然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型) 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...优化函数(最小-最大博弈)和损失函数 GAN的原始论文中模型的优化函数为以下函数： 上式为Optimization函数，即网络(Generator和Discriminator)都要优化的表达式。...但是这不是模型的总损失函数。 为了理解这个最小-最大博弈，需要考虑如何衡量模型的性能，这样才可以通过反向传播来优化它。...总损失函数 上面我们已经给出了生成器和鉴别器的的损失公式，并给出了模型的优化函数。但是如何衡量模型的整体性能呢?...在实际应用中生成器损失函数进行了修改，进行了对数操作。这一修改也有助于计算模型的总损失函数。 总损失= D损失+ G损失。并且为了进行总损失得计算还进行了修改以保证方向和取值得范围都是相同的。
来源：DeepHub IMBA 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型)。 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...但是这不是模型的总损失函数。 为了理解这个最小-最大博弈，需要考虑如何衡量模型的性能，这样才可以通过反向传播来优化它。...总损失函数 上面我们已经给出了生成器和鉴别器的的损失公式，并给出了模型的优化函数。但是如何衡量模型的整体性能呢?...在实际应用中生成器损失函数进行了修改，进行了对数操作。这一修改也有助于计算模型的总损失函数。 总损失= D损失+ G损失。并且为了进行总损失得计算还进行了修改以保证方向和取值得范围都是相同的。
传统的卷积计算方式如上图所示（上半部分），是提取一个个与 Kernel 大小一致的图像区域，然后分别和 Kernel 进行计算得到输出结果。 传统的计算方法复杂且耗费时间。...然后就提出了 im2col 的方法对 CNN 的计算过程进行了优化（上图中的下半部分）。简单说就是将输入图像转换成一个大矩阵，kernel 也转换成一个大矩阵，然后将这两个矩阵进行相乘计算就可以。...这样做的优点是逻辑简单，实现也简单。缺点就是消耗内存。 再来一幅图，展示计算过程： 这两幅图均来自参考 [1] 的论文，更具体的内容可以查阅论文。...im2col 算法实现过程可以参考 [2] 中的代码，感兴趣的话也可以自己从头跟着实现 CNN 的前向传播和反向传播，收获会很大。 参考： [1]....在 Caffe 中如何计算卷积？
在体渲染中，可见性需要在空间域中通过Ray Marching算法累加，性能开销巨大， CSM的思想是把可见性函数从空域转为频域，降低了算法复杂度和计算量，满足了实时渲染volumetric shadow...环境光贴图 环境光贴图，顾名思义，就是用图片来模拟环境光打在物体上的反射和折射效果，是一种通过预计算来优化环境光的技术。...图片来自https://learnopengl.com 对于漫反射，我们把整个半球的环境光做一个模糊滤波，然后按照镜面反射的方向计算一次光路贡献，就等同于累加来自任意方向的环境光的光路贡献，而该半球仅跟物体的法线相关...这些tricks本身并不难，但如何把这么多的技术整合在一起，形成一套pipeline，则需要强大的工程能力。...同时，RTRT本身的算法健壮，无需各种奇淫巧计，更像是大道至简的终极解决方案。我相信’Ray tracing is the future and ever will be’这句话将成为过去。
显然，每一个目标都受很多因素的影响，我们称之为目标函数的最优化。...优化的思路有很多种，比如基于梯度的梯度下降，基于二阶梯度的牛顿法，基于近似的二阶梯度的拟牛顿法，基于下界函数的最优化，贪婪算法，坐标下降法，将约束条件转移到目标函数的拉格朗日乘子法等等。...本文我们讨论一下基于下界函数的最优化，且将讨论的范围限定为无约束条件的凸优化。 基于下界函数的优化 在有些情况下，我们知道目标函数的表达形式，但因为目标函数形式复杂不方便对变量直接求导。...这个时候可以尝试找到目标函数的一个下界函数，通过对下界函数的优化，来逐步的优化目标函数。 ? ? ? ? 上面的描述性推导很是抽象，下面我们来看两个具体的例子，EM算法和改进的迭代尺度法。...小结 本文讨论了一下基于下界函数的最优化这样一种优化思路，希望对大家有所帮助。同时也一如既往地欢迎批评指正，以及大神拍砖。 （*本文为 AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）
我们需要知道这个函数到底耗时不？ 最简单可以使用使用GPIO来计算，将MCU的功耗和IO引脚关联起来分析 不仅可以计算时间还可以计算功耗。 使用一个 GPIO 引脚来记录中断函数的开始和结束时间。...在中断函数的开头将一个 GPIO 引脚置高。 在中断函数的结尾将这个 GPIO 引脚置低。 用示波器或逻辑分析仪测量 GPIO 的高电平持续时间，即为中断函数的执行时间。...在中断开始时读取定时器的计数值（ TIMx->CNT）。 在中断结束时再次读取计数值。 两次计数值的差值乘以定时器时钟周期，即为中断函数的执行时间。...可以精确计算运行时间。 需要占用一个定时器。这是什么狗屁话，我直接使用。定时器频率和计数溢出可能需要额外的处理，再说吧。 也可以使用 SysTick 定时器（系统滴答定时器）来记录时间。...在中断开始时读取 SysTick 的计数值（SysTick->VAL）。 在中断结束时再次读取 SysTick 的计数值。 两次计数值的差值乘以 SysTick 的时钟周期，即为中断函数的执行时间。
一、第一版算法 首先如果自动的话就涉及到照片比对技术，如果自己技术实力雄厚（比如你是吴恩达）可以从底层神经网络开始写起，或者使用开源的人脸识别框架，我使用了百度和腾讯的人脸识别接口，用着还可以，基本是免费的...看似非常简单的功能，其实里面存在一个巨大的坑，如果用户量上千万或者上亿的时候，用户每上传一张集体照就要进行亿次的比对，这根本不可能实时，所以我们刚开始的时候考虑每天定时去比对一次，比如在晚上 12 点，...我苦思冥想了几天后终于找到了一个实时的解决方案。 二、实时比对 对问题进行分析，解决方案就来了，只要我能够优化比对程序，将亿次的比对实现实时操作，问题即可解决。...似乎陷入了僵局，然而我们来换一个角度思考此问题，我们为何不将亿次的比对减少到可以实时的量级？ 那么，如何降低比对次数呢？...，逐一的去百度或者腾讯的人脸库进行比对，如果能够匹配上，则能取到此人的 faceid，用此 faceid 即能查到所关联的用户，于是即可实现照片的自动分发。
1 前言 大家好，我是心锁，一枚23届准毕业生。...这次的文章主题是「webpack」，将叙述我在腾讯的QAPM项目中进行前端工程化的实践，前方高能预警⚠️ 阅读本文，你将会了解到 Webpack4->Webpack5升级指南 Webpack优化实战 值得注意的是...2 webpack升级实践 2.1 升级的目的 webpack5带来了几个非常管用的新特性，包括 开箱即用的持久化缓存 优雅的资源处理模块 打包体积优化 前两个特性在我们的项目中的适用场景相对较广，而打包体积优化这一项则是前端工程化喜闻乐见的...相关的依赖包更新到最新版本（我这里都是通过@latest更新） npm install webpack@latest webpack-cli@latest webpack-dev-server@latest...HMR支持的不是很好 （这里还有一个问题，开发环境配置hash会使得构建性能进一步下降） 我这里的解决方案是在开发环境中使用style-loader，这个loader作为webpack的入门级loader
问题描述 由于业务内容比较敏感，我这里做了一个小 Demo 来复现问题，在线体验地址[1] 卡顿效果如下： 然后同事还告诉我，如果表格里面没有数据，就不会卡顿了 优化卡顿问题 在进行优化前，我们首先要确定卡顿的原因...而 Performance 工具中搜集到的函数，不应该会有这么多 patch 函数的调用....但事实上并不如我们想象的那样，里面有非常多的 patch，我猜是因为某些特殊原因导致优化失效，patch 进入到 Table 组件内部 那接下来要做的，就是找到这个原因，这个我们可以直接到源码那里调试...但是这样打断点，它每个元素的 patch 都会停下来，因此我们要设置条件断点，我们只关注 Table 组件，需要在 Table 组件停下来 那问题就变成了，如何设置条件断点，让在 Table 组件 patch...而我们写渲染函数的时候，是不会传 PatchFlag 的，因此 Vue 不知道哪些内容是动态的，哪些是静态的，因此没有优化。 JSX 也会经过编译，为什么它不能生成 PatchFlag？
，我这里做了一个小 Demo 来复现问题，在线体验地址卡顿效果如下：图片然后同事还告诉我，如果表格里面没有数据，就不会卡顿了优化卡顿问题在进行优化前，我们首先要确定卡顿的原因，根据卡顿的原因，才能找到优化的方向确定卡顿的原因同事...而 Performance 工具中搜集到的函数，不应该会有这么多 patch 函数的调用.但事实上并不如我们想象的那样，里面有非常多的 patch，我猜是因为某些特殊原因导致优化失效，patch 进入到...但是这样打断点，它每个元素的 patch 都会停下来，因此我们要设置条件断点，我们只关注 Table 组件，需要在 Table 组件停下来那问题就变成了，如何设置条件断点，让在 Table 组件 patch...而我们写渲染函数的时候，是不会传 PatchFlag 的，因此 Vue 不知道哪些内容是动态的，哪些是静态的，因此没有优化。JSX 也会经过编译，为什么它不能生成 PatchFlag？...如果这篇文章对您有所帮助，可以点赞加收藏，您的鼓励是我创作路上的最大的动力。也可以关注我的公众号订阅后续的文章：Candy 的修仙秘籍（点击可跳转）图片
引言量子计算是未来计算领域的一个前沿技术，然而，量子算法的开发和优化是一项极具挑战性的任务。本文将探讨如何利用人工智能（AI）技术来加速量子算法的开发和优化，为读者提供实用指南。...第一部分：量子计算基础1.1 什么是量子计算量子计算利用量子比特的叠加和纠缠特性，能够在某些情况下实现比传统计算更高效的运算。...第二部分：AI在量子计算中的应用2.1 量子算法开发中的难题量子门操作设计： 设计合适的量子门操作是量子算法开发中的一个挑战。纠缠优化： 优化纠缠过程以提高算法性能也是一个复杂的问题。...生成模型和强化学习等方法为量子计算的难题提供了全新的解决思路。未来，随着量子计算和人工智能的进一步发展，这两者相互促进将为科学家和开发者带来更多可能性。...我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
很显然，肯定不是的，技术本来就是个逐渐进步的过程，但是现在更多的是把当前的内容去翻来覆去的卷，我表示卷不动了，所以我准备寻找新的出路了 想法的诞生 其实我们现在的性能优化的检测及性能优化的方案已经有了很多了...、异步加载、service-worker等） 当然了不止这么多东西，我只是把常用的一些东西列了一下，比如我之前写过的一个实战篇 - 如何实现和淘宝移动端一样的模块化加载 （task-silce）和 解析篇...- Task-slice实现淘宝移动端方式加载这就是在开发阶段比较细节的用户体验方面的性能优化，当然我们还可以基于 performance api 来做性能优化前的检测，这方面正好之前我也整理过部分内容性能优化篇...- Performance（工具 & api） 基于这些东西我想了想，我还是觉得性能优化做的不够细不够具体，这样有很多的弊端： 伪性能优化（这样就代表着性能优化做的不够彻底） 不能完全的掌握页面dom...，或者业务的某些条件导致 performance.mark 无法准确抓取，这样整体来说就无法真正达到完美的目的了 这时候我就考虑要如何可以规避这些问题，还能准确的捕捉到有关当前元素的渲染时间呢，baidu
千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区，在此我想做一些补充和梳理，想和大家做一些这方面的经验总结，也欢迎大家提出建议。...既然要吃透这个问题，我们势必要回到本源，我把这个问题分为三部分: “千万级”，“大表”，“优化”， 也分别对应我们在图中标识的 “数据量”，“对象”和“目标”。...其实不难理解，我们要支撑的表数据量是千万级别，相对来说是比较大了，DBA要维护的表肯定不止一张，如何能够更好的管理，同时在业务发展中能够支撑扩展，同时保证性能，这是摆在我们面前的几座大山。...（10）避免在索引字段上使用函数，否则会导致查询时索引失效。 （11）确认索引是否需要变更时要联系DBA。...优化设计方案4：管理优化 这部分应该是在所有的解决方案中最容易被忽视的部分了，我放在最后，在此也向运维同事致敬，总是为很多认为本应该正常的问题尽职尽责（背锅）。 ?
这是一本很经典的手册。 CUDA优化的冷知识|什么是APOD开发模型？...CUDA优化的冷知识2| 老板对不起 CUDA优化的冷知识 3 |男人跟女人的区别 今天主要说两点, 一点是如何正确的计算一段操作所用的时间。...这里的一段操作是指的, GPU设备上的kernel计算, 以及, 数据传输操作。...此时再加上了正确的计时方法, 则你可以立刻衡量出来, "我的具体XXX操作过程, 在XXX ms内完成, 性能是XXX"(例如10张图片/秒)。...我来举个例子. https://bbs.gpuworld.cn/index.php?
或许我的学习模式不适合你，但至少会让你少走很多弯路。 首先晒一下成绩，开心的一批，虽然考的不是很好！！每科满分75，需要同时都>=45分才算合格。 成绩单 软考初衷 2020，感觉要改变一下自己。...B站资料 如果你的计算机基础薄弱，还是建议你去看看这些视频，推荐看前两个，讲的比较好但知识点不够全面，但是值得一看。...科目维度 主要还是围绕软考真题APP来复习。我把复习重心放在了选择题上，案例我只看了历年真题答案。论文我是在软考那天早晨五点，背了背开头的摘要。 软考真题 综合知识 这部分就和考驾照一样，就是刷题。...论文摘要 2020系统架构师考试心得 今年是我第一次参加软考，也是临时起意报考的系统架构师。...我自学的时间有四年多了，自学Java、python、大数据开发、爬虫、网络、操作系统等等，涉及的知识面比较广泛，所以软考的很多东西对我来说难度不是很大，加上没钱，所以选择了自学。
，我尽量总结成了这份笔记，里面也许还有很多理解不透彻或理解错误的地方，请谅解 ?...，文章通过修改损失函数的方法将其用于法线图增强的任务上 在这里文章比较特别地用了一个预训练的VGG19网络来作为损失函数，这个网络原先用于图像分类，但是这里选用了VGG19中间一些层的输出作为特征来计算损失...首先对于原来的顶点，文章用迭代梯度优化的方式改变目标表面上的顶点p来最小化下面的能量函数： ?...这个能量函数中np是对应顶点增强后的法线，q是顶点p的所有有连接的相邻点，Δ是拉普拉斯算子，p0是表面优化变形前的初始位置 函数第一项由于让单位法线向量与顶点和相邻点构成的单位向量点乘平方，因此就是在最大化新的顶点与周围顶点向量所形成的夹角...Holden等人2019年研究了如何对这个问题进行PCA优化：Daniel Holden, Bang Chi Duong, Sayantan Daa, and Derek Nowrouzezahrai
这个特性用来计算出表面的凹凸性以在下面优化排列。 ?...上面的G就是一个定义在半球上的概率分布函数pdf，问题是如何通过不确定的ρ函数来估算G 如果我们将像素当作镜面反射，通过不同的光照方向，可以算得当前光线与视角的确切平分线hk的值，由于镜面反射的亮度最大情况就是平分线...那么总的目标就是如何将这些切割出来的子法线安排到恰当的位置上 直接安排是不现实的，所以需要简化问题。...将这些能量函数串起来得到我们需要优化的总能量如下，目标就是找到一组能使这个能量函数平均值最大化的解基元IL，接下来用MCMC来计算这些IL ?...然后利用这个无向图中的能量函数置信传播就可以初始化MCMC的参数 PartG 使用MCMC计算和优化 到了这一步我们可以有一个总的能量函数了(MCMC算法我并不明白，这段可能有很多问题) ?
如何选择合适的排序算法？ 如果要实现一个通用的、高效率的排序函数，我们应该选择哪种排序算法？我们先回顾一下前面讲过的几种排序算法。 如何优化快速排序？...举例分析排序函数 为了让你对如何实现一个排序函数有一个更直观的感受，我拿 Glibc 中的 qsort() 函数举例说明一下。...内容小结 今天我带你分析了一下如何来实现一个工业级的通用的、高效的排序函数，内容比较偏实战，而且贯穿了一些前面几节的内容，你要多看几遍。...我们大部分排序函数都是采用 O(nlogn) 排序算法来实现，但是为了尽可能地提高性能，会做很多优化。我还着重讲了快速排序的一些优化策略，比如合理选择分区点、避免递归太深等等。...最后，我还带你分析了一个 C 语言中 qsort() 的底层实现原理，希望你对此能有一个更加直观的感受。 参考 14 | 排序优化：如何实现一个通用的、高性能的排序函数？
所以，本文先介绍irradiance envmap技术，如何使用球谐函数；然后介绍LM对envmap的升级，最后是UE中如何生成和使用LM。...根据结果得到软阴影的值。...Soft Shadow 这样，我们有了光源以及可见性，在加上该点的法线，基于这些参数，CalculatePointLighting方法中实现了对该贡献的球谐函数转换，UE中称为FGatheredLightSample...(AddIncomingRadiance)，还计算了在局部坐标下光照SHCorrection，看上去像是沿着法线射入的光照能量最大的情况，为了后面归一化，能量守恒的作用，但不明白为什么要这么算的理论依据...return max(0, Intermediate0 + Intermediate1 + Intermediate2); } UE中一个光源如何保证能量守恒，这块我还没查阅过，比如哪些光是通过LM的方式计算贡献
最近对公司的一个 PC 站点做了一次整体的性能优化，由于这个系统业务复杂、依赖非常多，加载速度非常慢，优化后各个性能指标都有了显著提升，大约加载速度快了 5 倍左右。 ?...我在 构建、网络、资源加载、运行时、服务端、功能组织等多个方面都进行了优化，准备做一个系列，分章节给大家分享下我的优化经验。 今天，我们从优化效果最为明显的构建角度开始。...优化前 首先我们看一下在优化前站点的资源加载情况： ?...然后做针对性优化。...React.lazy 函数能让你像渲染常规组件一样处理动态引入组件。React.lazy 接受一个函数，这个函数需要动态调用 import()。
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