现有的量化方法 模型量化是指将权重和中间特征用更低的bit数表示，例如相比于FP32（浮点数），int8、int4甚至binary（1-bit）、ternary（2-bit）可以成倍减少模型大小，并极大的提升运算速度...定点数量化：直观的用低比特定点数代替浮点数，从而利用硬件支出更低的低比特乘法和加法。...反之，2的幂则可通过移位加法大幅提升运算速度，但由于2的幂的不均匀分布（多数量化中心点集中于0附近）导致单纯使用2的幂量化则会产生无法忽视的准确率损失。...如何才能鱼与熊掌兼得？此篇论文首先使用两个2的幂之和作为量化数值的表示形式，也就是sum-power-of-2(SP2)。...而中间特征参与运算时，在权重是SP2的情况下就可以做到移位运算，故而全部采用直通估计器做简单的定点数量化。
JVM 在解释模式下使用的比较多的是模板解释器，该解释器将每个字节码都用一段汇编代码表示，并且给出这段汇编代码的入口地址 实际上字节码在JVM中可执行的对等表示即 这段汇编。...生成这一段代码需要依赖 InterpreterGenerator，实际保存字节码到汇编映射的是 Interpreter Interpreter 保存有一个DispatchTable，起始就是对数组的一个包装...，数组 _table[ a ] [ b ] , 第一维表示栈顶缓存类型，第二纬表示字节码 栈顶缓存类型一般用 xtos 表示，x可以是 a (引用类型) ，i (整形)，d (浮点数) ... , tos...要知道的是在模板解析执行的情况下，因为使用了栈顶缓存，所以字节码的汇编代码直接操作的是栈顶缓存的值，所谓栈顶缓存无非是为了减少存取内存的次数，因为 栈是在内存中的，CPU访问寄存器会比访问内存快几个数量级...当栈顶缓存 ，也就是寄存器的值，和当前的值不匹配的时候，比如说 需要的是 itos， 栈顶缓存是 vtos，那么就需要把栈中的内容 pop 到寄存器中，这个过程是栈顶缓存的填充。
向下调整算法：将要删除的堆顶元素和数组的最后一个元素先做一个交换，交换后覆盖删除数组的最后一个元素，，将堆顶元素做一次向下调整。...但是我们知道我们建好的堆并不是有序的，而且堆中的数组和待的数组还不是同一个数组，这就意味着如果要使待排序的数组有序的话，还得将堆中的数据通过heapTop函数和HeapPop函数不断先取出堆顶元素插入到待排序数组...最重要的话这样的话还会导致我们使用额外的空间来拷贝待排序的数组来建堆 因此问题来了：怎么将数组本身建立成一个堆，从而减少额外空间的开辟 如果随便给你一个数组,元素向后顺序随机,要你把这个数组建成一个小根堆...每一层节点个数*该层需要调整的次数 向下调整法建堆:LogN 向上调整法建立堆:NLogN 分析向上调整法和向下调整法建堆时间复杂度相差这么大的原因: 因为向下调整法的节点数量多的时候...,需要调整的次数就少; 而向上调整法的节点数量多的时候,需要调整的次数也越多; 4.堆排序 前面我们学会了如何去高效的建立堆,其中我们优先采用时间复杂度更小的向下调整法建堆 我们直接在数组上建立了堆
： 那思考一下，建立了大堆，我们如何实现升序呢？...调整的方法是将新的根节点“下沉”，直到恢复大堆的性质。 重复过程 重复对堆顶元素进行移除并调整堆的过程，直到堆的大小减少到1。...在每一次重复过程中，都会将当前的最大元素放置到它在数组中的最终位置上。...HeapPop(&php); // 移除堆顶 HeapPush(&php, a[i]); // 将当前元素加入堆中 } }...具体地说，树的每一层上的节点数量减半，而向下移动的最大深度从0开始线性增加。
xload（x 为 i、l、f、d、a），通过指定参数的形式，将局部变量压入操作数栈中，当使用这个指令时，表示局部变量的数量可能超过了 4 个 解释一下。 x 为操作码助记符，表明是哪一种数据类型。...所以，大家在开发过程中，如果涉及到较大的数据进行加法、乘法运算的时候，一定要注意！...Java 虚拟机提供了两种运算模式： 向最接近数舍入：在进行浮点数运算时，所有的结果都必须舍入到一个适当的精度，不是特别精确的结果必须舍入为可被表示的最接近的精确值，如果有两种可表示的形式与该值接近，将优先选择最低有效位为零的...和 short 到 int 的宽化类型转换实际上是隐式发生的，这样可以减少字节码指令，毕竟字节码指令只有 256 个，占一个字节。...putfield #2：将栈顶的两个元素出栈，并将其赋值给字段 age。 ireturn：将栈顶的元素出栈返回。
牺牲分区容错性 P，就相当于放弃使用分布式系统。因此，在分布式系统中，这种策略不需要过多讨论。 既然分布式系统不能采用这种策略，那单点系统毫无疑问就需要满足 CA 特性了。...当出现网络分区时，如果其中一个分区的节点数大于集群总节点数的一半，那么这个分区可以再选出一个 Leader，仍然对用户提供服务，但在选出 Leader 之前，不能正常为用户提供服务；如果形成的分区中，没有一个分区的节点数大于集群总节点数的一半...这种设计方式保证了分区容错性，但牺牲了一定的系统可用性。...假如，上海的网络出现了问题，与北京和杭州网络均不通，此时北京的用户通过北京服务器 A 下单购买了一个电吹风，电吹风数量减少到 59，并且同步给了杭州服务器 B。...也就是说，现在用户的查询请求如果是提交到服务器 A 和 B，那么查询到的数量为 59。但通过上海服务器 C 进行查询的结果，却是 60。
如何高效计算多尺度的特征表示？...注：减少通道维度是为了bottom-up feature map的通道数量与top-down feature map的通道数量保持一致，又因为两者feature map大小一致，所以可以进行对应位置像素的叠加...将量化后的边界区域平均分割成 个单元（bin），对每一个单元的边界进行量化。 事实上，经过上述两次量化，此时的候选框已经和最开始回归出来的位置有一定的偏差，这个偏差会影响检测或者分割的准确度。...RoI Align的思路很简单：取消量化操作，使用双线性内插的方法获得坐标为浮点数的像素点上的图像数值，从而将整个特征聚集过程转化为一个连续的操作。...显然这些采样点的坐标通常是浮点数，所以需要使用插值的方法得到它的像素值。 在相关实验中，作者发现将采样点设为4会获得最佳性能，甚至直接设为1在性能上也相差无几。
例如，将浮点栈顶的值存储到内存单元 x 中，可以使用以下指令：fstp qword ptr [x] ; 将浮点栈顶的值存储到 x 变量的内存单元中需要注意，FSTP 指令会将浮点栈顶部的值弹出，在栈顶的值被存储到目标地址之后...，并与栈顶的浮点数相加fstp qword ptr [z] ; 将浮点栈顶的值存储到双精度浮点数z中FADDP 指令也是用于将两个浮点数相加，但是会将结果弹出并存储到目标寄存器或内存中。...例如，将两个单精度浮点数相加并将结果存储到内存中，可以使用以下指令：fld dword ptr [x] ; 将单精度浮点数x1装载到栈顶fadd dword ptr [y] ; 将单精度浮点数...x2装载到栈顶，并与栈顶的数相加fstp dword ptr [z] ; 将浮点栈顶的值存储到单精度浮点数z中，同时弹出栈顶FIADD 指令用于将一个整数加到浮点寄存器的值中。...例如，将栈顶的两个单精度浮点数相除，并将结果存储到内存z中，可以使用以下指令：FDIVP ST(1), ST(0)FSTP dword ptr [z]FIDIV 指令用于将浮点寄存器中的另一个浮点数除以有符号整数
例如，将浮点栈顶的值存储到内存单元 x 中，可以使用以下指令： fstp qword ptr [x] ; 将浮点栈顶的值存储到 x 变量的内存单元中 需要注意，FSTP 指令会将浮点栈顶部的值弹出...，并与栈顶的浮点数相加 fstp qword ptr [z] ; 将浮点栈顶的值存储到双精度浮点数z中 FADDP 指令也是用于将两个浮点数相加，但是会将结果弹出并存储到目标寄存器或内存中。...例如，将两个单精度浮点数相加并将结果存储到内存中，可以使用以下指令： fld dword ptr [x] ; 将单精度浮点数x1装载到栈顶 fadd dword ptr [y] ; 将单精度浮点数...x2装载到栈顶，并与栈顶的数相加 fstp dword ptr [z] ; 将浮点栈顶的值存储到单精度浮点数z中，同时弹出栈顶 FIADD 指令用于将一个整数加到浮点寄存器的值中。...例如，将栈顶的两个单精度浮点数相除，并将结果存储到内存z中，可以使用以下指令： FDIVP ST(1), ST(0) FSTP dword ptr [z] FIDIV 指令用于将浮点寄存器中的另一个浮点数除以有符号整数
解题思路： 题目要求数据流数组中的第k大元素，只需要将元素都放到最小堆中，堆节点数大于k就删除堆顶节点来调整，让堆节点数保持在k个，这么一来堆顶元素就是我们要求的第k大元素。...while(que.size() > k){//如果堆节点数大于k que.poll(); //删除堆顶的最小值 }...请你返回矩阵中战斗力最弱的 k 行的索引，按从最弱到最强排序。 如果第 i 行的军人数量少于第 j 行，或者两行军人数量相同但 i 小于 j，那么我们认为第 i 行的战斗力比第 j 行弱。...[0,2,3,1] 解题思路： 题目要求给队伍的实力由弱到强排位，军人数量越多越强，军人数量一致时，队伍下标的大小越大越强。...最后再分别取出堆顶元素储存，便为队伍按由弱到强的顺序排好了。
如何去定义一个函数，如何去实现一个函数，如何去调用一个函数，如何将参数传递给被调用的函数，如何使用被调用者函数的返回这些都需要有统一的标准规范来进行界定，这个规则有两个层面的标准：在高级语言层面的规则称之为...R6: 如果浮点数参数个数>8，那么超过数量部分的参数，将会按从右往左的顺序依次压入到栈中。 R7: 如果函数参数中既有浮点也有常规参数那么保存到寄存器中的顺序和规则不会相互影响。...因此这里借助这个AL寄存器来判断是否有浮点就可以在一定程度上减少将数组的长度。...2.2 浮点参数 R4: 浮点参数和常规参数一样使用R0到R3寄存器，对于单精度浮点则使用一个寄存器，而双精度浮点则使用两个寄存器。超出部分则压入栈内存中。...通过这些规则你可以了解到函数是如何跟栈内存结合在一起的，以及函数调用栈是如何被构造出来的，你还可以了解为什么一些函数调用不会出现在调用栈中等等相关的知识，以及可变参数函数内部是如何实现的等等这部分的详细介绍将会在
节点数量大大减少。不仅训练效率更高，而且可扩展能力很强。对更复杂的例子，我们又不是神仙，怎么知道设计几个隐层和多少个节点呢？ 所谓超参数，就是模型之外的参数，在这个例子中，就是隐层的数量和节点的数量。...一个三层的神经网络，输入和输出节点的数量已经确定，那如何确定中间层（隐层）的节点数量呢？...一般有几个经验： 隐层节点数量一定要小于N-1(N为样本数) 训练样本数应当是连接权（输入到第一隐层的权值数目+第一隐层到第二隐层的权值数目+...第N隐层到输出层的权值数目，不就是边的数量么）的2-10...节点数量尽可能少，简单的网络泛化能力往往更强 确定隐层节点的下限和上限，依次遍历，找到收敛速度较快，且性能较高的节点数 如何表示一个神经网络？...这个就好比，在平面上，如果一个点被分配到了错误的输出，就应该对直线平移和扭转，减少该直线到这个点的距离，从而实现重新分区。
直接调用 calc(l, r, n - k) 找第 n-k 小数即可 逆序对 对于一个序列 a ，若 i < j 且 a_i > a_j ，则称 a_i 与 a_j 构成逆序对 使用归并排序可以在...； 只做行相邻交换时，不会改变每列的兴趣摊点数； 那不妨把原问题拆分成两个相似的子问题，先后计算列相邻交换和行相邻交换的最小次数，从而求解原问题 思考如何只做列相邻交换，使得每列的兴趣摊点数相等 由于我们只关心每列中...出现一个环 这种方案肯定不是最优解，因为给出去的纸牌经过一圈收回来了，显然浪费了操作次数 我们在这个环上断开交易数量最小的一条交换边，并使其他边减少该边的交换数量，必然不会使方案变差 2....然后输入一个整数 M ，代表数据集中包含数据的个数， M 一定为奇数，数据之间用空格隔开。...这样一来，序列的中位数就是小根堆的堆顶元素 每次插入新数值 X 时，若 X 比中位数小，则插入大顶堆；否则插入小顶堆，然后检查并维护上述性质 void adjust(priority_queue
2 过滤优化本地向量计算是先把向量加载内存再计算，经过SIMD优化，计算速度快了，但是否还能进一步减少待计算相似度的向量集呢？...在离线刷入数据到Redis阶段，有两种刷入方案：方案一：如下图左侧所示，使用单个Hash存储，Hash的Key和Field存储条件，Value存储向量列表，同时对这些向量列表进行zip和base64压缩...图片后台服务从Redis读取向量数据到内存，若10万个广告，使用方案二，存储向量需要内存270M，存储倒排索引3M。如果线上4个版本的向量进行AB实验，则内存总占用约1G。...浮点数分段数时间复杂度待排序数量的合适取值范围12n+2^32n > 2,147,418,11224n+2^1732512 < n <= 2,147,418,11248n+2^10124 < n <=...时间复杂度：O(n*logn)方案三：堆排序取出数组的前TopK个数构建的一个小顶堆，然后遍历原数组第TopK之后所有的数，依次和堆顶进行比较，若比堆顶大，则插入堆中，进行堆调整。
针对这类问题，通常比较好的方案是分治+Trie树/hash+小顶堆，即将数据集按照hash方法分解成多个小数据集，然后使用Trie树或者hash统计每个小数据集中的query词频，之后用小顶堆求出每个数据集中出现频率最高的前...例如，1亿个浮点数，如何找出最大的10000个？ 1.快速排序 最容易想到的方法是将数据全部排序，然后在排序后的集合中进行查找，最快的排序算法的时间复杂度一般为O（nlogn），如快速排序。...但是在32位的机器上，每个float类型占4个字节，1亿个浮点数就要占用400MB的存储空间，对于一些可用内存小于400M的计算机而言，很显然是不能一次将全部数据读入内存进行排序的。...4.hash法 如果1亿个数里面有很多重复的数，先通过hash法，把这1亿个数字去重复，如果重复率高的话，会减少很大的内存用量，从而缩小运算空间，然后通过分治或者最小堆法进行。...重复问题 使用位图法对8位电话号码进行统计和排序。
如果节点：PONG更新时间node.pong_received>（cluster-node-timeout/2）立即向该节点发送PING消息，假设该数量为N。 即：兜底发送的节点数量=10 * N。...通过调大cluster_node_timeout可以减少通信的节点数量，例如：从15秒调整到30秒。 但是，cluster_node_timeout过大会影响故障发现的时间和新节点发现的时间。...消息体：会携带一定数量的其他节点信息，默认包含集群总节点数的1/10，最少包含集群的3个节点，最多包含集群总节点数-2。...@4 槽不在本节点，回复MOVE到其他节信息点 @5 向目标节点发起请求 为了减少MOVE重定向的开销，例如Jedis在客户端实现时缓存了槽与节点的关系，减少通信的开销。...ASK重定向 如果访问的槽正在做迁移，一部分数据在源节点，而另一部分已经迁移到目标节点，这个流程是如何的？
假如你准备面试先进数通这家公司，说你可以为该产品增加一项检查否有循环依赖的功能，我想这一定是个加分项。 那问题来了，如何编码检查任务依赖关系是否有循环依赖？...首先，我们计算所有节点的入度，把所有入度为 0 的任务依次放入队列，然后开始循环遍历队列，取出第一个任务，记为 a，标记为已访问，同时将依赖于 a 的任务的入度都减少 1，如果减少 1 后入度为 0 的任务放入队列...「已访问」：我们访问过这个节点，但还没有回溯到该节点，即该节点还没有入栈，还有相邻的节点没有完成，使用 1 来表示。...现在回溯到 c，发现 c 已访问，且 c 的后续节点 d 已经完成，因此将 c 入栈，标记为已完成，依次类推，现在，栈底到栈顶依次为 d,c,b。...然后从剩余节点 a 出发，执行同样的逻辑，a 也入栈，标记为完成，最终从栈底到栈顶为 d,c,b,a,将这些节点依次出栈，即为拓扑排序。
论文跨国合作来看，从2010年到2021年，中国和美国共同发表的人工智能论文数量全球最多，自2010年以来就增加了5倍。中美合作的出版物数量是中英的2.7，世界排名第二。...与此同时，美国在人工智能顶会论文数量和存储库引用的数量上处于领先地位。...值得注意的是，不论是AI期刊论文发表数量、引用数量，美国从去年第2名降至第3名。 那么中美在顶会发表论文的情况如何？...口罩遮挡住面部，这使得人脸识别系统收集到的面部信息大量减少，然而，来自中国的AI团队将人脸识别的关键信息集中于眉毛和眼睛，并采用正确的模型进行训练，实现了「戴着口罩也能刷脸」。...相较于其它的应用，机器翻译的商业应用增速明显，商用规模从2019年的21%扩大到2021年的38%，近2倍。 报告使用了2015年由斯坦福大学Bowman等人提供的自然语言处理的问题和标签。
得到节点数量之后，我们将其代回前序遍历，即可得到左右子树对应的前序遍历。这时我们就可以通过递归再去求解这两个子树分别的左子树和右子树，直到没有节点或是只有一个节点。...rootIndex = inorderMap.get(rootValue); int leftNodes = rootIndex - inorderStart; // 求左子树节点数量...具体来说，我们往第一个栈中插入元素，如果栈中已有元素，则将其先全部弹出并压入到第二个栈中，再将新元素压入第一个栈，最后将第二个栈内的全部元素再弹出并压入到第一个栈中。...第二种思路是将两个栈一个用于插入，一个用于删除，减少来回转移的次数，如下图所示。...插入元素时，直接向 stack1 中压入；删除元素时，当 stack2 为空时，我们将 stack1 中的元素逐个弹出并压入 stack2 中，再弹出 stack2 的栈顶元素；当 stack2 不为空时
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