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神经网络加速器兴起

这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator...他说,"根本就没有一种嵌入式 AI 处理器。神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门深度学习加速器, 或者组合。"..."趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 加速器, 原因是它们比其他通用核更具有多领域和低功耗应用能力。...这就是为什么许多加速器不断增加越来越大乘数累加器阵列, 因为神经网络大部分计算都是 MAC。"...在Imagination Technologies PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经网络加速器(NNA) , 其本地支持深度为4位。

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Y combinator初创加速器2020冬季团队大赏——最好与最坏时代

我们也不愿意去预测这些初创团队中谁将会成功或者失败,因为他们存在本身就已经证明了一切:我们借用初创耳朵,倾听消费者当下最迫切需求;我们通过初创嘴巴,提醒投资者社会趋势中微小却关键变化;同时,我们借助初创眼睛...Photo from Y combinator Website 受新冠疫情影响,初创企业加速器Y Combinator将自己demo day转移到了线上。...Refund Giant “代购们福音” 帮助前往英国游客退还他们可以(但通常不会)退还增值税税款。用户只需要上传收据图片,RefundGiant会处理所有后续文书工作,并扣除25%退款。...Riot Security “瑟瑟发抖” Riot Security是一种反钓鱼工具,它会根据最新发现网络钓鱼技术自动使用仿冒电子邮件来测试公司员工警觉性。...无论是对于初创还是业已成熟企业,当下都不是最好时候;但危机往往催生新机遇,或许这也不是最坏时候。

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    网络信号最好坐标

    题目 给你一个数组 towers 和一个整数 radius ,数组中包含一些网络信号塔,其中 towers[i] = [xi, yi, qi] 表示第 i 个网络信号塔坐标是 (xi, yi) 且信号强度参数为...所有坐标都是在 X-Y 坐标系内 整数 坐标。两个坐标之间距离用 欧几里得距离 计算。 整数 radius 表示一个塔 能到达 最远距离 。...如果一个坐标跟塔距离在 radius 以内,那么该塔信号可以到达该坐标。 在这个范围以外信号会很微弱,所以 radius 以外距离该塔是 不能到达 。...如果第 i 个塔能到达 (x, y) ,那么该塔在此处信号为 ⌊qi / (1 + d)⌋ ,其中 d 是塔跟此坐标的距离。 一个坐标的 网络信号 是所有 能到达 该坐标的塔信号强度之和。...请你返回 网络信号 最大整数坐标点。 如果有多个坐标网络信号一样大,请你返回字典序最小一个坐标。

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    百度陆奇:AI是5G网络最好加速器,技术商业化还要更快

    问耕 假装发自 LV 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 下一代通信网络5G,意味着什么?...百度集团总裁兼COO陆奇美国时间10日在出席CES一个对话活动时说,AI是5G网络最好加速器,陆奇表示AI+5G将会真正引起变革。...尽管如此,当你把那些网络连接和计算传感器(connectivity and computing sensors)放在一辆汽车上时,这辆汽车就会自己行驶。...我非常相信AI是5G网络最好伙伴或者说是最好加速器(accelerator)。我想提到另一件事情是,对中国,老实讲移动互联网、移动平台远远超前于美国,移动支付等等服务都更先进。...尤其是随着时间推移,视频将会承载越来越多、各种形式书面语言和通信内容,所以视频将会提供一系列非常好机会。 每个公司都需要进行数字化转型、有广泛网络连接和更低延迟。

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    网络拓扑图怎么画最好

    01、什么是网络拓扑(Topology)? 网络拓扑是用于描述计算机网络环境(计算机、主机、网络设备等线路连接情况)一种制图。一般将拓扑分为两类: 1) 物理拓扑 描述网络各节点物理连接情况。...2) 逻辑拓扑 描述网络环境逻辑结构(本文档主要探讨此种拓扑绘制)。 在计算机网络领域,网络拓扑是一个非常重要工具。...完成整体绘制 下面看一个例子: 这是一个典型三层结构网络,拓扑大体框架还是非常好分辨。 01 绘制拓扑框架 首先用辅助线条描绘出网络大体框架,这个框架出来了,网络结构也就清晰了。...根据物理网络环境,结合客户业务逻辑结构,最终落地成逻辑网络拓扑图,其实体现是工程师对客户网络环境、网络需求、网络协议等综合理解。...● 拓扑元素要规范 最好使用同一图标库,例如华为网络图标库,就统一用华为图标。

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    windows下BBR、锐速,主动网络加速器

    美中线路及掉包严重线路效果更佳,暴力小包主动重传实现网络加速,适当占用流出带宽,都是小包所以占用流量很少,你值得拥有!...---- 测试 以下测试都在没有掉包网络下进行,客户端装上本神器,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。...游客syn你web端口 你返回2次 相同syn=1,ack=1应答他一个syn,只要一个达到你游客哪里即可。。。就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话,第二个发送就是多余。...所以对于流出带宽用不完所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包情况下就发送多个copy。。。太浪费带宽了。。。...如有有非常变态掉包环境,那就所有包都重发n次直到带宽占用满90%,这样设计最好。。

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    了解僵尸网络控制类型可以做最好防护措施!

    僵尸网络节点有几种方式,它也是根据通信协议进行控制,大家都知道,互联网有很多种协议,我们主要讲下僵尸网络利用哪几种协议进行控制? 僵尸网络出现最早时期,是通过IRC通信协议进行控制。...随着攻击和防御技术升级,通信协议由较简单IRC向HTTP衍变,甚至更进一步发展为P2P模式。僵尸网络随着通信协议变化其网络拓扑结构也发什么了变化。由此也变得更加复杂和抗击性。...接下来我们说下HTTP型僵尸网络:这种僵尸网络规模不是很大,但攻击活动很频繁。国内小企业每天有很多家被攻击。相比于IRC型僵尸网络,HTTP型僵尸网络对端口以及通信加解密具有更大灵活性。...P2P即对等网络,如僵尸网络各节点是处于对等地位,因此在网络中人和人之间相互沟通,数据交换都是直接互换,不需要使客户端连接到服务器才可以浏览,请求服务模式。...P2P型僵尸网络主要是基于P2P协议建立命令与控制服务器节点不再单一,可以通过网络任一节点控制整个P2P型僵尸网络。解决了IRC型和HTTP型控制服务器单点失效问题。

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    「仓储网络智能库存管理问题」最好答案 | GOC大赛

    赛 题 背 景 随着不断增长顾客需求和相继而来成本压力,给电子商务运营提出了越来越大挑战。供应链和仓储物流管理创新在电子商务运营中作用尤为突出。...如何更加准确地预测各个地区顾客对商品需求,将顾客可能需要货品备置在顾客附近仓库,是保障配送时效关键。...利用历史数据,特别是时间上相近与往年同期销量数据,探索强特征办法,注意选取训练和验证数据集方式、在评测公式中评价权重表明了对预测偏高是惩罚较少,对于预测偏低惩罚较多。...当然,出于比赛和隐私考虑,脱敏可能也是可以理解。 2初赛题二:仓储网络库存调拨 ?...最大一点区别就是在理论上,在存在补货提前期情况下,我们需要预测是七天销量和分布函数上分位数(初赛只是一天销量分布函数上分位数),最优调拨量=七天销量和分布函数上分位数-未来7天到货-

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    2021 年表现最好和最差网络安全企业

    最近各家网络安全企业纷纷发布了《2021年年度报告》,云头条摘取了年报中营收、净利润、研发投入、收入构成等数据,供大家参考,以下顺序按照市值排名。...370.55 亿 营收:68.05 亿,同比增 24.67% 净利润:2.73 亿,同比减少 66.29% 研发投入:20.88 亿 研发人员:3550 人 员工数量:8897 人 营收构成: 网络安全业务收入...290.97 亿 营收:177.9 亿,同比增长 23.15% 净利润:5.98 亿,同比减少 35.59% 研发投入:13.83 亿 研发人员:5277 人 员工数量:16838 人 营收构成: 网络安全与信息化业务收入...163.66 亿 营收:43.86 亿,同比增长 20.27% 净利润:8.62 亿,同比增长 7.15% 研发投入 8.5 亿 研发人员:2464 人 员工数量:6587 人 营收构成: 信息网络安全业务收入...109.57 亿 营收:33.52 亿,同比减少 41.24% 净利润:2.3 亿,同比减少 42.52% 研发投入:10.27 亿 研发人员:3159 人 员工数量:6269 人 营收构成: 网络安全业务收入

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    神经网络加速器应用实例:图像分类

    深度学习飞速发展过程中,人们发现原有的处理器无法满足神经网络这种特定大量计算,大量开始针对这一应用进行专用芯片设计。...不仅仅是硬件AI Inference 在Simple TPU设计和性能评估中,一个神经网络加速器硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他硬件设计不同,以XilinxAI Inference 解决方案为例(即之前深鉴科技),用于AI Inference设计需要考虑神经网络计算中多样性,神经网络加速器是一个软件+硬件解决方案...,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合Hardware 这意味着想真正使用之前设计神经网络加速器——SimpleTPU...CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令复杂性,基于CNN图像分类/分割网络运行实例被无限期暂停了。

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    史上最好神经网络结构速记表(下)

    昨天,我们发布了 史上最好神经网络结构速记表(上) ,今天继续来看其余14种神经网络结构。 新神经网络结构不断涌现,我们很难一一掌握。...反卷积网络(DN)又名逆向图网络(IGN),是卷积神经网络逆转。举个栗子:输入“猫”这个词,通过对比网络生成图像和猫真实图像来训练网络,使网络产生更像猫图像。...生成对抗网络(GAN)源出另一类网络,它由两个成对网络协同运作。GAN 由任意两个网络组成(不过通常是 FFNN 和 CNN 组合),一个用来生成,另一个用来判别。...判别网络输入是训练数据或者生成网络产生内容,它正确区分数据来源能力构成了生成网络错误水平表现一部分。...回声状态网络(ESN)是另一种循环网络。与一般网络不同在于,ESN 神经元之间连接是随机(就是说,没有整齐层-层形式),训练过程自然也就不同。

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    用黑客思维 做中国最好网络安全产品

    他就是范渊,他用流利英语演讲网络安全应对,演讲结束,场内响起了热烈掌声。在信息安全领域技术一次小小创新,让他成为第一个登上黑客大会演讲台中国人。...海归创业者 为何聚焦信息安全产品 一面巨大电子屏幕上,一张全国地图,东西南北,闪烁着亮点。这些点是安恒公司客户网络系统具体位置。地图旁有一张表格,实时跳动着发现漏洞和漏洞等级评估数据。...那时候,中国市场对网络安全几乎还毫无急迫感,有的公司还嗤之以鼻:“网站被黑有什么关系?大不了停运几个小时,重装一下。” 但市场局势,跟范渊判断一模一样: 2008年初,物联网在中国已经飞速发展。...奥运网络各种系统,包括售票系统、开幕式进程、比赛各项安排……如果黑客控制住服务器,那完全可以演绎一出现实版《虎胆龙威4》。 电影中,极端恐怖分子经过周密策划,利用黑客技术,进入政府网络核心。...这次招标会,对产品来说,是一次高精尖技术比拼。 过去,国内央企、金融单位网络信息安全维护产品,是国外产品一统天下。

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    史上最好神经网络结构速记表(上)

    翻译 / 陈俊雅 校对 / 李傲 整理 / 雷锋字幕组 本文提供了神经网络结构速查表,盘点了神经网络大量框架,并绘制了直观示意图进行说明,是人手必备神经网络学习小抄。...最简单但有效神经网络有两个输入单元,一个输出单元,可以用于构建逻辑门。通常给网络是成对信息,输入和我们希望输出,用反向传播来训练 FFNN 。...如果网络有足够多隐藏神经元,理论上它总可以给出输入和输出之间关系建模。实际运用它们中有一定局限性,但经常和其他网络组合起来构成新网络。 Rosenblatt, Frank....一旦训练了一种或多种模式,网络最终会收敛到某个学习好模式,因为网络只在这些状态上稳定。 请注意,网络不一定符合想要结果。...CNN 一种典型用途是给网络输入图片,让网络来分类这些数据,比如说当我们给它一张猫图片,网络输出 “猫”;当我们给出一张狗图片,网络输出“狗”。

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    技术最好时代,会是技术创业最好时代吗?

    这是技术最好时代,也涌现了众多技术创业者。但不可预知疫情下,技术创业与管理面临着新挑战,创业者、管理者又该如何自处?...3月28日,腾讯云TVP眺望曙光技术闭门会收官之战,与会嘉宾们探讨了《技术最好时代,会是技术创业最好时代吗》议题。...但在To B/G业务场景下,重要不是软件精良或是代码漂亮,满足客户需求是第一要务。因此,需要更多是能把业务代码写好“手艺人”。...在创业过程中要用户导向,不要纯技术导向,技术上领先并不能等同于企业成功,不要妄图用技术解决任何问题。”——熊平 熊平老师认为,只要技术在推动社会进步,就永远是技术最好时代。...我相信技术在可预见未来仍旧会是一个大趋势,给未来创造意想不到景象,而在这个历史进程中,技术人价值将会被进一步认识与认可。”——史海峰 技术最好时代,会是技术创业最好时代吗?

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    干货 | 史上最好神经网络结构速记表(上)

    本文提供了神经网络结构速查表,盘点了神经网络大量框架,并绘制了直观示意图进行说明,是人手必备神经网络学习小抄。 新神经网络结构不断涌现,我们很难一一掌握。...通常给网络是成对信息,输入和我们希望输出,用反向传播来训练 FFNN 。这种叫做监督学习,和无监督学习相反,无监督学习是我们只给网络输入,让网络自己填补空缺。...实际运用它们中有一定局限性,但经常和其他网络组合起来构成新网络。 Rosenblatt, Frank....一旦训练了一种或多种模式,网络最终会收敛到某个学习好模式,因为网络只在这些状态上稳定。 请注意,网络不一定符合想要结果。...CNN 一种典型用途是给网络输入图片,让网络来分类这些数据,比如说当我们给它一张猫图片,网络输出 “猫”;当我们给出一张狗图片,网络输出“狗”。

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    最好Dropout讲解

    当每个模型是一个大型神经网络时,这似乎是不切实际,因为训练和 评估这样网络需要花费很多运行时间和内存。...图 7.6: Dropout训练由所有子网络组成集成,其中子网络通过从基本网络中删除非输出单元构 建。我们从具有两个可见单元和两个隐藏单元基本网络开始。这四个单元有十六个可能子集。...右图展示了从原始网络中丢弃不同单元子集而形成所有十六个子网络。在这个小例子中,所 得到大部分网络没有输入单元或没有从输入连接到输出路径。...每项为 1 概率是超参数,对于隐藏层通常为 0.5,对于输 入通常为 0.8。网络每个单元乘以相应掩码,然后正常地继续通过网络其余部分前向传 播。...取而代之是,可能网络一小部分训练单个步骤,参数共享导致剩余网络能有好参数设定。这些是仅有的区别。除了这些,Dropout与Bagging算法一样。

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    干货 | 史上最好神经网络结构速记表(下)

    昨天,我们发布了 史上最好神经网络结构速记表(上) ,今天继续来看其余14种神经网络结构。 新神经网络结构不断涌现,我们很难一一掌握。...13、反卷积网络(DN) ? 反卷积网络(DN)又名逆向图网络(IGN),是卷积神经网络逆转。举个栗子:输入“猫”这个词,通过对比网络生成图像和猫真实图像来训练网络,使网络产生更像猫图像。...生成对抗网络(GAN)源出另一类网络,它由两个成对网络协同运作。GAN 由任意两个网络组成(不过通常是 FFNN 和 CNN 组合),一个用来生成,另一个用来判别。...判别网络输入是训练数据或者生成网络产生内容,它正确区分数据来源能力构成了生成网络错误水平表现一部分。...回声状态网络(ESN)是另一种循环网络。与一般网络不同在于,ESN 神经元之间连接是随机(就是说,没有整齐层-层形式),训练过程自然也就不同。

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