 S10 SN vs DWG 总决赛视频的 10 w 条弹幕和评论

01.神经网络和深度学习 W2.神经网络基础（作业：逻辑回归图片识别）

04.卷积神经网络 W4.特殊应用：人脸识别和神经风格转换

【STM32H7教程】第79章 STM32H7的QSPI总线应用之驱动W25QXX（支持查询和MDMA）

【STM32H7教程】第73章 STM32H7的SPI总线应用之驱动W25QXX（支持查询，中断和DMA）

01.神经网络和深度学习 W3.浅层神经网络（作业：带一个隐藏层的神经网络）

01.神经网络和深度学习 W4.深层神经网络（作业：建立你的深度神经网络+图片猫预测）

Flink从入门到放弃(入门篇1)-Flink是什么

04.卷积神经网络 W4.特殊应用：人脸识别和神经风格转换（作业：快乐屋人脸识别+图片风格转换）

02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W3. 超参数调试、Batch Norm和程序框架

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