大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 1 x=[2;4;8;10;12;16;18;20;22;25;26;30;40;46;48;66;68;70;82;84;100;110;120;130
from matplotlib import colors as mcolors, path from matplotlib.collections impor...
本文将描述Paddle Lite在模型转换过程（模型转换opt工具）中，静态Kernel选择的策略以及一些思考。...，设备系数排在首位，因为数据在不同设备上的传输开销极大。...分数乘以当前place在valid_places中的排位系数。这个前面已经说过，排在越靠前的place，对应Kernel被选中的 概率就越大。 以上，便是Kernel静态选择的整个过程。...04 思考 其实可以看到： Paddle Lite的Kernel选择前先做graph层级op粒度的融合操作，与硬件无关； 在之后，是与硬件信息相关的静态Kernel选择。...其实我们的目的是找一个模型在所有不同target、precision、layout的Kernel实现上排列组合这个模型下的最佳性能。但静态选择的策略，在本质上已经考虑了backend不同带来的差异。
本周二晚，针对参加NVIDIA Jetson开发大赛的开发者们，NVIDIA做了一个内部培训，我们把培训讲座整理了一下，Highlight几个关键点（尤其是几个规格对比图，大家一定要保存）： NVIDIA...全系列模组的规格比较(这里少了Orin NANO） 我们从这三张图中可以看到： Orin系列全部为安培架构， GPU是同一型号，这对于软件开发做适配是很有帮助的，因为不同的架构，你做适配，在算法或者优化上都需要做调整...AV1开发的主要目标是在保持实际解码复杂性和硬件可行性的同时，在最先进的编解码器上实现显著的压缩增益。...Orin系列，JetPack可以升级到JetPack 5.X,基于Ubuntu 20.04 注意一点：JetPack 5.0以上，kernel是升级到了5.1，而JetPack 4.6.2的kernel...这样很多驱动，它是基于Kernel 5.1的，就比较容易移植到JetPack 5.0.X，比如树莓派的一些外设是基于kernel 5.X，在JetPack 4.6.X 上移植可能会遇到问题。
任务描述： 编写Python程序，绘制散点图动画，每隔800毫秒更新一次动画，随机选择一些散点符号使其时隐时现。
在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为哪一类。...以决策树为基本模型的bagging在每次bootstrap放回抽样之后，产生一棵决策树，抽多少样本就生成多少棵树，在生成这些树的时候没有进行更多的干预。...特征选择采用随机的方法去分裂每一个节点，然后比较不同情况下产生的误差。能够检测到的内在估计误差、分类能力和相关性决定选择特征的数目。...（1）Giniimportance值 在节点分裂过程中用Gini系数来衡量各节点的样本纯度，Gini系数定为： 其中，P(j) 为该节点中属于类别 j 的样本所占的比例。...基于随机森林的因子选择方法 基于随机森林的因子筛选求解流程图 随机森林算法因子重要性检测结果 本题提供了2014年和2015年两年的数据，由于上市公司年报数据在第二年4月30号之前出来，所以2014年的数据选择区间为
王者可以卸载，在充实自己的道路上却不能止步，但是打什么游戏充实自己又是横亘在我眼前的一道难题... 我决定求助我的好基友们... ?...GitHub 网址：https://github.com/kasuganosoras/cxk-ball 游戏有简单、普通、困难、极限以及非人类等多个难度可以选择。 ?...这款坦克大战是经典坦克大战的复刻版本，在原版的基础上，使用 React 将各元素封装为对应的组件。 ?...作者也给出了详细的介绍： 左键单击开启一个点； 右键单击一个点将其标记为炸弹； 双击则可以开启附近的 8 个点（之前右键标记为炸弹的点除外）。 ?...在线网址：http://muan.github.io/emoji-minesweeper/ 0x04 俄罗斯方块 俄罗斯方块可以说是我以前最喜欢的小游戏之一啦，无论是在按键机上还是用遥控器在电视上玩，乐此不疲
然而在模型的优化上，梯度下降并非唯一的选择，甚至在很多复杂的优化求解场景下，一些非梯度优化方法反而更具有优势。而在众多非梯度优化方法中，演化策略可谓最耀眼的那颗星！...对于深度学习模型的优化问题来说，随机梯度下降（SGD）是一种被广为使用方法。然而，实际上 SGD 并非我们唯一的选择。...为了给最近几代的种群赋予更高的权重，我们使用了「Polyak平均 」算法（平均优化算法在参数空间访问轨迹中的几个点），以学习率 ασ 更新演化路径。...然后选择其中的一个智能体，将其按照与新颖性得分成正比的程度演化。最终，我们选择出最佳策略。这个过程相当于集成，在 SVPG 中也可以看到相同的思想。...在「评估」阶段，我们将所有网络权重设置成相同的值。这样一来，WANN 实际上是在寻找可以用最小描述长度来描述的网络。在「选择」阶段，我们同时考虑网络连接和模型性能。
一.基本if结构: 1.定义:if选择结构是根据条件判断之后再做处理的一种语法结构! ...:非-----条件为真时,结果为假;条件为假时,结果为真 注:当运算符比较多,无法确定运算符执行的顺序时,可以使用小括号控制 三.多重: 1.多重if选择结构"不是"多个基本if选择结构简单地排列在一起... >如果条件之间存在连续关系,则else if块的顺序不是随意排列的,要么从大到小,要么从小到大.总之要有顺序的排列 四.嵌套: 1.只有当满足外层if选择结构的条件时,才会判断内层if条件 2....else总是与它前面最近的那个缺少else的if配对 3.if结构书写规范: >为了使if结构更加清晰,应该把每个if或else包含的代码块用大括号括起来 >相匹配的一对if和else应该左对齐... >内层的if结构相对于外层的if结构要有一定的缩进
前两天碰到一个问题，在EDB数据库中创建的一张分区表，需要使用分区本地索引和分区剪裁，但查看执行计划发现没能用到分区剪裁的功能。...，并不是像分区规则中的“字符串”格式，有理由怀疑是因为两者不统一，由于某些RULE导致未能用到分区剪裁的功能。...之所以有上面这些问题，可能还是源于Oracle的一些思维，在Oracle，意识当中将日期字段作为查询条件就应该使用to_date()这类的函数 和上面相同的表结构在Oracle中的实现： ?...那么像EDB这样创建一个不用to_date函数的分区表： ? 直接报错了，提示字段类型不匹配，无法创建表。这也说明了在日期字段类型上，EDB和Oracle的一点不同。 总结： 1....对于Oracle，在创建分区规则时就已经做了严格限制，因此不存在日期条件的格式和分区规则中不一致的情况。
噻托品与伊普拉托品相比，停留时间长50倍，两者都是M3毒蕈碱受体的配体，这意味着噻托品的用药频率可以降低。 配体在靶点蛋白上的停留时间与在非靶点蛋白上的停留时间的差异，决定了产生非靶点副作用的概率。...传统上，靶点选择性是以非靶点蛋白与靶点蛋白的结合亲和力值的比率来衡量的（平衡选择性）。...换句话说，在给药时，最初的选择性是由靶点蛋白和非靶点蛋白之间的结合亲和力的差异决定的，但是，随着血浆中药物浓度的降低，在靶点蛋白和非靶点蛋白上的停留时间的差异也决定了药物的整体选择性。...图1配体大小和药物-靶点停留时间的相关性。 散点图显示了500个GPCR配体的药物-靶点停留时间与配体分子量（MW）的相关性（上），以及停留时间与配体中的环数（no_rings）的相关性（下）。...使用在特征选择阶段选择的特征在训练数据上训练多线性回归模型。使用该训练模型来预测测试集的值。将应用的质量指标是均方根误差（RMSE）和R2。对于A1受体的动力学数据，取得了以下结果。
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case块中的代码 2.当遇到break时,就跳出switch选择结构,执行switch选择之后的代码 3.如果没有任何一个case后的常量与switch后小括号中的值相等,则执行switch末尾部分的...switch选择结构.如果需要,一定不要忘记写"break;" 4.在case后面的代码中,break语句是可以省略的,还可以让多个case执行同一语句 5.swicth选择结构与多重if选择结构很相似...,都是用来处理多分支条件的结构,但是switch选择结构只能用于等值条件判断的情况 四.选择结构总结: 1.基本if选择结构: >可以处理单一或组合条件的情况 2.if-else选择结构: ...>可以处理简单的条件分支情况 >这种形式结构简单,但实际开发中使用非常频繁 3.多重if选择结构: >可以处理复杂的条件分支情况 >多重if选择结构在解决需要判断的条件是连续的区间时有很大的优势... 4.嵌套if选择结构: >在if选择结构中又包含一个或多个if选择结构的情况,这种结构一般用于较为复杂的流程控制中 >if选择结构嵌套的形式很多 5.switch选择结构: >当需要多重分支并且条件判断是等值的情况下
然而，当两个模型的同时加载时，会导致DPO算法的学习效率低下。为了改进这一点，研究学者开发了CPO方法，提高了DPO方法的效率。研究表明，在训练期间不需要加载参考策略模型。...特别值得注意的是KTO在GSM8K上的卓越性能，突出了其解决数学问题的强大能力。另外，没有采用任何对齐方法在MMLU中优于SFT。这表明SFT仍然优于其他多任务理解方法。...场景三：指令调整模型微调 表3中显示的结果表明，KTO和IPO在 TruthfulQA 上的表现优于SFT，而基于预训练模型的KTO在TruthfulQA上的表现优于SFT。...总结 本文评估了RL-free在各种任务上的性能，包括推理、数学问题解决、真实性、问答和多任务理解三个不同的场景。结果表明，在大多数情况下，KTO优于其他对齐方法。...值得注意的是，与DPO不同，KTO和CPO可以绕过SFT部分并在MT-Bench上实现相当的性能。
此外，许多事物之间的关系(例如家庭成员之间的联系)常常共同提供重要的信息，而图数据库使这一点易于分析。 术语“关系”和“边”在本文中可互换使用。Neo4j使用前者，很多图论使用后者。...因此，度量(例如点积或欧氏距离)提供了连接的可能性。像Node2Vec这样的一些方法实际上直接训练嵌入连接的存在与否。 图网络可用于生成节点嵌入，用于连接预测。...分类表示输出一个跨越潜在标签的概率分布，得分表示输出一个标量，这个标量可能用于与其他标量进行比较。两者在概念上是相似的，分类涉及到更多的维度。...大多数实现这一点的方法有两个步骤： 对图执行一些计算，可能将其节点和边的多个元素组合成存储在节点、边和/或整个图中的状态 提取、聚合并将状态转换为所需的输出 步骤1，可以使用许多不同的方法执行，我将在下面列出...最后，必须选择如何选择子图—一个简单的模型是提取每个节点或边缘的子图。 表格化丢弃了潜在的有价值的网络信息，但简化了工程和模型研究。
如何选择应用授权方式？...应用授权用于校验用户是否有权限使用我们的接口，以及他们的身份，一般应用授权包括以下几种方式：API KeySession AuthBasic AuthOAuth2.0Digest Auth我们下面逐个说明每种授权方式如何在开发者平台中配置...----Session AuthSession Auth是需要先使用 API Key和API Secret换取token进行授权，接口调用时使用换取的Token作为参数进行接口调用的方式。...----Basic AuthBasic Auth是一个相对标准的加密方式，用户只需要填写登录账户和密码完成授权，由于授权加密验证方式比较标准，我们将默认展现用户名和密码两个字段在前端供用户填写。...我们可以再添加额外的字段用于授权接口。----OAuth2.0OAuth2.0 授权方式是最简单的身份验证方法，用户只需要登录自己的账户就可以完成，例如微信公众号，抖音等都是这样的认证方式。
) py=nth(1 p) let((res) res=(p2x-p1x)*(py-p1y)-(px-p1x)*(p2y-p1y) ) ) /*****************判断1个坐标在bbox...上*******************/ defun(IsInBbox (point bbox_list) line_line_spac=axlCNSGetSpacing("" "SIG3" 'line_line
散点图大致的勾勒出了加州的地理轮廓，一个点代表了一个街区。...但这张图反映不出街区之间的密集程度，原因在于，一个街区的面积相对于一个州的面积而言几乎可以忽略不计，所以很多时候两个街区在经纬度上相差不大，在图上的表现就是重叠成一个点。...所以通过alpha（透明度）的设置，在散点图上非常直观地展示了街区密集程度这一信息。 接着，我们可以看看各个街区的人口分布情况，如何做呢？...实际选择哪种视实际情况（效果，研究目的）而定，这里选用大小来反映街区的人口数量，即设置参数s，将散点的大小和人口多少挂钩。为了便于对比，将设置前后的图放到了一起。...可以看到，对于加州北部(黄色框内)而言，不仅街区密度不大，而且街区内的人也较少（散点较小）。同时，对于红色框内的区域，虽然街区密度较大，但人口密度明显稀疏不少。
不要默认使用离企业最近的云区域或云计算提供商建议的任何云区域，而是进行研究以确定哪个（或多个）区域可以提供最佳的价值和性能。 当企业在不同的云区域之间进行选择时，离其最近的区域并不总是一个最佳选择。...云区域是云计算供应商运营数据中心所在的地理区域。公有云提供商通常在多个不同区域运营和维护数据中心，并允许客户在部署工作负载时进行选择。 事实上，企业不仅可以从不同的云区域中进行选择，而且还必须这样做。...当企业的云区域在地理上远离最终用户时，其优化页面加载时间比较困难。 选择正确的云区域也很重要，因为许多云计算服务的成本取决于企业的工作负载所在的区域。 ?...企业使用的云区域也会对合规性和可靠性等产生影响，其考虑的因素如下所述。 选择云区域时要考虑的因素 许多企业默认选择在离总部最近的云区域中托管他们的工作负载。但这种方法并不总是一个最佳选择。...如果企业在一个云区域中部署的工作负载需要与在内部部署设施、不同云平台或不同云区域中运行的工作负载集成或连接，这也是一个需要考虑的因素。一般来说，企业的各种工作负载在地理意义上越接近，整体性能就越好。
首先利用线性变换，将数据变换到一个新的坐标系统中；然后再利用降维的思想，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。...其实，关键是减少数据集的维数，同时还保持数据集贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。 （===图===） PCA图一般是在分析前期用来探索不同样本间的关系。...现在来展示PCA图的绘制以及如何突出展示某一部分内容。...panel.grid = element_blank(), #空白背景 legend.position = 'bottom' ) #注释位置 plt # # 本来是非常细小的点以及...可以看到，这个本质上是散点图的PCA图仍然是不够美观，其实仅仅是因为分辨率问题，调整输出的pdf大小和像素即可
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