在本文中，让我们一起来学习如何将Redux与React Hooks一起使用。 React Redux在2019年6月11日发布的7.1版中提供了对Hooks的支持。...这意味着我们可以在函数组件中将Redux与Hooks一起使用，而不是使用高阶组件（HOC）。 什么是Hook？...Count: {this.state.count} Add ); } } 可以使用如下...回到正题 本文的原始目的是介绍如何将Redux与Hooks结合使用。 React Redux现在提供了useSelector和useDispatch Hook，可以使用它们代替connect。...不使用高阶组件的另一个好处是不再产生多余的"虚拟DOM包装"： ? 最后 现在，我们已经了解和学习了Hooks的基础知识，以及如何将它们与Redux一起使用。编程愉快！
拿起html的时候，在数据处理上，疯狂怀念数据双向绑定，vue又成了我的必选项，但是有些业务场景其实并不适用vue，所以最终技术选型为vue+jquery混合使用，结合两边的优点，大大提高开发效率...那么vue+jquery应该如何使用呢？...这里的vm就是代表上面的实例，wordCardStyles是vm实例里面的一个对象，然后把请求结果赋值给这里对象 } } }) } 那么vm实例里面如何调用外部的...}, methods:{ //存放实例方法 changeModel(event){ console.log(event) getMainTabelData() //外部的...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
所有项目/目标都使用CocoaPods管理第三方库。 解决办法 platform :ios, '8.0' # 这里标记使用Framework use_frameworks!...workspace 'MAIN_APP.xcworkspace' # 这里调用的全部库 def shared_pods pod 'CYLTabBarController','~> 1.28.3'
TransactionOptions TransOpt = new TransactionOptions();
REPIC(RNA EPItranscriptome Collection)数据库记录了大约1000万个peak，这些peak是使用统一的分析方法从公开可用的m6A-seq和MeRIP-seq数据中得到的...将这些数据在内置基因组浏览器中呈现，用以展示m6A甲基化位点、组蛋白修饰位点和染色质可及性区域。REPIC的网址是：https://repicmod.uchicago.edu/repic。...最近的研究发现了m6A修饰与启动子或组蛋白标记之间的联系，为潜在的调控途径及其机制提供了新的见解。通过这些途径，m6A可以影响转录调控和基因表达。...然而，m6A修饰和表观基因组数据并没有很好地协调在一起，需要新的生物信息学工具来处理、分析和可视化这些数据的集成。...表1 REPIC与已发表数据库的比较总结 为了深入了解m6A修饰的细胞或组织特异性，REPIC支持按细胞系或组织类型查询m6A修饰。
方法一： 为了实现row_number函数功能，此方法我们要使用到会话变量，下面的实例是从 employees 表中选出5名员工，并为每一行添加行号： 1 2 3 4 5 6 SET @row_number...方法二： 这种方法仍然要用到变量，与上一种方法不同的是，我们把变量当做派生表，与主业务表关联查询实现row_number函数功能。...MySQL同样可以实现这样的功能，看下面的实例： 首先将payments表中按照客户将记录分组： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/131030.html
主要的作用为在软硬层面上(与算法本身的设计无关)实现对算法的底层加速，我们有必要对其有一定的了解。因为不论是传统的图像处理方法亦或是深度学习应用都使用到了halide的思想。...其中，在OpenCV(传统图像处理库)中部分算法使用了Halide后端，而TVM(神经网络编译器)也是用了Halide的思想去优化神经网络算子。...OpenCV库就使用了halide去优化底层的神经网络算子，相应的benchmark结论在这里，但是我们发现使用了halide的神经网络运行的速度竟然不如普通的C++实现版。...JIT模式使用起来比较方便，可以直接将算法和Halide的代码生成generator封装成一个类，在程序的其他部分调用这个类即可。...Halide的利用范围很广，我之所以想要深入了解Halide是因为使用了TVM库，TVM借助了Halide的思想去实现神经网络算子的优化并且取得了不错的效果。
将推理、场景分类、图像处理和视频回放增强之类的工作负载放到边缘设备（如智能手机）的CPU和GPU进行处理，会耗尽运行周期并缩短电池使用寿命。...从去年1月份开始，我们提供了一个编译器和库，利用Hexagon SDK在DSP编程时使用C++语言。...我们认为Halide和Hexagon是绝佳搭配，所以我们联合Google一起为HVX构建了一个Halide工具集。...•Halide运行环境——利用此运行环境，您可以通过添加一个简单的.hexagon()指令，轻松地将内核函数透明分派到Hexagon。这在异构计算中十分方便。...最后，我们使用Halide重写，不到二十几行代码，获得和汇编代码相同的性能。 当然了实现情况因人而异，但如果您喜欢编码紧凑，Halide也许是您的菜。 5. 不用编写自己的神经网络库。
Halide 的自动调度在研究上非常活跃，但对于 GPU 上运行的机器学习代码，目前还没有很好的解决方案。 ? Tensor Comprehension 将 Halide 编译器作为调用库。...FAIR 研究员构建了 Halide 的中间表征（IR）和分析工具，并与多面编译进行技术配对，因此，用户可以在无需理解运行原理的条件下使用相似的高级语法编写层。...在性能方面，Tensor Comprehensions 可能仍然有很大提升空间，但在条件满足的情况下，它已经可以匹配或打破当前机器学习框架与手动调整库集成的性能，并通过将代码生成策略适应特定问题大小的能力来实现...未来，Tensor Comprehensions 将补充硬件制造商（如 NVIDIA 和 Intel）编写的快速库，并将与 CUDNN，MKL 或 NNPack 等库一起使用。...下一步 AI 研习社了解到，该版本的开源库能让研究人员和程序员使用与他们在论文中使用的数学相似标记来编写层，并简明地传达程序意图。他们也能够在几分钟内将这种表示方法进行编译。
不使用这些库提供的原语来进行试验，需要极高的工程水平，这对不少研究人员都构成了很大的挑战。 如果有套件能够将上述过程从几周缩短为几分钟，我们预期，将这样一个套件开源将具有重大实用价值。...Tensor Comprehensions使用Halide编译器作为库。...在Halide的中间表示（IR）和分析工具的基础上，将其与多面体编译技术相结合，使用者可以用类似的高级语法编写网络层，而无需明确它将如何运行。...这主要通过将代码生成策略适应特定问题大小的能力来实现的。下面的条形图展示了将Tensor Comprehensions自动生成的内核与Caffe2和ATen（使用CuDNN）相比较时的结果。...随着我们扩大至更多硬件后端，Tensor Comprehensions将补充硬件制造商（如NVIDIA和Intel）编写的速度很快的库，并将与CUDNN，MKL或NNPack等库一起使用。
Halide 是一个被设计用来进行图像处理算法加速的工具，它分离了“算法”与“调优”：“算法”仅定义程序的功能，与执行速度无关，可以跨硬件共享；“调优”则在保证算法不变的情况下，使用各种硬件特性进行加速...下图将 Adobe 产品中的算法与 Halide 的实现进行比较： Halide 仅用 60 代码，就可以超过 Adobe 的专家花费 3 个月优化的算法，并且可以轻松地移植到 GPU 上，给算法开发带来了很多便利...下面我们将会展开介绍这三项功能，篇幅关系不可能做到面面俱到， 大家可以结合 Halide 官方的教程一起学习。...要使用 Auto Scheduler， 我们需要一个生成器，这个生成器继承自 Halide::Generator 模版类，有两个可以实现的接口： Generate 使用 Halide DSL 进行算法的功能实现...尽管存在上述的这些难点，不过 Halide 对各种策略的抽象使得我们不必花大量时间学习一些琐碎的细节；算法与调优分离使得搭建原型和验证调优的开销大幅降低，对于初学者而言可以算是巨大的福利了。
Halide 的自动调度是一个活跃的研究领域，但对于 GPU 上运行的 ML 代码还没有很好的解决方案。 ? Tensor Comprehension 将 Halide 编译器作为所要调用的库。...我们构建了 Halide 的中间表征（intermediate representation/IR）和分析工具，并将其与多面编译（polyhedral compilation）技术配对，因此你可以使用相似的高阶句法编写层...Tensor Comprehensions 使用 Halide 和多面编译（Polyhedral Compilation）技术通过委托内存管理与协调自动合成 CUDA 内核。...随着我们扩大对更多硬件终端的贡献，Tensor Comprehension 将补足由英伟达和英特尔编写的快速库，并将与 CUDNN、MKL 或 NNPack 等库联合使用。...下一步计划 该工具的出现让研究者与程序员们可以使用符号编写层，这种方式与论文中使用的，用以描述程序的简洁数学表达方式相同。
以前，构建高性能机器学习层通常需要几天到几周的工作，分为两个环节： 一、研究人员在numpy级别的抽象中写一个新层，与PyTorch等深度学习库链接起来，进行小规模测试。...Tensor Comprehension将高性能图像处理领域的流行语言Halide的编译器作为一个库，建立在Halide的中间表示（intermediate representation，简称IR）基础上...在性能方面，Tensor Comprehension在部分案例中可以匹敌甚至超越集成了手动调节代码库的机器学习框架。这主要依靠让代码生成策略适应特定问题大小的能力。...下图可以看出，Tensor Comprehensions自动生成核的性能，比Caffe2和ATen用供应商提供的CuDNN等库生成的核有所提升。...对于英伟达、英特尔等硬件厂商所提供的快速库来说，Tensor Comprehension是一种补充，也可以和CuDNN、MKL、NNPack等一起使用。
开发商业模拟库 在这篇博客中，开发者将解释他创建商业模拟库（BSL）的动机，以及该库如何使商业、生态和社会科学中的动态系统建模变得简单、方便和快捷，而不需要写方程式。...后来，当我自己成为一个相当精明的Wolfram语言程序员时，我开始使用Mathematica来运行外部系统动力学模型，并直接在Mathematica中编码微分方程。...事实上，只有两个连接就足够了，因为我们可以将速率和寿命作为参数与过程组件（即EXP增长和EXP衰减）封装在一起，以加快模型的建立。...使用BSL，你可以从库中包含的基本构件以分层的方式建立任意复杂的模型。下图所示的一个工业供应链网络的风格化模型可以说明这一点。...在那本书中，你还可以找到一些解释，他利用定向器理论对可持续发展的看法得到了广泛认可，这在该库中得到了实现。 问：谁可以使用该库？它是否需要任何先前的知识，即我是否必须了解一些文献？
我不太破旧的笔记本电脑CPU上，使用TensorFlow这样的库，我可以(最多)在10-100毫秒内运行大多数常见的CNN模型。...正如你将看到的，在整个讨论过程中反复出现的一个问题是，我们如何访问正在操作的数据，以及这些数据如何与存储方式相关联。...我们可以保持算法不变，并使用不同的策略。 我将使用Halide来表示这些较低级别的概念，但是你应该能够理解足够直观的函数名，以便理解。...如果我们使用更小的矩阵，他们就可以幸福地生活在一起，而不会被反复驱逐。谢天谢地，我们可以分解子矩阵上的矩阵乘法。计算一个C中的小的r×c块，只需要A中的r行和B中的C列。...它们通常以不同的方式组合在一起，从而产生越来越复杂的策略来计算相同的任务。 这是来自Halide 的一个更仔细优化的策略。
JupyterLab 应用程序是一个独立的跨平台程序，开发人员可以在数据科学工作流中使用它，就像在科学计算中发现的那样。...作为科学计算和数据科学革命的最新成员，这个桌面应用程序将 Python 环境与几个流行的库捆绑在一起，可以在工作中使用。...现在可以从GitHub 页面下载适用于 Linux、macOS 和 Windows 的 JupyterLab 安装程序 。...JupyterLab 是一个基于浏览器的应用程序，它使用开源框架 Electron。...它运行在它之上，提供对 Jupyter Lab 的前端代码和库的访问，以通过 conda 在嵌入式环境中执行 Python 程序——包括 numpy、scipy、pandas ipygidet、matplotlib
现在以 Halide 为例。Halide 的独特之处在于将算法定义和如何组织计算两个过程独立。其作为一种强大的编程工具，能让图像处理程序变得更简单，但性能却比之前的手动调优方法快很多倍。...同样以 Halide 为例，可以使用的优化有 Reorder(交换)、Split(拆分)、Fuse(融合)、Tile(平铺)、Vector(向量化)、展开(Unrolling)、并行(Parallelizing...其以行主序的形式遍历所有输出，并且内联所有函数调用，如下图所示：我们将调度树与原有的程序进行对应：在给定一个调度树后，可以通过深度优先搜索的方式进行遍历，然后转换成对应的程序代码：如果它是一个循环节点，...调度变换的方式Halide 调度变换在调度中可以使用许多优化手段，这些方式可以通过变换调度树来体现。...，新节点与原始外部循环节点保持在树中的相同位置，并且每个节点的子节点都连接起来，原始外部变量的子节点位于原始内部变量的子节点之前。
来源：公众号 机器之心 授权转载 使用深度学习库可以大幅加速CNN模型运行，那么这些库中的哪些具体的做法实现了这种高速度和高性能呢？...它可以分离算法（需要计算的东西）和调度策略（如何计算算法以及何时计算），因此使用Halide试验不同优化方法会更加简便。我们可以保持算法不变，试用不用的调度策略。...如果我们将滤波器展开为2-D矩阵，将输入块展开为另一个2-D矩阵，则将两个矩阵相乘可以得到同样的数字。与CNN不同，近几十年来矩阵相乘已经得到广泛研究和优化，成为多个科学领域中的重要问题。...使用im2col可以将卷积运算转换为矩阵相乘。现在我们可以使用更加通用和流行的线性代数库（如OpenBLAS、Eigen）对矩阵相乘执行高效计算，而这是基于几十年的优化和微调而实现的。...最后，我们将速度提升至超过120 GFLOPs，接近峰值性能160 GFLOPs，堪比OpenBLAS等生产级库。使用im2col类似的微调代码和矩阵相乘，同样的卷积可以在大约20毫秒内完成运行。
基本不同 1.写法不同，箭头函数使用箭头定义，普通函数中没有 .箭头函数都是匿名函数，普通函数可以有匿名函数，也可以有具体名函数，但是箭头函数都是匿名函数。...箭头函数中没有this,声明时捕获其所在上下文的this供自己使用。所以箭头函数结合call(),apply()方法调用一个函数时，只传入一个参数对this没有影响。...x fn1.apply(obj); // obj x fn2.call(obj); // window x fn2.apply(obj); // window x 4.箭头函数不可以做构造函数...，不能使用new 关键字，因为new关键字是调用函数对象的constructor属性，箭头函数中没有该属性，所以不能new function fn1(){ console.log
你会考虑学习 Swift 吗？ ? 如果你懂编程，在听到 Swift 时，你可能会想到为 iOS 或 MacOS 开发应用程序。...你可以在 Swift 中使用 Python、C 和 C++ 代码 因为用于机器学习的 Swift 还处于非常早期的阶段，所以目前针对 Swift 的机器学习库还不多。...你可以直接将任何 Python 库导入 Swift 进行使用。类似地，你也可将 C 和 C++ 库导入 Swift（对于 C++，你要确保头文件是以 C 语言写的，没有 C++ 的特性）。...Swift 可以做到非常低层 如果你用过 TensorFlow，那么你很可能是通过 Python 使用的。在表层之下，Python 版本的 TensorFlow 库的下面是 C 代码。...想象一下，如果能够基于数据使用深度学习来帮助优化低层的内存分片算法（这正是 Halide 语言想要实现的功能），会怎么样？
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
