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SW VSYNC模型更新与校准

背景 对于Vsync信号的相关领域中,一直有一座大山我一直没有翻跃,那就是SW VSYNC模型更新与校准。...本文是针对SW VSYNC模型更新与校准这部分的理解和补充,建议先看努比亚的文章再看我这个文章。...1.根据采样的时间戳更新模型 对应SurfaceFlinger模块-VSYNC研究文章中3.2 1 addVsyncTimestamp章节。...x' {0,1,2,3,4,5} ~ y {0,11027000,22053000,33080000,44106000,55132000} 根据模型获得slope斜率,以及截距intercept,用图表示如下...其中A=timePoint - zeroPoint 三、总结 终于把SW VSYNC模型更新与校准这座大山翻过去了,感谢努比亚团队,随便其中部分描述存在让我看不懂的情况,努力思考,看代码,最后把整个逻辑看明白了

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    关于conda 更新时权限的问题

    今天在用conda配置python环境是提示更新conda的版本,更新命令如下 conda update -n base conda 就被告知以下错误:PermissionError(13,'Permission...分析:当我用root用户去执行时,由于没有将anaconda3加入到root 用户下的环境变量,所以提示conda 命令不存在 ?...查看以下anaconda 的具体信息,可以发现anaconda 的用户主和用户组都是root 用户,因此普通用户不允许去更改升级 ls -l ~ ?...然后运行更新命令,看能否更新 conda update -n base conda 结果如下,更新成功 ? 查看conda 的版本 conda --version ?...选择这种方法的原因是我已经将conda 加入到非root用户(lizeguo)下,所以就只用更改文件的用户和用户组,也可以去将anaconda 加入到root用户的环境变量下,以root用户去更新conda

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    dotnet 更新本地所有 Git 仓库的工具

    本文来安利大家一个我做的好用的工具,这个工具可以更新某个文件夹下所有 Git 仓库,通过调用命令行的 Git 命令实现更新。...这是一个 dotnet tool 工具,所有代码在 GitHub 完全开源 我会将一堆 Git 的代码仓库,我将这些代码仓库放在一个大文件夹里面,而我本地的网络比较渣,我期望有一个工具可以辅助我更新这些...git fetch --all 但是这个代码只能作用在单独一个代码仓库里面,而我的大文件夹里面有大量的 Git 仓库,如果手动一个个去更新,看起来不清真。...Git 仓库的大文件夹,如果啥都不传将使用当前文件夹 这个工具可以遍历所有子文件夹,也就是放在更低层的 Git 代码仓库也会被找到,进行更新 更新的原理就是命令行调用 git fetch --all...进行更新 因此适合作为定时任务调用此工具,这样就可以不断进行更新代码了,在需要使用的代码仓库的时候不需要等待很长的时间去 Git 服务器下载代码 工具的代码在 GitHub 完全开源,请看 AutoSyncGitRepo

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    【译】更新 Go 内存模型 Updating the Go Memory Model

    这是 RSC 关于 Go 内存模型系列文章的最后一篇,介绍了 Go 处理竞争的整体思路和后续需要或可能做的一些更新,主要包括需要在文档中明确清楚 Go 能保证什么,不能保证什么以及一些可能需要添加的 API...更新 Go 内存模型 (Memory Models, Part 3) Posted on Monday, July 12, 2021....它目前以: 读取和写入大于单个机器字的值时,其行为相当于多个机器字大小的操作,但顺序不确定。 结束。...Maybe: 为 sync/atomic 提供类型化的 API 上面的定义表明,当一个特定的内存片段必须由多个 Goroutine 并发访问而没有其他同步时,消除竞争的唯一方法是对所有访问都使用原子。...也许更新最独特的部分是明确声明,具有数据竞争的程序可能会被停止以报告竞争,但除此之外,程序具有定义良好的语义。

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    今日arXiv无更新!! 腾讯优图|基于模型剪枝的高效模型设计方法

    目前该方法刷新了滤波器剪枝的SOTA效果,相关论文还被NeurIPS 2020收录。...在pruning filter in filter方法中,卷积先跟滤波器的骨架相乘,学习滤波器的形状,并在前向传播中将滤波器形状进行系数化后对模型剪枝进行指导;在反向传播时,卷积参数更新,filter...skeleton滤波器骨架形状也会同时更新;模型训练完后,骨架再乘回到原来的参数上,变成跟之前一样的正常的卷积。...通过对扩张通道的初始化,在特征图通过卷积层扩张的通道后,把所有输入通道保留下来,不改变值。由于输入特征图值为非负,通过ReLU后也不改变其值。...03 外部滤波器激活:引入两个模型分别独立训练,训练到一定程度时,两个模型进行一次嫁接,用好的滤波器去把无效滤波器激活,两个模型互相激活。

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    DeepSeek-V3 模型更新,加量不加价

    ​DeepSeek V3-0324 是 DeepSeek V3 系列的重要升级版本,虽然被官方称为「小版本迭代」,但其在技术能力、开源策略和用户体验上均有显著提升。...5.3)GPQA:59.1 → 68.4 (+9.3)平均每场得分:39.6 → 59.4 (+19.8)LiveCodeBench:39.2 → 49.2 (+10.0)前端 Web 开发提高了代码的可执行性更加美观的网页和游戏前端汉语写作能力...增强的风格和内容质量: 与 R1 写作风格保持一致中长篇写作质量更高 功能增强 改进的多轮交互式重写优化翻译质量和信函写作中文搜索功能增强报告分析请求,提供更详细的输出函数调用改进提高了函数调用的准确性...,修复了之前 V3 版本中的问题大白话总结参数更大:模型体积微涨,但跑得更快更省电,甚至能在家用电脑上运行。...代码更强:现在能自动生成酷炫网页,效果媲美行业顶尖模型,小白也能当程序员。数学更牛:连小学生题都难不倒它,解题速度和正确率大幅提升。免费商用:企业可以随便改、随便用,还能享受夜间低价。

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    通用权限相关文档的下载【2009.9.7更新】

    您可以在这里下载通用权限相关的文档、源代码、Demo等,当然现在只有一个数据的说明文档。以后会逐步增加。  不好意思,忘记说用户名、密码了。 管理员的用户名:admin,密码:123。...做的 Nature 2009.7.17 主从表的添加、修改。...请下载最新的数据库,否则程序无法正常运行 Nature 2009.7.2 自然框架的演示,添加人员(简易)、添加账户、设置账户的角色、列表的权限验证。...请下载最新的数据库,否则程序无法正常运行 进入 Nature 2009.6.20 自然框架的演示,单表的增删改查。 进入 Demo 2009.6.15 权限的简单演示,同时也是自然架构的演示。...进入 自然框架的数据库 2009.7.17 SQL Server 2000的数据库,.MDF的格式,可以用附加的方式,加到数据库里。也适用于SQL Server 2005。

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    MySQL索引统计信息更新相关的参数

    MySQL统计信息相关的参数:   1. innodb_stats_on_metadata(是否自动更新统计信息),MySQL 5.7中默认为关闭状态     仅在统计信息配置为非持久化的时候生效。     ...,都不影响持久化存储统计信息的索引     某个索引的统计信息更新时间参考mysql.innodb_index_stats这个系统表 某个索引的统计信息更新时间参考mysql.innodb_index_stats...4. innodb_stats_persistent_sample_pages (持久化更新统计信息时候索引页的取样页数)     默认是20个page,如果设置的过高,那么在更新统计信息的时候,会增加...    总而言之:如果配置为持久化存储统计信息,非持久化相关的配置选项就不起作用   6. innodb_stats_sample_pages 已弃用....表,统计信息更新   通过改变表的变化行数,使得统计信息自动收集 统计信息更新测试2:关闭innodb_stats_auto_recalc的情况下,统计信息会在触发其更新阈值后自动更新     关闭自动收集统计信息选项

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    如何使用 Django 更新模型字段(包括外键字段)

    在开发过程中,我们经常需要修改和更新模型的字段以适应应用程序的需求变化。当模型之间存在关系,特别是外键关系时,如何有效地更新这些关系是开发人员需要注意的重要问题之一。2....更新方法探讨在 Django 中,更新模型字段的方法有几种。常见的方式是使用模型实例的 save() 方法来保存修改。...except Exception as e: print(f"更新成绩记录中的学生字段时出错:{str(e)}")在上述代码中,我们直接设置了成绩表中的 student_id 字段,通过这种方式实现了更新操作...,而不需要查询和加载与学生对象相关联的所有信息。...通过使用 attrs 方式,我们能够高效地更新模型中的外键关联,同时保持数据的一致性和性能的优化。这种方法对于开发复杂应用程序和处理大量数据操作时特别有用。

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    【知识星球】模型压缩和优化板块火热更新中

    作者&编辑 | 言有三 1 模型优化与压缩 模型优化与压缩涉及到紧凑模型的设计,量化与剪枝以及相关的工业界使用技巧共3个大方向。最近会集中上线一些内容,已有内容欢迎大家预览。...一般操作是先训练模型,再进行量化,测试时使用量化后的模型。 如下图,这是一个4×4的权值矩阵,量化权重为4阶,即2bit,分别对应浮点数-1.0,0,1.5,2.0。 ?...这就完成了存储,那如何对量化值进行更新呢?事实上,文中仅对码字进行更新,也就是量化后的2bit的权重。 将索引相同的地方梯度求和乘以学习率,叠加到码字,这就是不断求取weights矩阵的聚类中心。...在卷积层和全连接层的量化阶数分别为8/5,8/4的配置下,模型性能几乎无损,验证了这是一种非常优异的模型压缩技巧。 [1] Han S, Mao H, Dally W J....这是非常实用且强大的一个提升模型运行速度的方法,在实际进行模型部署时,常常会对BN等网络层进行合并。 [1] Li D, Wang X, Kong D.

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    关系模型的相关术语

    例:关系模式R(仓库,管理员,物品) 一个仓库有若干个管理员 一个仓库可以存放多个物品 一个管理员管理一个仓库中的所有物品 一种物品只能放在一个仓库里 则:仓库—>—>物品,仓库—>—>管理员 表中...连接依赖:为提高规范化程度,都是通过把低一级的关系模式分解为若干个高一级的关系模式来实现的,在此过程中,应该保证分解后产生的关系模式与原来的模式等价。...二、关系模式的规范化 满足第一范式条件的关系模式(1NF):关系模式 R的每一个属性都是原子域,元组的每一个分量都是不可分割的数据项。...对关系模式的属性间允许的数据依赖加以限制,减少表中非主属性间存在的函数依赖,避免更新异常问题。 非主属性完全函数依赖于码,不允许有非主属性对码的部分函数依赖。 非主属性不传递依赖于码。...选择合理的数据库引擎,查询操作较多的与增删改操作较多的数据库分别使用不同的引擎。

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    基于模型的系统工程——自动驾驶汽车(20180928更新)

    本文讨论基于模型的方法,包括SysML建模以及来自Intercax的MBSE平台Syndeia如何有助于解决复杂性。...准备这样一张领域图,指定感兴趣系统(Vehicle)必须交互的的元素,通常是基于模型的系统工程早期工作。注意,这只是关于汽车的操作环境。其他建模还包括制造、分发、维护和其他因素。 ?...我们用Intercax的基于模型的工程平台Syndeia来创建、维护和可视化总体系统模型(Total System Model,TSM)。...如果SysML模型显式包括需求,包括需求验证和分解在内的其他任务可以被简化。 ? 图5 用于精化需求的场景 我们假设需求一开始在需求管理工具中生成。...注意:DoT报告是建议指南的集合,不是强制的需求,此处只是为了展示。 ? 图6 Jama中的ADS需求模型 ?

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    先遗忘后学习:基于参数计算的大模型知识更新

    现有的模型编辑和知识更新方法通常会添加额外的参数、存储模块、知识库等,而编辑过程不像直接使用新知识进行微调那样简单明了。 目前,学习新知识时最常用的方法仍然是直接微调模型。...当人类建立起自己的初始认知时,如果他们接触到与初始认知不一致的新知识,通常会感到冲突,难以学习和接受新知识。...遗忘旧知识 假设在数据集上进行的有监督微调(SFT)向LLMs注入了新知识或激活了与新知识相关的拟合能力,这反映在模型参数的变化上。...值得注意的是这一遗忘旧知识的过程只有当模型 f_\theta 充分掌握旧知识的情况下才成立,否则模型无需进行遗忘也不需要进行知识更新。...所有实验的学习率和时期都设置为5e-5和3。为了确保模型输出的唯一性,在测试期间我们将模型的温度设置为0。在硬件方面,我们使用了总共4个A100-80G GPU进行实验。

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    智源开放3亿条语义向量模型训练数据, BGE模型持续迭代更新

    BGE 的出色能力很大程度上源于其大规模、多样化的训练数据。此前,业界同行鲜有发布同类数据集。在本次更新中,智源首次将 BGE 的训练数据向社区予以开放,为推动此类技术进一步发展打下了基础。...响应开发者社区,BGE 功能升级 基于社区反馈,BGE 在其 1.0 的版本之上进行了进一步优化,其表现更加稳健、出色。具体升级如下: 模型更新。...BGE-*-zh-v1.5 缓解了相似度分布问题,通过对训练数据进行过滤,删除低质量数据,提高训练时温度系数 temperature 至 0.02,使得相似度数值更加平稳 。 新增模型。...开源 BGE-reranker 交叉编码器模型,可更加精准找到相关文本,支持中英双语。...不同于向量模型需要输出向量,BGE-reranker 直接文本对输出相似度,排序准确度更高,可用于对向量召回结果的重新排序,提升最终结果的相关性。 新增功能。

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    IBM | 提出具有「情景记忆」的大模型:Larimar,无需训练,可快速更新模型知识!

    引言 随着大语言模型应用场景的不断拓展,如何高效、准确地更新大语言模型 (LLM) 知识是当前急需解决的问题。...在实际应用过程中,为了让这些模型始终保持事实相关性、安全性和伦理性,我们需要不断地更新LLMs中的知识。...同样地,快速更新LLMs的能力也能帮助解决输入上下文长度的泛化问题,尤其当数据集中含有较少长上下文实例时。之前,针对这个问题的解决方案是新数据集上对模型进行微调。...相比之下,人类能够非常迅速地进行知识更新和泛化,这两者都符合在看到第一个相关实例后迅速学习的特点。在大脑中,这种快速学习被认为依赖于海马体及其情节记忆的能力。...记忆模块的更新机制基于最小二乘解的线性系统方法,允许模型在接收新事实或编辑时快速响应。

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    谷歌文本转语音系统更新 可选择学习模型

    据外媒报道,近日,谷歌更新了其云端文本转语音(Cloud Text-to-Speech)API。...此次更新,谷歌主要为其添加了两个新功能,一是现在允许开发者在四个机器学习模型当中自主选择,如语音命令、短语查询等;二是谷歌为其添加了标点符号模型。...新的API可显著提高语音识别能力,并且,其在所有的谷歌测试中,能够减少54%的单词错误。云文本到语音的服务是谷歌推出的一款AI语音合成器,它提供了与谷歌助手同样的语音合成服务。...WaveNet是一种原始音频生成模型,运用WaveNet可以把一系列高保真度的声音转化为语音,2016年DeepMind团队推出了第一版的WaveNet,最近团队又推出升级版WaveNet,较第一版本模型所生成的原始音频波形快了...Cloud Machine Learning)或称为Cloud ML Engine,让备有AI人才的企业可以专注于开发最佳的机器学习模型。

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