我们都知道WinForm DataGridView控件支持数据绑定，使用方法很简单，只需将DataSource属性指定到相应的数据源即可，但需注意数据源必须支持IListSource类型，这里说的是支持，而不是实现，是因为他既可以是实现了IListSource的类型，也可以是实现了IList的类型，例如：List类型，DataTable类型等，这里就不一一列举了，今天我主要实现的功能如标题所描述的：实现WinForm DataGridView控件支持叠加数据绑定，或者说是附加数据功能，什么意思呢？说白了就是支持数据的多次绑定，标准的绑定方法只支持单一绑定，即每次绑定均会清除原来的数据，而叠加数据绑定则可实现每次绑定均以附加的形式（原数据保留）添加到DataGridView控件中，这样就实现了分页加载，但可完整显示已加载的所有数据，这种应用场景在C/S端很常见,B/S端上也有（例如QQ空间动态下面的加载更多按钮）
在桌面程序开发过程中我们常常使用DataGridView作为数据展示的表格，在表格中我们可能要对数据进行查找或者替换。 其实要实现这个查找替换的功能并不难，记录下实现过程，不一定是最好的方式，但它有用！ 先看demo下效果
本文适用Winform开发，且DataGridView的数据源为DataTable/DataView的情况。
先上效果图。 对外提供一个 public 的方法： // 正常 Type1 是 JSON 的数据集或者 BSON 的数据集 public void FillDataGridView(Type1 d
论文：https://arxiv.org/abs/2007.02491 代码：https://github.com/anonymous47823493/EagleEye
找出训练好的深度神经网络(DNN)的计算冗余部分是剪枝算法要解决的关键问题。许多算法都试图通过引入各种评估方法来预测修剪后的子网的模型性能 。在这个工作中，我们提出了一种称为EagleEye的剪枝方法，其中使用了一个基于自适应批归一化adaptive batch normalization 的简单而有效的评估组件，以揭示不同的修剪DNN结构与其最终确定精度之间的强相关性。这种强相关性使我们能够以最高的潜在准确率快速发现修剪后的候选对象，而无需实际对它们进行微调。该模块对一些已有的剪枝算法也具有通用性，便于插件化和改进。在我们的实验中，EagleEye获得了比所有研究的剪枝算法都要好的剪枝性能。具体而言，要修剪MobileNet V1和ResNet-50，EagleEye的性能要比所有比较方法高出 3.8 ％ 3.8％ 3.8％。即使在更具挑战性的修剪MobileNet V1紧凑模型的实验中，EagleEye修剪了50％的操作（FLOP），可达到70.9％的精度。所有精度结果均为Top-1 ImageNet分类精度。
参考：https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/CSS/display
这一个因为滚动条占据空间引起的bug, 查了一下资料， 最后也解决了，顺便研究一下这个属性， 做一下总结，分享给大家看看。
视频识别是计算机视觉中的一项核心任务，其应用范围从视频内容分析到动作识别。 然而，用于视频识别的训练模型通常需要手动注释未修剪的视频，这可能非常耗时。 为了减少收集带有注释的视频的工作量，从带有弱标签的视频中学习视觉知识，即注释是在没有人工干预的情况下自动生成的，由于大量易于访问的视频数据而引起了越来越多的研究兴趣 . 例如，通常通过使用关键字查询视频识别模型旨在分类的类别来获取未修剪的视频。 然后将一个关键字（我们称为弱标签）分配给获得的每个未修剪视频。
计算机视觉研究院主要涉及AI研究和落地实践，主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。研究院每日分享最新的论文算法新框架，提供论文一键下载，并分享实战项目。研究院主要着重”技术研究“和“实践落地”！
【导读】文中为AI实践者和研究者们介绍了5种高效模型推断算法，希望这篇文章能够帮助大家更清楚地认识到，在我们所使用的深度学习库的背后，有多少优化正在被应用，从而在像移动电话等小型边缘设备上实现越来越多的实际应用。
基于Cascades框架，Columbia优化器专注于优化的效率。本章将详细描述Columbia优化器的设计和实现，并进行与Cascades的比较讨论。
本文提出APQ，以便在资源受限的硬件上进行有效的深度学习推理。与以前分别搜索神经体系结构，修剪策略和量化策略的方法不同，本文以联合方式优化它们。为了应对它带来的更大的设计空间问题，一种有前途的方法是训练量化感知的准确性预测器，以快速获得量化模型的准确性，并将其提供给搜索引擎以选择最佳拟合。但是，训练此量化感知精度预测器需要收集大量量化的<model，precision>对，这涉及量化感知的微调，因此非常耗时。为了解决这一挑战，本文建议将知识从全精度（即fp32）精度预测器转移到量化感知（即int8）精度预测器，这将大大提高采样效率。此外，为fp32精度预测器收集数据集只需要通过从预训练的 once-for-all 网络中采样就可以评估神经网络，而无需任何训练成本。ImageNet 上的大量实验证明了联合优化方法的好处。与MobileNetV2 + HAQ 相比，APQ 以相同的精度将延迟降低2倍，能耗降低1.3倍。与单独的优化方法（ProxylessNAS + AMC + HAQ ）相比，APQ可提高ImageNet精度2.3％，同时减少GPU数量级和CO2排放量，从而推动了绿色AI在环保方面的前沿。
项目主页：sailor-z.github.io/projects/CLNet.html
【新智元导读】普林斯顿大学研究人员提出了一种会在训练过程中连接、生长、移除神经元的神经网络。这种神经网络使用梯度和神经元强弱来生长（grow）和修剪（prune），从而实现权重和结构的同时训练。此算法可同时实现神经网络结构的自动选择和超高效压缩。所取得的压缩率，所获得的神经网络模型均为当前业内最好纪录。 神经网络的结构对其性能有极其重要的影响。目前主流的神经网络结构搜索法仍然是试凑法，该方法存在三大问题： 训练过程中神经网络结构是固定的，训练并不能改善结构 时间和计算消耗巨大 生成的网络通常很冗余，计算和存
模型可以在训练过程中通过修正超参数而逐步建立。这在迁移学习中最为常见，在这种环境中，我们试图将现有模型的知识应用到新领域或新任务中。这是持续学习中更常见的问题，也是一个显而易见的应用。然而，即使有预置的数据集，网络拓扑的递增约束也会为正则化带来益处。
选自inference 作者：Ferenc Huszár 机器之心编译 参与：陈韵竹、思源 本文解读了两篇近期关于神经网络修剪的论文，分别是 L_0 正则化方法和 Fisher 修剪方法。作者对两种方法的工作机制进行了精简的总结和解释，可以帮助我们快速领会论文的方法论思想。 我想简单介绍近期两篇关于神经网络修剪的论文（免责声明，其中一篇是我们自己的论文）： Christos Louizos, Max Welling, Diederik P. Kingma (2018) 《Learning Sparse Ne
作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松，当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。 该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后，该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。 我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数，移动的准确度提高到 82%（这一移动非常重要，任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点！）。很兴奋，我开始调整其
编译 | AI科技大本营 参与 | 刘 畅 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】本文介绍了两篇自动学习神经网络架构方向的最新方法，他们主要是通过计算扔掉一些参数/特征来实现的。第一篇L0方法看起来像是一个更简单的优化算法，第二篇Fisher修剪法论文来自于作者及其实验室。 第一篇论文：《Christos Louizos, Max Welling, Diederik P. Kingma (2018) Learning Sparse Neural Networks through $L_0$ Reg
分类预测指通过向现有数据的学习，使模型具备对未来新数据的预测能力。对于分类预测有这样几个重要，一是此模型使用的方法是归纳和提炼，而不是演绎。非数据挖掘类的软件的基本原理往往是演绎，软件能通过一系列的运算，用已知的公式对数据进行运算或统计。分类预测的基本原理是归纳，是学习，是发现新知识和新规律；二是指导性学习。所谓指导性学习，指数据中包含的变量不仅有预测性变量，还有目标变量；三是学习，模型通过归纳而不断学习。 事实上，预测包含目标变量为连续型变量的预测和目标变量为分在变量的分类预测。两者虽然都是预测，但结合决
为什么需要进行神经网络压缩，因为有些服务需要部署，设备内存和计算能力有限，需要进行模型压缩，在设备上运行的好处是低延迟，隐私性。
参看书籍：Machine Learning(Tom Mitchell) 之前我们已经比较详细的介绍啦决策树的相关知识，如ID3（Machine Learning -- ID3算法）和C4.5（Machine learning -- C4.5算法详解及Python实现）. 本文章介绍决策树学习的实际问题包括确定决策树增长的深度；处理连续值的属性；选择一个适当的属性筛选度量标准；处理属性值不完整的训练数据；处理不同代价的属性；以及提高计算效率。下面我们讨论每一个问题，并针对这些问题扩展基本的ID3算法。事实上，
本文介绍的是CVPR2020论文《IMPROVING ONE-SHOT NAS BY SUPPRESSING THE POSTERIOR FADING》，作者来自商汤 AutoML 团队。
本文是有关 基于树的 回归和分类方法的。用于分割预测变量空间的分割规则可以汇总在树中，因此通常称为 决策树 方法。
自动编码器的特定变体，即压缩自动编码器（CAE），已成为神经图像压缩中流行的架构选择。采用CAE学习图像信号的紧凑非线性表示取得了巨大成功，与现有的编解码器相比，产生了相当甚至更优的率失真性能。之前的研究工作已经证明，CAE的规模与图像质量或比特率高度相关。在这种情况下，经过充分研究的信道修剪方法可能适合复杂性缓解的需要。当使用信道修剪方法去除部分信道时，过度的信道修剪可能导致率失真性能严重下降。因此，静态的信道修剪方式可能不适合进一步的率失真复杂度优化。具体结果可见图1，对于三张不同的输入图像，直接将潜在变量的通道数由192裁剪为176。深色圆点代表了原始的率失真表现，浅色圆点代表裁剪后的率失真表现。可以看到，三张图像表现出了不同的下降趋势，但复杂度的降低是一致的。更进一步的，箭头代表不同图像块的率失真表现，可以发现，同一图像的不同图像块也会有不同的率失真下降趋势。因此，这种通道裁剪方法需要更细粒度的划分，而不仅仅是作用在整张图像上。此外，作者希望研究一种动态路由解决方案，以探索率失真和复杂度的联合优化。因为，在运行时使用内容自适应优化能实现最大的系统吞吐量。由于动态路由的作用空间被设计为样本或区域自适应，因此它可以无缝集成到其他可行的解决方案中，以加速神经非线性变换，从而产生静态轻量级模型，并通过联合优化提高其性能。这种动态路由方法在运行时做出编码决策，这类似于现代图像/视频编码标准通常采用的传统RDO过程或快速算法。这种运行时权衡可以带来更大的灵活性，从而通过定制行为实现更好的速率失真或复杂性权衡。
视频段落字幕（Video paragraph captioning）的目的是在未修剪的视频中描述多个事件。现有的方法主要通过事件检测和事件字幕两个步骤来解决问题。这种二阶段的方式使生成的段落的质量高度依赖于事件建议（event proposal）检测的准确性，然而事件建议检测也是一项具有挑战性的任务。
以前不知道 overflow 的滚动条样式是可以修改的，最近做的一个官网项目中前端提供的静态模板自定义了滚动条样式，才得知还有这么个东西，在此记录一下自定义滚动条的写法，这样可以更好的理解用法，虽然下次使用还要来这里看
本文分享一篇由清华& UCLA联合研究的论文『DynamicViT: Effificient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsifification』，提出token 的动态稀疏化采样，降低 inference 时的计算量。
英特尔最近发布了 Neural Compressor，这是一个用于模型压缩的开源 Python 包。该库可应用于 CPU 或 GPU 上的深度学习部署，以减小模型大小并加快推理速度。此外它为著名的网络压缩技术提供统一的用户界面，包括跨各种深度学习框架的量化、修剪和知识蒸馏。该工具的自动精度驱动调整技术可用于生成最佳量化模型。此外，它允许知识蒸馏，以便可以将来自教师模型的知识转移到学生模型中。它实现了几种权重剪枝方法，以使用预定的稀疏目标生成剪枝模型。为了改进框架互操作性，
1.熟悉css基本语法，以及css工作原理 2.熟练使用css selector 常规选择器class，id,元素，后代，通用，了解选择器的优先级 3.熟悉浮动，定位，盒模型，背景，字体，颜色等常用属性，能运用css进行页面布局和展现效果图
我们知道在数据库行数据更新时，索引也需要进行维护，如果是高并发的情况下，索引维护的代价很大，可能造成索引分裂。Pg为了避免这个问题，采用了HOT（堆内元组技术）解决这个问题，下面我们就这个技术详细探讨一下。
选自HeartBeat 作者：Julien Despois 机器之心编译 参与：Pedro、张倩、刘晓坤 运行深度神经网络对计算能力、能耗及磁盘空间要求甚高，智能手机的计算资源十分有限，需要多种优化
现在有很多现成的训练艺术风格迁移模型的工具，大多数人使用Johnson等人描述的网络架构的变体来执行快速的前馈风格化。因此，大多数风格迁移模型都是7MB。
自 2020 年 GPT-3 横空出世以来，ChatGPT 的爆火再一次将 GPT 家族的生成式大型语言模型带到聚光灯下，它们在各种任务中都已显示出了强大的性能。
深度神经网络是一种通用类型的AI架构，能够执行从自然语言处理到计算机视觉的任务，但这并不意味着它们没有限制。
DaVinci Resolve是一款在同一个软件工具中，将剪辑、调色、视觉特效、动态图形和音频后期制作融于一身的解决方案！它采用美观新颖的界面设计，易学易用，能让新手用户快速上手操作，还能提供专业人士需要的强大性能。有了DaVinci Resolve，您无需学习使用多款软件工具，也不用在多款软件之间切换来完成不同的任务，从而以更快的速度制作出更优质的作品。这意味着您在制作全程都可以使用摄影机原始画质影像。只要一款软件，就相当于获得了属于您自己的后期制作工作室！学习和掌握DaVinci Resolve，就能获得好莱坞专业人士所使用的同款制作工具！
事实证明，你可以用1.7M的参数训练出风格迁移模型，然后只留下11868个参数，生成迁移图像。将模型量化后，原本7M的模型压缩到只有17KB，而迁移效果和原本模型差别不大：
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲、李泽南 普林斯顿大学最近提出的 NeST 方法从新的角度为神经网络优化打开了方向。研究人员提出的新技术可以用「种子」神经网络为基础，对特定数据集自动生成最优化的神经网络，这些生成的模型在性能上超过此前业内最佳水平，同时资源消耗与模型尺寸相比同类模型小了一个数量级。研究人员称，NeST 方法在工作过程中与人类大脑的成长和处理任务方式非常相近。 过去十几年，神经网络变革了大量的研究领域，例如计算机视觉、语音识别、机器人控制等。神经网络通过多层抽象从数据集中提取智能的能
导读： 本文全面概述了深度神经网络的压缩方法，主要可分为参数修剪与共享、低秩分解、迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼，本论文对每一类方法的性能、相关应用、优势和缺陷等进行独到的分析。机器之心简要介绍了该论文，更详细的内容请查看原论文。 大型神经网络具有大量的层级与结点，因此考虑如何减少它们所需要的内存与计算量就显得极为重要，特别是对于在线学习和增量学习等实时应用。此外，近来智能可穿戴设备的流行也为研究员提供了在资源（内存、CPU、能耗和带宽等）有限的便携式设备上部署深度学习应用提供了机会。高效的深度学习方法可以
受Transformer模型在自然语言处理（NLP）应用中的成功启发，A.Dosovitskiy、Dosovitski等人介绍了用于计算机视觉（CV）应用的视觉Transformer（ViT）。视觉Transformer模型在ImageNet数据集上显示出77.9%至81.3%的Top-1准确率，并已用于许多下游图像识别任务，如分类、目标检测和分割。
CAD常用基本操作 1 常用工具栏的打开和关闭：工具栏上方点击右键进行选择 2 动态坐标的打开与关闭：在左下角坐标显示栏进行点击 3 对象捕捉内容的选择：A在对象捕捉按钮上右键点击（对象捕捉开关：F3） B 在极轴选择上可以更改极轴角度和极轴模式（绝对还是相对上一段线） 4 工具栏位置的变化：A锁定：右下角小锁；工具栏右键 B 锁定情况下的移动：Ctrl +鼠标移动 5 清楚屏幕（工具栏消失）：Ctrl + 0 6 隐藏命令行：Ctrl + 9 7 模型空间和布局空间的定义：模型空间：无限大三维空间 布局空间：图纸空间，尺寸可定义的二位空间 8 鼠标左键的选择操作：A 从左上向右下：窗围 B 从右下向左上：窗交 9 鼠标中键的使用：A双击，范围缩放，在绘图区域最大化显示图形 B 按住中键不放可以移动图形 10 鼠标右键的使用：A常用命令的调用 B 绘图中Ctrl + 右键调出捕捉快捷菜单和其它快速命令 11 命令的查看：A 常规查看：鼠标移于工具栏相应按钮上查看状态栏显示 B 命令别名（缩写）的查看：工具→自定义→编辑程序参数（acad.pgp） 12 绘图中确定命令的调用：A 鼠标右键 B ESC键（强制退出命令） C Enter键 D 空格键（输入名称时，空格不为确定） 13 重复调用上一个命令： A Enter键 B 空格键 C 方向键选择 14 图形输出命令：A wmfout（矢量图） B jpgout/bmpout（位图）应先选择输出范围 15 夹点的使用：A蓝色：冷夹点 B 绿色：预备编辑夹点 C红色：可编辑夹点 D 可通过右键选择夹点的编辑类型 E 选中一个夹点之后可以通过空格键依次改变夹点编辑的命令如延伸，移动或比例缩放（应注意夹点中的比例缩放是多重缩放，同一图形可在选中夹点连续进行多次不同比例缩放） 16 三维绘图中的旋转：按住Shift并按住鼠标中键拖动 17 . dxf文件：表示在储存之后可以在其它三维软件中打开的文件 18 . dwt文件：图形样板文件，用于自定义样板 19 . dws文件：图形标准文件，用于保存一定的绘图标准 20 对文件进行绘图标准检查并进行修复：打开CAD标准工具栏（工具栏右键）→配置（用于添加自定义的绘图标准；检查（用于根据添加的标准修复新图纸的标准））有缘学习更多+谓ygd3076考证资料或关注桃报：奉献教育（店铺） 21 绘图中的平行四边形法则（利用绘制四边形绘制某些图形） A两条直线卡一条直线，绘制一个边直线后，通过平移获取另一边直线 B 在圆中绘制相应长度的弦，现在圆心处绘制相同长度的直线，再通过平移获得 22 自定义工具栏命令 CUI或输入Toolbar 其中命令特性宏中的^C^表示取消正在执行的操作 22 循环选择操作方法：Shift+空格 用于图形具有共同边界的情况下的选择 23 系统变量 Taskbar的作用：0表示在工具栏上只显示一个CAD窗口，1表示平铺显示所有CAD窗口
我想简要地介绍两篇关于修剪神经网络的论文： Learning Sparse Neural Networks through L0 Regularization – Christos Louizos, Max Welling, Diederik P. Kingma (2018) 链接：https://arxiv.org/abs/1712.01312 Faster gaze prediction with dense networks and Fisher pruning – Lucas Theis, Iry
选自arXiv 机器之心编译 编辑：袁铭怿 我们可以压缩大型语言模型以获得更好的性能吗？本文中，研究者提出了剪枝技术 SparseGPT，可以一次性修剪至少 50% 的稀疏性，而无需任何重新训练，并且准确率损失最小。 GPT 家族的大型语言模型（LLMs）在诸多任务中取得了出色的表现，但模型庞大的规模和高昂的计算成本也增加了部署难度。例如，性能最好的 GPT-175B 模型约有 1750 亿参数，以半精度（FP16）格式计算，总计至少占 320GB（计算 1024 的倍数）的存储空间，所以需要至少 5 个
无论是在计算机视觉、自然语言处理还是图像生成方面，深度神经网络目前表现出来的性能都是最先进的。然而，它们在计算能力、内存或能源消耗方面的成本可能令人望而却步，这使得大部份公司的因为有限的硬件资源而完全负担不起训练的费用。但是许多领域都受益于神经网络，因此需要找到一个在保持其性能的同时降低成本的办法。
今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 “DeepZero: Scaling up Zeroth-Order Optimization for Deep Model Training”，本文被 ICLR 2024 接收，代码已开源。
选自arXiv 作者：Yu Cheng等 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪、刘晓坤 本文全面概述了深度神经网络的压缩方法，主要可分为参数修剪与共享、低秩分解、迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼，本论文对每一类方法的性能、相关应用、优势和缺陷等进行独到的分析。机器之心简要介绍了该论文，更详细的内容请查看原论文。 大型神经网络具有大量的层级与结点，因此考虑如何减少它们所需要的内存与计算量就显得极为重要，特别是对于在线学习和增量学习等实时应用。此外，近来智能可穿戴设备的流行也为研究员提供了在资源（内存、CPU、能耗和
还在为如何抉择而感到纠结吗？快采用决策树（Decision Tree）算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚，而不像一些机器学习方法是个黑匣子，这是因为决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构，该结构以这样的方式保存和显示学到的知识，即使是非专业人士也可以容易地弄明白。
DaVinci Resolve Studio 18 for mac一款功能强大的视频处理工具，DaVinci Resolve该软件支持视频剪辑、调色、专业音频后期制作等功能，用户可以导入媒体、编辑、合成、分级和输出项目等操作。达芬奇软件内置了250多种工具，优化了了视频剪辑、跟踪、高级HDR调色等功能，满足不同的处理需求。
在最初的时候，学习机器学习(ML)可能是令人生畏的。“梯度下降”、“隐狄利克雷分配模型”或“卷积层”等术语会吓到很多人。但是也有一些友好的方法可以进入这个领域，我认为从决策树开始是一个明智的决定。
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