假设我们有一个伪随机数生成器,可以生成在[0,1)范围内的随机数。那么我们可以使用以下算法实现从一个a, b范围内的随机数:
首先,为了证明RANDOMIZED-QUICKSORT的期望运行时间是Ω(nlg n),我们需要证明在最坏的情况下,该算法的运行时间是O(nlg n)。然后,我们需要证明在最坏的情况下,算法的期望运行时间是Ω(nlg n)。
用反向传播(backpropagation)来计算优化目标函数的梯度,是当前机器学习领域的主流方法。近日,牛津与微软等机构的多位学者联合提出一种名为「正向梯度」(forward gradient)的自动微分模式,可以完全抛弃反向传播进行梯度计算。实验证明,在一些问题中,正向梯度的计算时间是反向传播的二分之一。 编译 | 张倩 编辑 | 陈彩娴 反向传播和基于梯度的优化是近年来机器学习(ML)取得重大突破的核心技术。 人们普遍认为,机器学习之所以能够快速发展,是因为研究者们使用了第三方框架(如PyTorch、
日期减法操作( 支持与另一个date比较 ) date与date减得到timedelta
快速排序的基本思想:首先选定一个数组中的一个初始值,将数组中比该值小的放在左边,比该值大的放在右边,然后分别对左边的数组进行如上的操作,对右边的数组进行如上的操作。(分治+递归)
在STEP 7(TIA Portal)中,可以使用"RUNTIME"指令来测量S7-1200/1500 CPU中完整程序、单个块或命令序列的运行时间。使用"RT_INFO"指令,可以读取S7-1500 CPU中特定组织块、通信或用户程序运行时的统计信息。"RUNTIME"指令在"基本指令>程序控制指令>运行时控制"菜单下,"RT_INFO"指令在"扩展指令>诊断"菜单下,如下图1所示。
项目链接:fork一下即可 UIE Slim满足工业应用场景,解决推理部署耗时问题,提升效能! 如果有图片缺失查看原项目
在UIE强大的抽取能力背后,同样需要较大的算力支持计算。在一些工业应用场景中对性能的要求较高,若不能有效压缩则无法实际应用。因此,基于数据蒸馏技术构建了UIE Slim数据蒸馏系统。其原理是通过数据作为桥梁,将UIE模型的知识迁移到封闭域信息抽取小模型,以达到精度损失较小的情况下却能达到大幅度预测速度提升的效果。
我们都知道,一般情况下,一张图像在计算机中的存储格式是三个矩阵(RGB 格式),当然也有四个矩阵(RGBA 格式)或者一个矩阵(灰度图)的情形。然而,进行数据传输的过程中如果直接从发送方把数据原封不动的传给接收方会非常浪费传输带宽,传输时延也会随之增加。在不改变通信条件的情况下,要想减少带宽占用和传输时延,只能对数据进行压缩。稍微想一下,对图像的压缩不就是对矩阵的压缩吗?矩阵压缩有很多种方法,在这里我采用 k 阶奇异值分解方法。
在上一篇博客 【Linux 内核】CFS 调度器 ② ( CFS 调度器 “ 权重 “ 概念 | CFS 调度器调度实例 | 计算进程 “ 实际运行时间 “ ) 中 , 计算了 进程 在 CPU 上的 " 实际运行时间 " , CPU 的总时间是 CPU 的调度区 大小 , 则 进程 在 CPU 上执行的进程 可获取到的 CPU 时间 计算公式如下 :
对于IT行业者来说,刚参加工作,还能找点借口,说自己不擅长算法。可是工作三年以上的IT开发者,还说自己不会算法,不会设计模式就说不过去了。所以最近开始撸算法和设计模式,重新开一个集记录算法的学习之路。算法在用户量比较少,或者计算量比较小的时候,影响确实不大,但是到达一定数量级的时候,算法的优劣就会极大的影响程序的顺畅程度。优秀的算法甚至能给人amazing的感觉。 今天记录《数据结构与算法分析------C语言描述》中的一个求最大子序列的问题。
谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型,这是一种灵活的端到端方法,用于优化CPU、GPU等的自动化设备配置。该方法在多个主要神经网络模型上测试,最高实现了60.6%的性能提升。 谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型,用于将计算图有效地放置到硬件设备上,尤其是在混合了CPU、GPU和其他计算设备的异构环境中。 设备配置(Device placement)可以被框定为学习如何在可用设备之间对图进行分区,将传统的图分区方法作为一个自然的baseline。先前的工作有Scotc
今天分享的内容,是收到的FME作品集。相对上一篇推送的用R实现的方式,用FME实现的更多。 下面我将按照:整体思路、关键转换器的方式对各个作品进行逐一解读。 根据作者的意愿与我之前被白嫖的经历,本篇推送只分享思路,不分享具体的实现模板。
感谢水友们积极的提问,大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总,我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区,在此出一期关于该问题的解读。
针对没有实时需求的普通进程,Linux内核使用完全公平调度器(Completely Fair Scheduler,CFS)。普通进程的nice值(相对优先级,基准值是120)的取值范围是-20~19,值越小表示优先级越高,不同优先级的进程应该享受不同的待遇,优先级高的进程应该获得更多的处理器时间。为了兼顾进程优先级和公平性,完全公平调度算法引入了虚拟运行时间,如下。
程序和算法的区别。算法是对问题解决的分步描述,程序则是采用某种编程语言实现的算法,同一个算法通过不同的程序员采用不同的编程语言,能产生很多程序。
全局变量的值和类型随时都会发生变化。 这使编译器难以优化使用全局变量的代码。 变量应该是局部的,或者尽可能作为参数传递给函数。
代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率。
本文提出了一种用于三维卷积神经网络(3D CNN)的模型压缩和移动加速框架 RT3D,通过结合神经网络权重剪枝和编译器代码优化技术,使模型的端到端运行时间与目前支持 3D CNN 的移动框架相比速度提升高达 29.1 倍,准确性损失仅为 1%~1.5%。当在手机上采用 C3D 或 R(2+1)D 模型时,可以在 150ms 内完成 16 帧视频的计算。该工作由 CoCoPIE 团队:美国东北大学(Northeastern University)的王言治研究组、威廉与玛丽学院(William & Mary)的任彬研究组以及北卡罗来纳州立大学(North Carolina State University)的慎熙鹏研究组共同完成,发表于第 35 届美国人工智能协会年会(AAAI 2021)。
文章:Robust Frame-to-Frame Camera Rotation Estimation in Crowded Scenes
文章;LiDAR Odometry Methodologies for Autonomous Driving: A Survey
来源:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/
在分析算法的性能时,期望运行时间是一个重要的指标,它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况,包括输入数据的分布和随机性等因素。
之前我写过一篇分析 O(1)调度算法 的文章:O(1)调度算法,而这篇主要分析 Linux 现在所使用的 完全公平调度算法。
任务管理器是用于检查正在运行的进程和服务及其详细信息的工具。还可以找到有关资源利用率的详细信息,例如运行时的内存和 CPU 使用情况。这也是 Windows 用户查找计算机正常运行时间的一种快速且首选的方式。
IPython Shell:功能强大的交互式shell $ipython
在最近的一篇文章中,我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器,用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
为什么要进行算法分析? 预测算法所需的资源 计算时间(CPU 消耗) 内存空间(RAM 消耗) 通信时间(带宽消耗) 预测算法的运行时间 在给定输入规模时,所执行的基本操作数量。 或者称为算法复杂度(Algorithm Complexity) 如何衡量算法复杂度? 内存(Memory) 时间(Time) 指令的数量(Number of Steps) 特定操作的数量 磁盘访问数量 网络包数量 渐进复杂度(Asymptotic Complexity) 算法的运行时间与什么相关? 取决于输入的数据。(例如:如果
算法就是计算或者解决问题的步骤。我们可以把它想象成食谱。要想做出特定的料理,就要遵循食谱上的步骤;同理,要想用计算机解决特定的问题,就要遵循算法。这里所说的特定问题多种多样,比如“将随意排列的数字按从小到大的顺序重新排列”“寻找出发点到目的地的最短路径”,等等。
这篇是基因组选择的理论加实践,因为我看到一句话,Talk is cheap. Show me the code,很有感触,有感而写。使用的包是R的sommer和asreml,其实强健的还是成熟的软件,比如DMU,BLUPF90,PIBLUP,ASreml等,但sommer作为基本功能的演示,非常合适。
时间资源 上一篇,我们知道了如何用循环不变式来证明算法的正确性,本篇来看另一个重要方面:算法分析。分析算法的目的,是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源,人们更关注的是计算时间(时
本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书;代码示例基于Python;400多个示意图,生动介绍算法执行过程;展示不同算法在性能方面的优缺点;教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法,但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快,要么能解决有趣的问题,要
上面的代码是不是就实现了计算程序运行时间的目的,那么如果我想计算别的函数的运行时间是不是也要在函数内部加上start和endtime来计算时间的语句,是不是超级麻烦
目前利用RNA_seq数据预测环状RNA的软件非常多,为了方便研究人员更好的选择合适的工具,有学者专门评估了以下11款软件的性能
时间资源 上一篇,我们知道了如何用循环不变式来证明 算法的正确性,本篇来看另一个重要方面:算法分析。分析算法的目的,是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源,人们更关注的是计算时间(时间资源)。 到这里可能会产生一个疑问,计算时间与硬件资源强相关,不同的硬件配置下计算时间就不同。那么如何来衡量算法的效率呢? 答案是必须有一个稳定的硬件模型。在此基础上,才能屏蔽掉硬件配置不同导致的算法运行时间的差异,从而单单显露出算法本身的优劣。 算法分析的环境模型 《算法导论》中,明确的定义了该模
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快?询问地球是否是平的,您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同,几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是(如果您还没有的话)从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱,GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
在之前的练习中,我们使用了Profiler.java,运行ArrayList和LinkedList的各种操作,它们具有一系列的问题规模。我们将运行时间与问题规模绘制在重对数比例尺上,并估计所得曲线的斜率,它表示运行时间和问题规模之间的关系的主要指数。
数据结构与算法,作为编程界从入门到劝退的王者,是很多初学者心中神圣而想侵犯的村花儿,化身舔狗,费尽心思,舔到最后,我命油我不油天。
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法,下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升PythGon程序的性能。
以下5个步骤总结了此方法,依次为如下,我们设计的实验必须是可以重现的,我们形成的假设必须是具有真伪的。
以下 5 个步骤总结了此方法,依次为如下,我们设计的实验必须是可以重现的,我们形成的假设必须是具有真伪的。
该论文已被自然语言处理顶会 ACL 2020 收录。此外,HAT 的所有代码和模型已经在 GitHub 上开源,作者也将在 7 月 8 日 / 9 日的 ACL 大会上线上宣讲他们的工作。
在高并发的场景下,python提供了一个多线程的模块threading,但似乎这个模块并不近人如意,原因在于cpython本身的全局解析锁(GIL)问题,在一段时间片内实际上的执行是单线程的。同时还存在着资源争夺的问题。python3.4之后引入了基于生成器对象的协程概念。也就是asyncio模块。除了asyncio模块,python在高并发这一问题还提出了另外一些解决方案,例如tornado和gevent都实现了类似的功能。由此,在方案选择上提供了更多的可能性。以下是threading模块和asyncio模块对比测试实验。asyncio模块的具体使用,我希望自己在另一篇文章再写。
排序的重要性在第2章中已经说明。要高效地搜索数据集,比如采用第1章中介绍的二分搜索,数据集必须是有序的。就像大城市的电话号码簿,如果没有按照字母顺序排序,想象一下你该如何找一个需要的号码。实际生活中的大多数情况如同上述例子,得处理数百万的对象。因此排序算法的效率非常重要,换句话说,即使数据集很大,我们也需要能在相对短的时间内进行排序。对同一个数据集,不同的算法可能差别很大。
springframework中的StopWatch类可以测量一个时间间隔的运行时间,也可以测量多个时间间隔的总运行时间。一般用来测量代码执行所用的时间或者计算性能数据,在优化代码性能上可以使用Stopwatch来测量时间。common.lang包里面也有这个工具,用法类似,但是不能任务名称,查看结果不方便。
2017 年即将结束,又到了总结的时刻。本文作者把范围限定为机器学习,盘点了 2017 年以来最受欢迎的十大 Python 库;同时在这十个非常流行与强大的 Python 库之外,本文还给出了一些同样值得关注的 Python 库,如 PyVips 和 skorch。 十二月是静静坐下来总结过去一年成就的时候。对程序员来说,则通常是回顾那些今年推出的开源库,或者由于其极好地解决了一个特定问题而最近变的大为流行的开源库。 过去两年来,我们一直通过发表博文的方式做这件事,指出当年 Python 社区中出现的一些最
熟悉 Linux 系统的同学都知道,它高效主要体现在命令行。通过命令行,可以将很多简单的命令,通过自由的组合,得到非常强大的功能。
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