李劲 2018-11-15 14:12 可以在手机或平板上使用EA吗？...潘加宇： EA目前没有Android或iOS版本，如果想要在手机或平板上使用的话，方法是： （1）在手机或平板上通过远程桌面软件连接PC，使用EA。如下图，效果还可以的。 ?...（2）Sparx Systems提供了WebEA，你可以自己去试试： https://sparxsystems.com/products/procloudserver/#webeabook
原文作者: Llorenç Muntaner 译者: 进击的大葱 推荐理由: 很多React初学者不知如何在React的JSX中使用console.log进行调试，本文将会介绍几个在JSX中使用console.log...先不急着解释这个为什么不行的原因，让我们先看几个在JSX中正确使用console.log的方法。...一个炫酷的解决方案 构建一个自定义的组件 const ConsoleLog = ({ children }) => { console.log(children); return false; }; 然后在需要的地方使用这个组件...React.createElement( 'h1', {}, // 这里也没有参数 'List of todos', ), 'console.log(this.props.todos)' ] ); 由上可知...如果你希望你的代码被执行，你需要使用 {}告诉JSX你输入的字符串是可以被执行的代码，也就是: List of todos { console.log(this.props.todos
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。 大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。...虽然可以在直接在cpu上运行这些llm，但CPU的性能还无法满足现有的需求。而Georgi Gerganov最近的工作使llm在高性能cpu上运行成为可能。...使用LLM和llama-cpp-python 只要语言模型转换为GGML格式，就可以被llama.cpp加载和使用。而大多数流行的LLM都有可用的GGML版本。...降低n_batch有助于加速多线程cpu上的文本生成。但是太少可能会导致文本生成明显恶化。 使用LLM生成文本 下面的代码编写了一个简单的包装器函数来使用LLM生成文本。...在Llama.cpp有一个“convert.py”可以帮你将自己的Pytorch模型转换为ggml格式。
“将这些建议的方案应用于SuperGLUE基准，与现成的CPU模型相比，能够实现9.8倍至233.9倍的加速。在GPU上，通过所介绍的方法，我们还可以实现最高12.4倍的加速。”...在CPU上，采用8位整数量化方法，而在GPU上，所有模型参数都转换为16位浮点数据类型，以最大程度地利用有效的Tensor Core。...即使模型使用很少的知识能力，评估模型在计算上也可能同样昂贵。知识蒸馏将知识从大模型转移到小模型，而不会失去有效性。由于较小型号的评估成本较低，因此可以将其部署在功能较弱的硬件（如智能手机）上。...修剪头部和隐藏状态时，作者在不同图层上使用相同的修剪率。这使得进一步的优化可以与修剪的模型无缝地协同工作。 在实验中，作者发现，经过修剪的模型经过另一轮知识蒸馏后，可以获得更高的准确性。...CPU上的8位量化矩阵乘法：与32位浮点算术相比，8位量化矩阵乘法带来了显着的加速，这归功于CPU指令数量的减少。
llm已经展示了出色的能力，但是它需要大量的CPU和内存，所以我们可以使用量化来压缩这些模型，以减少内存占用并加速计算推理，并且保持模型性能。...也就是说，llm的GGML版本(二进制格式的量化模型)可以在cpu上高性能地运行。...给定一组嵌入，我们可以使用FAISS对它们进行索引，然后利用其强大的语义搜索算法在索引中搜索最相似的向量。...从启动应用程序并生成响应的总时间为31秒，这是相当不错的，因为这只是在AMD Ryzen 5600X(中低档的消费级CPU)上本地运行它。...并且在gpu上运行LLM推理(例如，直接在HuggingFace上运行)也需要两位数的时间，所以在CPU上量化运行的结果是非常不错的。
♣ 题目部分 在Oracle中，模糊查询可以使用索引吗?...♣ 答案部分 分为以下几种情况： （1）若SELECT子句只检索索引字段，那么模糊查询可以使用索引，例如，“SELECT ID FROM TB WHERE ID LIKE '%123%';”可以使用索引...如果字符串ABC在原字符串中位置不固定，那么可以通过改写SQL进行优化。改写的方法主要是通过先使用子查询查询出需要的字段，然后在外层嵌套，这样就可以使用到索引了。...④ 建全文索引后使用CONTAINS也可以用到域索引。...这种情况需要在LIKE的字段上存在普通索引的情况下，先使用子查询查询出需要的字段，然后在外层嵌套，这样就可以使用到索引了。
NHWC和NCHW是卷积神经网络(cnn)中广泛使用的数据格式。它们决定了多维数据，如图像、点云或特征图如何存储在内存中。...NHWC(样本数，高度，宽度，通道):这种格式存储数据通道在最后，是TensorFlow的默认格式。 NCHW(样本数，通道，高度，宽度):通道位于高度和宽度尺寸之前，经常与PyTorch一起使用。...NHWC和NCHW之间的选择会影响内存访问、计算效率吗？本文将从模型性能和硬件利用率来尝试说明这个问题。...下图中所示的给定张量，我们可以用NCHW和NHWC的行主格式表示它们，行主存储通过顺序存储每一行来安排内存中的张量元素。 NCHW 这里W是最动态的维度。...在每个事务期间读取的其余数据也不被使用，也称为非合并内存事务。 当使用NHWC格式表示张量时，访问位置是a[0]，a[1]…，a[127]，它们是连续的，并且肯定是缓存命中。
在Linux上，nroff和troff被合并为GNUtroff，通常被称为groff。我很高兴看到早期的Linux发行版中包含了某个版本的groff，因此我着手学习如何使用它来编写课程论文。...关于groff，首先要了解的是它根据一组宏来处理和格式化文本。宏通常是个两个字符的命令，它自己设置在一行上，并带有一个引导点。宏可能包含一个或多个选项。...当groff在处理文档时遇到这些宏中的一个时，它会自动对文本进行格式化。 下面，我将分享使用groff-me编写课程论文等简单文档的基础知识。...段落可以格式化为首行缩进或不缩进（即，与左边齐平）。...在groff-me中，您可以使用两种段落类型：前导段落（.lp）和常规段落（.pp）。
我所知道的惟一优化是 PyTorch 使用 NCHW 格式 (针对 cuDNN 进行了更好的优化)，而 TensorFlow 默认使用 NHWC。...我可以想到的唯一猜测是数据格式，或者某些 ops 调用 CUDA/cuDNN 的方式。 entarko： 正如你所说，这两个库都使用 cuDNN，所以在较低级别上使用的大多数算法是相似的。...突然之间，你可以在批处理维度上进行向量化的数量变得非常少了，并且你已经传播了其余的数据，但没有获得多少收益。 实际上，以前有几个框架使用这种格式，比如来自 Nervana 的 Neon。...我想到的另一点是，PyTorch 教程在 CPU 上做数据增强，而 TF 教程在 GPU 上做数据增强 (至少 1-2 年前我看到的教程是这样)。...如果你像这样做项目，那么你将在 CPU 上执行一些计算，只要你没有耗尽 CPU, 就可以提高效率。 各位 PyTorcher 和 TF boy，你们怎么看？
在2D卷积神经网络中，除了NCHW数据格式之外一般还存在NHWC的数据格式，对于卷积操作来说使用NHWC格式进行计算可能会获得更好的性能。...然后细心的读者可以发现，实际上这里存在很多冗余的Transpose，因为ReLU是支持以NHWC格式进行运算的，那么这个网络可以化简为x->transpose(0, 2, 3, 1)->conv->relu...NCHWCompatibleInterface定义了几个方法： IsNCHW: 返回一个 bool 值, 表示当前的 Operator 在什么条件下是处理输入为 NCHW 格式的数据。...NCHW 格式。...接下来，matchAndRewrite 方法首先会检查 Operation 是否满足转换条件,如是否 4 维、是否在 CPU 设备上等。如果不满足则返回 failure。
densesurfelmapping 来源：香港科技大学 论文名称：Real-time Scalable Dense Surfel Mapping 原文作者：Kaixuan Wang 本文提出了一种新颖的稠密建图系统，在只使用...CPU的情况下，可以在应用与不同的环境中。...使用稀疏SLAM系统来估计相机姿势，本文所提出的建图系统可以将灰度图像和深度图像融合成全局一致的模型。...基于超像素的面元处理，使本文的方法可以兼顾运行效率和内存使用率，降低了算法对系统资源的使用。...提出的面元建图系统与合成数据集上的其他最先进的方法进行比较。使用KITTI数据集和自主攻击飞行分别演示了城市规模和房间重建的表现。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ?
使用 NHWC 和 NCHW 建模 CNN 使用的绝大多数 Tensorflow 操作都支持 NHWC 和 NCHW 数据格式。...在 GPU 中，NCHW 更快；但是在 CPU 中，NHWC 只是偶尔更快。 构建一个支持日期格式的模型可增加其灵活性，能够在任何平台上良好运行。基准脚本是为了支持 NCHW 和 NHWC 而编写的。...使用 GPU 训练模型时会经常用到 NCHW。NHWC 在 CPU 中有时速度更快。...在 GPU 中可以使用 NCHW 对一个灵活的模型进行训练，在 CPU 中使用 NHWC 进行推理，并从训练中获得合适的权重参数。...这个参数服务器方法同样可以应用在本地训练中，在这种情况下，它们不是在参数服务器之间传播变量的主副本，而是在 CPU 上或分布在可用的 GPU 上。
这个结构中有很多层，在部署模型推理时，这每一层的运算操作都是由GPU完成的，但实际上是GPU通过启动不同的CUDA（Compute unified device architecture）核心来完成计算的...TensorRT可以针对不同的算法，不同的网络模型，不同的GPU平台，进行 CUDA核的调整，以保证当前模型在特定平台上以最优性能计算。...4、动态张量显存（Dynamic Tensor Memory） 在每个tensor的使用期间，TensorRT会为其指定显存，避免显存重复申请，减少内存占用和提高重复使用效率。...安装PyCUDA安装包，在 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycuda上找到对应CUDA，python的版本。...return [out.host for out in outputs] 可以看到在resnet50分类网络模型上，TensorRT预测分类结果与Pytorch预测分类结果是一样的，但是运算时间却相差很大
用户平均上行的字数约为20左右，平均语速约为360字/分钟，考虑到最终系统在最大模型上的实时率依然有5倍，因此即使在线合成，也可以在1秒内完成合成。...热门书籍基本上每周都会有相应的更新，为了保证更新的内容也可以使用“微信语音合成”来进行朗读，我们同时增加了在线合成的模块，当用户打开白名单书籍的新更新章节时，请求将会被在线集群进行处理。...++实现； 该框架原生支持tensorflow的checkpoint； 该框架可以提供给使用者自由选择在cpu或是gpu上完成前向计算。...在cpu中我们可以通过perf工具来完成。类似地，在nvidia的cuda开发包中也提供了相应的工具，名为nvperf。...4）mkl-dnn的使用 最早的版本我们仅使用了mkl，在使用了mkldnn之后，性能也有了一个大幅的提升。当前我们最新的cpu的实时率为1.2倍。
今天这里就重点介绍一下这两个与众不同的人脸检测预训练模型的使用。...： face-detection-0205 NCHW=1x3x416x416 face-detection-0206 NCHW=1x3x640x640 输出格式： BGR顺序 两个输出层分别是Boxes...`, `y_min`) – 检测框左上角坐标 - (`x_max`, `y_max`) – 检测框右下角坐标 - `conf` - 置信度 预测出来的坐标值是基于输入图象大小的实际坐标值，conf值在0...用法演示 演示如何使用OpenVINO中的FCOS与ATSS人脸检测模型！...", src) c = cv.waitKey(1) if c == 27: # ESC break cv.destroyAllWindows() 运行结果如下： i7CPU
对于一张224*224的彩色图片表示问题，theano使用的是th格式，维度顺序是(3，224，224)，即通道维度在前，Caffe采取的也是这种方式。...而Tensorflow使用的是tf格式，维度顺序是(224，224，3)，即通道维度在后。 Keras默认使用的是Tensorflow。我们在导入模块的时候可以进行查看，也可以切换后端。 ?...为了代码可以在两种后端兼容，可以通过data_format参数进行维度顺序的设定，data_format=’channels_first’，对应“th”，data_format=’channels_last...Theano(th)： NCHW：顺序是 [batch, in_channels, in_height, in_width] Tensorflow(tf)：keras默认使用这种方式 NHWC：顺序是...tf 但是该法在某些时候不成功会报错： 或许是cpu电脑导致的，只支持NHWC即tf模式。
欢迎星标或者置顶【OpenCV学堂】 概述 OpenVINO除了可以集成OpenCV DNN一起使用之外，其本身也提供了一套开发接口(SDK)，可以不依赖于其他任何第三方库实现对模型的加速推断运行。...其基于IE SDK实现模型加载与运行步骤分为如下七步： 01 读取IR中间层模型(xml与bin文件) 02 声明模型输入与输出格式 03 创建IE插件，实现引擎加载 04 使用插件加载与编译网络 05...扩展配置 在代码执行层面，首先会加载IE加速引擎，主要依靠两个CPU级别的加速引擎为MKLDNN与clDNN库文件。...Sample Code的工程文件： C:%local_user_dir% \Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_2015\Samples.sln 在VS2015...input_data = item.second; input_data->setPrecision(Precision::U8); input_data->setLayout(Layout::NCHW
OpenVINO支持部署Faster-RCNN与Mask-RCNN网络时候输入的解析都是基于两个输入层，它们分别是： im_data : NCHW=[1x3x480x480] im_info: 1x3...三个值分别是H、W、Scale=1.0 输出有四个，名称与输出格式及解释如下： name: classes, shape: [100, ] 预测的100个类别可能性，值在[0~1]之间 name: scores...: shape: [100, ] 预测的100个Box可能性，值在[0~1]之间 name: boxes, shape: [100, 4] 预测的100个Box坐标，左上角与右下角，基于输入的480x480...上面都是官方文档给我的关于模型的相关信息，但是我发现该模型的实际推理输raw_masks输出格式大小为：100x81x14x14，这个算文档没更新吗？...: " << output_name << std::endl; } 设置blob输入数据与推理 auto executable_network = ie.LoadNetwork(network, "CPU
在深度学习方式的超像素重建中，对低像素图像采样大感受野来获取更多的纹理特征信息。...卷积层实现特征提取，卷积层采样大感受野来得到更多纹理细节；多个DenseRes 叠加模块，级联DenseRes可以让网络更深，效果更好；一个亚像素卷积层作为上采样模块。...>setPrecision(Precision::FP32); } // 创建可执行网络对象 auto executable_network = ie.LoadNetwork(network, "CPU..."); // 请求推断图 auto infer_request = executable_network.CreateInferRequest(); 代码演示步骤中有两个输入，对输入的设置可以使用下面的代码...[NCHW] = [1x3x1080x1920]的浮点数矩阵，需要转换为Mat类型为[HWC] =[1080x1920x3]，采用的是循环方式，是不是有更好的数据处理方法可以转换这个，值得研究。
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