1. LLM概述 1.1 常见术语 UL2 : Unifying Language Learning ParadigmsRM: Reward Modeling奖励模型PPO: 强化学习中使用的一种策略算法, Proximal Policy Optimization, 是一种用于训练 策略神经网络的算法. PPO的主要思想是通过优化一个代理函数来提高策略的性能，代理函数的…

cv程序员必备 随时更新哦 目录 目标检测两阶段和一阶段的核心区别 目标检测两阶段比一阶段的算法精度高的原因 如何解决目标检测中密集遮挡问题 “狭长形状”目标检测有什么合适方法 如何解决动态目标检测FPN的作用 为什么FPN采用融合以后效果要比使用pyramidal feature hierar…

1.1 GPU 硬件特点 由于 FlashAttention 计算 self-attention 的主要关键是有效的硬件使用，所以了解GPU内存和各种操作的性能特征是很有必要的。 以 A100 (40GB HBM) 为例，下面显示其内存层次结构的粗略图。SRAM内存分布在108个流式多处理器(SMs)上&…

参考文献： [CHKKS18] Cheon J H, Han K, Kim A, et al. Bootstrapping for approximate homomorphic encryption[C]//Advances in Cryptology–EUROCRYPT 2018: 37th Annual International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques…

目录 前言 DNN 量化神经网络 并行超低功耗计算范式 面向内存的部署 结果 原文与源码下载链接 REFERENCES 前言 在物联网极端边缘的终端节点上部署深度神经网络( Deep Neural Networks，DNNs )是支持普适深度学习增强应用的关键手段。基于低成本MCU的终端节点…

2017年Google在论文《Attention is All You Need》中提出了Transformer模型，并成功应用到NLP领域。该模型完全基于自注意力机制Attention mechanism实现，弥补了传统的RNN模型的不足。宏观层面，Transformer可以看成是一个黑箱操作的序列到序列…

题目：VAQF: Fully Automatic Software-Hardware Co-Design Framework for Low-Bit Vision Transformer 时间：2022 会议/期刊：eprint arXiv:2201.06618 研究机构：Northeastern University, University of California, Irvine Unive…

目标检测–SSD 论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325 project：https://github.com/apache/incubator-mxnet/tree/master/example/ssd 其他参考链接： 1、https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592395 2、https://www.c…

简述：这篇文章的贡献在于 对CNN FPGA加速器的技术 (例如循环平铺和转换) 优化，同时进行了定量分析计算吞吐量和片内外I/0带宽和建模 通过roof-line模型搜索加速器硬件参数设计空间中最优的方案， 最后通过此建模方案设计了一个加速器&#x…

论文题目 ： : Semi-supervised Small Apple Detection in Orchard Environments 项目链接：https://www.inf.uni-hamburg.de/en/inst/ab/cv/people/wilms/mad.html 摘要（Abstract） 农作物检测是自动估产或水果采摘等精准农业应用不…

Shader Graph 节点 官方文档：shader graph Fresnel Effect 菲涅尔效应；视线垂直于表面时，反射较弱，而当视线非垂直表面时，夹角越小，反射越明显。如果你看向一个圆球，那圆球中心的反射较弱，靠近边缘较强。不过这种过度关系被折射率影响。防护罩、外发光等 power： 系数…

作者 | LustofLife知乎 来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/297201517 编辑 | 极市平台 导读 并行计算为了提高算法运行效率，本文通过以矩阵乘法（C A * B）的各种实现思路以及优化方法总结为例子，过一遍cuda的几个基础优化策略…

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者丨LustofLife知乎（已授权） 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/297201517 编辑丨极市平台 并行计算为了提高算法运行效率，本文通过以矩阵乘法（C A * …

背景 TVM继承了Halide中算法（Algorithm）与调度（Schedule）分离的思想。用户使用TE（Tensor expression）这种DSL定义计算（算法），然后编译器优化相应的schedule，…

详谈大模型训练和推理优化技术 作者：王嘉宁，转载请注明出处：https://wjn1996.blog.csdn.net/article/details/130764843 ChatGPT于2022年12月初发布，震惊轰动了全世界，发布后的这段时间里，一系列国内外的…

文章目录 基于视觉的污垢检测和选择性区域覆盖的自适应切片方案摘要1 介绍2 提出的污垢检测和分割方法2.1 三阶段过滤2.1.1 定期模式检测过滤器2.1.2 边缘检测和增强2.1.3 噪声消除和污垢分析 3 多米诺瓷砖3.1 基于自适应平铺的选择性污垢区域覆盖率3.1.1 Tetromino平铺理论3.1…

目录 1.uiautomatorviewer工具简介 2.uiautomatorviewer工具启动 3.uiautomatorviewer工具操作介绍 3.1页面布局介绍 3.2操作介绍 3.3 其他区域介绍 1.uiautomatorviewer工具简介 APP自动化测试的定位工具除了前面介绍的Appium Inspector外还可以用uiautomatorviewer。u…

Android的自动化测试有很多框架，其中ui automator是google官方提供的黑盒UI相关的自动化测试工具，（GitHub主页：case使用java写，今天实践了一下官方文档中样例程序，其中还是有一些小问题需要总结一下的。 环…

Android app 元素定位除了使用Appium Inspector 外，还可以使用Android SDK里tools中的uiautomatorviewer 工具1、uiautomatorviewer报错 点击报错如下图： Unexpected error while obtaining UI hierarchy # 点击Details java.lang.reflect.Invocatio…