在 PHP 中,默认只有 int 这一种带符号的整数类型,其长度与平台相关,在 32 位平台下其最大值为 20 亿左右(等同于 Go 语言中的 int32),64 位平台下的最大值通常是大约 9E18(等同于 Go 语言中的 int64),并且 PHP 中的整型不支持无符号类型,你可以通过 PHP_INT_MAX 常量在 PHP 中获取当前平台的最大整型值。
通过前面几篇教程,我们已经陆续介绍完了 Go 语言中的基本数据类型,分别是布尔类型、整型、浮点型、复数类型、字符串和字符类型,和 PHP 一样,Go 语言也支持这些基本数据类型之间的转化,但是不是像 PHP 那种可以自动转化,比如下面这些语句在 PHP 中都是合法的:
本文为仙士可原创文章,转载无需和我联系,但请注明来自仙士可博客www.php20.cn
与其他静态语言不同的是,Go 新增了一个通道类型,该类型主要用于并发编程时不同协程之间的通信,后面介绍 Go 语言并发编程的时候会详细介绍它。
变量p编译都不通过, 因为最后的}换行了, 换行必须要有逗号. 写成pp的样子就可以了
发现有密码,无脑先修复一下,发现没用。拖进aapr,然后惊喜的发现我裂开了(指默认暴力和字典都不行)。之后打开发现说明密码为5位数字,
1.使用mysql引擎的表 创建mysql引擎表: CREATE TABLE ck_test.tab_datack ( `id` Int32, `phone_id` Int32, `phone` Nullable (String), `callid` Nullable (Int32), `content` Nullable (String), `answer` Nullable (String), `usedtimems` Nullable (String), `file` Nullable
相较于 PHP,多出了字符类型(单个字符)、错误类型和复数类型,PHP 通过系统级配置函数 error_reporting 定义应用的错误报告级别,不区分单独的字符与字符串类型,Go 还对整型的精度及是否有符号(正数还是负数)做了区分,PHP 则只有一个 int 类型标识整型数据,另外 PHP 通过 float 和 double 来区分浮点型精度,这一点也是 Go 语言 和 PHP 不一样的地方。
const 是 Go 里面我们经常使用的关键字, 基本上很难玩出花来. 不过某些特殊情况下 const 会出现你意想不到的结果
在c/c++语言中,如果你想获取一个二进制数为1的最高位的位置(比如40的最高位位置是5,1的最高位位置是0),该怎么办?
可以看到很多层被融合了,比如conv1.weight + QuantizeLinear_7_quantize_scale_node + Conv_9 + Relu_11这个部分。也有没有被融合的,比如MaxPool_12。另外QuantizeLinear这个量化算子,可能有些童鞋没有见过,大家可以把它当做一个层就可以。
Transformer系列模型都在用吧? Hugging Face都在用吧? Fairseq都在用吧?
在2020年以前,OpenVINO(这里以OpenVINO2019年最新的一个版本为例)的Int8量化工具实现在openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool,因为文档比较难读,所以做个翻译记录在这里,便于使用OpenVINO的量化工具上手。要做Int8量化首先需要将你需要部署的模型Caffe/Pytorch/Tensorflow转化为OpenVINO的IR中间模型。此文档的原因为文档为openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool\README.md。
【GiantPandaCV导读】本文聊了两篇做INT8量化训练的文章,量化训练说的与quantization-aware Training有区别,量化训练指的是在模型训练的前向传播和后向传播都有INT8量化。两篇文章都是基于对梯度构建分析方程求解得到解决量化训练会引起的训练崩溃和精度损失严重的情况。
信息流业务基本上伴随着互联网的诞生一起同步发展,不断为互联网用户提供信息来源,从而促进了门户网站的快速发展,比如腾讯网、搜狐、新浪等。
昨天去参加了mosec2020的安全会议,这也是我第一次参加mosec,议题质量比预料中的要高,因此在这记录一下其中几个有意思的议题。
本文接着《必看部署系列-神经网络量化教程:第一讲!》这一篇接着来说。上一篇主要说了量化的一些基本知识、为啥要量化以及基本的对称量化这些概念知识点。按理说应该继续讲下非对称量化、量化方式等等一些细节,不过有一段时间在做基于TensorRT的量化,需要看下TensorRT的量化细节,就趁这次机会讲一下。
如何继续提升速度?降低计算精度是比较直接的方法。2017 年以来,fp16 混合精度技术 [2] 获得了广泛应用。在对模型效果无损的前提下,将模型训练和推理的速度提升了 50% 以上。而为了维持模型效果,更低精度的方法(例如 int8)通常需要使用如下传统方案:
近年来,Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型,但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在 2019 年 12 月和 2021 年 6 月分别推出了高效推理和训练引擎 LightSeq,大大加速了 Transformer 系列模型的训练和推理,也打通了 Transformer 从训练到推理的整个流程,极大优化了用户使用体验。最近,LightSeq 训练引擎相关论文[1],被录用难度极高的超算领域国际顶会 SC22 接收,得到了学术界的广泛认可!
go语言中的int的大小是和操作系统位数相关的,如果是32位操作系统,int类型的大小就是4字节; 如果是64位操作系统,int类型的大小就是8个字节
当前CNN模型基本都是 float32,将其转换为 INT8 可以降低模型大小,提升速度,精度降低的也不太多。那么在实际中如何实现这个量化了?在网上找到了三种实践方法, 基于腾讯的NCNN, Tensorflow ,Nvidia 的 TensorRT,这里先介绍其中的一种。
【导读】本文聊了两篇做INT8量化训练的文章,量化训练说的与quantization-aware Training有区别,量化训练指的是在模型训练的前向传播和后向传播都有INT8量化。两篇文章都是基于对梯度构建分析方程求解得到解决量化训练会引起的训练崩溃和精度损失严重的情况。
ncnn是腾讯开源为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 仰赖ncnn社区开发者的贡献,ncnn在2019年年初便已实现int8模型量化和推理。但因后来失去社区开发者的持续投入,ncnn的int8量化推理效率迟迟没有加速。 ncnn github issue区大家关于int8量化后速度的质疑: 引用zhihu用户John Hexa关于《如何看待国内开源项目的不可持续性?》的一段回答: “开源的生命力并不在于“开源”,而在于为人类好好的、真正的解决掉一个问题。 不是自己提供一个半成品,指望别人完
在PHP中,字符串的赋值虽然只有一行,其实包含了两步,一是声明变量,二是赋值给变量,同一个变量可以任意重新赋值。
PostgreSQL是一款功能强大的开源关系型数据库,广泛应用于各类企业级应用。在数据库设计中,数据类型的选择至关重要,尤其是对于跨语言开发的项目,正确理解不同数据库字段类型与编程语言数据类型的对应关系,能极大提高开发效率。本文将详细介绍PostgreSQL中的INT, INT2, INT4, INT8数据类型,并解析它们分别在Java、Go、Python语言中的对应关系,帮助大家轻松掌握这些关键知识点。
论文出处:《Integer Quantization for Deep Learning Inference Principles and Empirical Evaluation》 时间:2020.April 单位:NVIDIA
int/uint:变长的有符号或无符号整型。变量支持的步长以8递增,支持从uint8到uint256,以及int8到int256。需要注意的是,uint和int默认代表的是uint256和int256.
量化是将模型参数的存储类型从高精度存储降到低精度存储,从而达到减小模型体积大小、加快模型推理速度的效果。
腾讯广告实时交易平台在向竞价胜出一方返回成交价的时候,先对价格进行TEA加密,再对密文进行BASE64编码,接收方先对BASE64解码,再对密文解密,双方事先约定密钥。鹅厂官网提供了C#、C++、JAVA和PHP的解密代码包,无奈原有平台都是基于GO语言的,虽然可以调C++的静态库(libdecrypt.a),但开发工具是JetBrains GoLand,跑在Windows 7下后期难以调试,在虚拟机下跑linux版严重影响开发效率,不得不尝试改写为GO语言直接调用来的酣畅淋漓,主要原因还是太穷买不起MacBook。
1 用一个INI配置文件管理日志目录,日志文件限制的大小,特殊的日志名,特殊日志的大小限制。
大多数嵌入模型输出的是 float32 向量值。虽然这提供了最高的精度,但对于向量中实际重要的信息来说,这是浪费的。在给定的数据集中,嵌入向量的每个维度都不需要所有 20 亿种可能的值。尤其是在维度较高(如 386 维及以上)的向量中,这种情况更为明显。量化允许以有损的方式对向量进行编码,从而在略微降低精度的同时大大节省空间。
矩阵乘法是神经网络中最基础、最重要的一个运算。在用CUDA实现矩阵乘法时,不需要我们手动写,cuBLAS库提供了现成的矩阵乘法算子,例如cublasGemmEx和cublasLtMatmul。其中后者是轻量级版本,API调用更灵活。例如对于整数乘法,cublasLtMatmul支持int8的输入输出,而cublasGemmEx只支持int8输入,int32输出。
在同一个 const group 中,如果常量定义与前一行的定义一致,则可以省略类型和值。编译时,会按照前一行的定义自动补全。即等价于
Julia中没有class,也没有子类型的继承关系,所有具体类型都是最终的,并且只有抽象类型可以作为其超类型。Julia中的继承是继承行为,而不是继承结构。
老潘刚开始接触神经网络量化是2年前那会,用NCNN和TVM在树莓派上部署一个简单的SSD网络。那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化(训练后量化)模式,使用交叉熵的方式对模型进行量化,最终在树莓派3B+上部署一个简单的分类模型(识别剪刀石头布静态手势)。
指针类型(Pointer) 数组类型 结构化类型(struct) Channel 类型 函数类型 切片类型 接口类型(interface) Map 类型
在CVPR 2020上,商汤研究院链接与编译团队、高性能计算团队和北航刘祥龙老师团队合作提出了用于加速卷积神经网络训练过程的INT8训练技术。该工作通过将网络的输入、权重和梯度量化到8比特来加速网络的前向传播和反向传播过程,缩短卷积神经网络训练时间。
如果想使用,直接去IDA的plugins插件目录下.包含它的 **defs.h"" 如下:
我在这里会附上他的测试结果,实际我认为国内某些公众号会把这篇文章翻译成中文(现在TPU和Nano都是炙手可热的热点啊),所以我就先撕为敬!
【GiantPandaCV导语】本文记录了作者使用NCNN量化YOLOV4模型并进行推理的全过程,过程比较详细,希望对想使用NCNN这一功能的读者有帮助。本文同步发布于我的知乎,https://zhuanlan.zhihu.com/p/372278785,欢迎关注。
方法Method是种作用域特殊类型变量的函数,特定类型的变量称为接收者receiver。接收者类似Python中的self。方法的定义格式
这是Google在CVPR 2018上发表的一篇int8量化的论文,题目为《Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》。也是入门量化最经典的论文之一。论文介绍了一种只使用整数运算的量化方式,相比于浮点数运算效率更高。一起先来看看这篇论文吧。论文的axriv地址可以在附录中找到。
所有 Jetson AGX Orin 和 Orin NX 板以及所有上一代 Jetson AGX Xavier 和 Xavier NX 模块都具有 DLA 内核。对于至少具有一个 DLA 实例及其相应时钟设置的所有平台。DRIVE Xavier 和 DRIVE Orin 也有 DLA 核心。
Julia提供了所有其数字原始类型的基本算术运算符和按位运算符的完整集合,并提供了标准数学函数的全面集合的可移植且有效的实现。
8月14日早上北京时间7点,在SIGGRAPH 2018计算机图形与交互技术大会上,英伟达创始人兼CEO黄仁勋推出世界上第一款光线追踪GPU!据媒体报道老黄把这块GPU称作”自2006年以来最重要的一块GPU“,耗时10年打造。
msc和gcc编译器都提供了丰富的内置函数,虽然函数名各有不同,但总是有不少共通的内容,对于跨平台开发非常有用,善用这些函数,可以提高程序的效率同时也减少开发工作量。 msc的内置函数叫Compiler Intrinsics,相关文档在这里 Compiler Intrinsics(点击打开链接) gcc的内置函数叫Built-in Functions,相关的文档在这里Built-in Functions(点击打开链接)
在一个项目中,要求用VC6写DLL,其中有字段要求用UINT 16,vc6中没有UINT16。
模型量化是模型加速方向一个很重要的方法,主要思想就是用int8数据格式来存储和进行计算。这样做有两点好处:
上一节深度学习算法优化系列二十一 | 在VS2015上利用TensorRT部署YOLOV3-Tiny模型 分享了使用TensorRT在GPU上部署FP32的YOLOV3-Tiny模型,这一节继续分享一下如何部署INT8的YOLOV3-Tiny模型。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云