以往的研究中，高稀疏度往往与准确率损失相关联，或者在处理复杂任务时难以维持高准确率。...这种方法尤其适用于处理复杂的任务，如对话、代码生成和指令执行，其中传统的剪枝方法往往难以保持高准确率。 更有效的模型压缩：通过预训练的稀疏模型，可以在不牺牲性能的前提下，实现更高程度的模型压缩。...广泛的任务适用性：由于高稀疏度下的准确率保持，这种结合方法使得模型可以广泛应用于各种NLP任务，包括那些对模型精度要求较高的场景。...与PyTorch的无缝集成：Cerebras CS-3 能够与流行的机器学习框架如PyTorch无缝集成，使开发者可以轻松利用其硬件优势而无需对现有代码进行大量修改。...3、稀疏度和提高CPU上的推理性能 高稀疏度意味着模型中有70%的权重被设为零，这大幅减少了模型的存储和运行时内存需求，使得模型更适合部署在资源受限的设备上，如移动设备和嵌入式系统。
，不一样的地方仅仅是float是32位的，double是64位的，所以double能存储更高的精度。...double类型数据的存储方式 注意这个例子的特殊性：它的小数部分正好可以用有限长度的2进制小数表示，因此，而且整个有效数字部分a的总长度小于23，因此它精确的表示了10.625，但是有的情况下，有效数字部分的长度可能超过...NSDecimalNumber--十进制数 iOS提供的一种支持准确精度计算的数据类型 NSDecimalNumber....NSDecimalNumber是NSNumber的子类，比NSNumber的功能更为强大，它们被设计为执行基础10计算，而不会损失精度并具有可预测的舍入行为。可以指定一个数的幂，四舍五入等操作。...由于NSDecimalNumber精度较高，所以会比基本数据类型费时，所以需要权衡考虑， 不过苹果官方建议在货币以及要求精度很高的场景下使用。 ?
云计算架构如何改变业务具有两个重大影响、相互依存的趋势：基于新架构的技术催化剂，以及业务流程挑战将如何在基础设施中引起反响。 云端的技术挑战 云计算是一种技术性的游戏改变者。...此外，还有许多类型的API：面向用户的API提供在浏览器中显示的信息;东西流量API将应用程序和微服务连接在一起;服务API允许监视、警报和应用程序管理;移动后端API使设备，如iPhone等真正智能化设备...像Kubernetes这样的微服务管理系统简化了迁移。它们可以在私有云和公共云中使用，如Google、Azure或Amazon。尽管如此，这些系统有自己的一套安全概念。...根据Verizon公司2019年数据泄露的调查报告，企业内部员工所犯的错误占所有数据泄露事件的34%。这些违规行为给企业带来了惨重的财务和声誉损失，而中小型企业难以承受这些损失而破产。...企业需要寻找： 在应用程序级别部署的工具 在持续集成(CI)/持续交付(CD)中运行的解决方案 不增加资源需求的集成工具集和流程允许灵活响应的自动化。
很少情况下我们可能需要走出这个舒适的地方 ——比如当我们试图在一个大型项目上运行 Composer 来创建我们可以创建的最小的 VPS 时，或者当我们需要在一个同样小的服务器上读取大文件时。...这两个通常是成反比的 - 这意味着我们可以以CPU使用率为代价来降低内存使用，反之亦然。 在一个异步执行模型（如多进程或多线程的PHP应用程序）中，CPU和内存的使用率是很重要的考量因素。...如果我们需要处理这些数据，生成器可能是最好的方法。 管道间的文件 在我们不需要处理数据的情况下，我们可以把文件数据传递到另一个文件。...实际上，PHP提供了一个简单的方式来完成： 其它流 还有其它一些流，我们可以通过管道来写入和读取（或只读取/只写入）： php://stdin (只读) php://stderr (只写, 如php:...我知道这是不一样的格式，或者制作zip存档是有好处的。你不得不怀疑：如果你可以选择不同的格式并节省约12倍的内存，为什么不选呢？
对于EasyDSS录像存储的问题是大家咨询比较多的内容，EasyDSS平台内有默认的存储磁盘，当默认存储磁盘空间不足时就需要更改存储磁盘的地址或者对磁盘进行扩容，前文中我们分享过如何将RTMP协议视频直播点播平台...EasyDSS录像文件存储在其他的空闲磁盘内，本文我们讲一下如何在不更换地址的情况下扩容磁盘的大小。...1.首先需要安装一个lvm2的程序 Yum -y install lvm2 2.将磁盘进行分区格式化，并将需要扩容的和被扩容的两个磁盘进行格式化为物理卷 命令：pvcreate /dev/sdc1 /...dev/sdc2 4.创建逻辑卷 命令：lvcreate -L 逻辑卷大小(4T) -n lv0 vg0 5.格式化逻辑卷 命令:mkfs.xfs /dev/vg0/lv0 6.此时就可以看到lv0的这个扩容后的磁盘了
♣ 题目部分 在Oracle中，如何在不执行SQL的情况下获取执行计划？ ♣ 答案部分 1、“EXPLAIN PLAN FOR SQL”不实际执行SQL语句，生成的计划未必是真实执行的计划。...2、SQL*Plus的AUTOTRACE功能，命令：SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN。...除SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN外其它的AUTOTRACE方式均实际执行SQL。...但是，如果该命令后执行的是DML语句，那么该DML语句是确实被Oracle实际执行过的。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：李华荣。
问题是关于在生产环境中处理消息堆积问题，而不需要发布代码或扩容的情况下，如何迅速解决问题，以确保线上系统的正常运行。...当系统管理员早上到公司时，他们发现大量的消息堆积在消息队列中，这可能会导致系统出现性能问题，甚至宕机。如何在不发布代码和不扩容的情况下，迅速解决消息堆积问题呢？...解决方案 如何在不发布代码和不扩容的情况下，迅速解决消息堆积问题呢？以下是一些可能的解决方案： 1. 优化消息消费速度 首先，您可以尝试优化消息的消费速度。...增加硬件资源 虽然题目要求不扩容，但如果您有备用的硬件资源（例如备用服务器），您可以考虑将它们纳入系统，以提高消息的处理能力。这不涉及代码更改，但需要确保您的系统能够正确配置和识别新的硬件资源。...在不发布代码和不扩容的情况下，通过优化消息消费速度、暂停不重要的任务、增加硬件资源、完善重试机制、使用定时任务以及建立监控和自动化系统，您可以更好地应对这类紧急情况，确保线上系统的正常运行。
在本文中，我们提出了CIoU (Complete-IoU)损失和Cluster-NMS来增强边界盒回归和非最大抑制(NMS)中的几何因子，在不牺牲推理效率的情况下，平均精度(AP)和平均召回率(AR)都有显著提高...在本文中，特别关注目标检测和实例分割中测量边界盒回归的三个关键点——重叠区域，归一化中心点距离和高宽比。为了更好地区分难回归的情况，将这三个几何因子被纳入到CIoU损失中。...利用CIoU损失对深度模型进行训练，相比于广泛采用的n范数损失和IoU-based损失，结果得到一致的AP和AR改进。...由于它纯粹的GPU实现,可以合并几何因子提高AP和AR，所以Cluster-NMS是非常有效的。...将CIoU损失和Cluster-NMS应用于实例分割(例如YOLACT)和目标检测(例如YOLOv3, SSD 和 Faster R-CNN)模型实验中,性能表现SOTA。
表示相似物体的两张图像映射在隐空间应彼此相似 的一个小的扰动应与输入形状小的扰动对应 由h引起的潜在表示应和外界因素无关，如相机位姿 三维模型及其对应的二维图像应映射在隐空间的同一点上，这确保表示的特征不模糊...使用体积栅格表示的优点是很多为二维图像分析设计的深度学习框架可以很简单地扩展到三维数据（三维卷积与池化）。下面分别介绍不同体积表示方式，低精度解码器架构以及高精度三维重建。...一是使用预先定义的八叉树结构，即假设运行时八叉树的结构是已知的。然而这在很多情况下八叉树的结构是未知的且必须要预测。...由粗到细优化 另一个提高体积表示三维重建算法分辨率的方法是使用多阶段的方法，如[26],[28],[35],[45],[46]。第一阶段用编码器和解码器恢复出低精度体素栅格（）。...大多数最新的论文将数据集分成三个子集进行训练、验证和测试，例如ShapeNet或Pix3D，然后测试子集的性能。但是，还不清楚这些方法如何在完全不可见的对象/图像类别上执行。
如示例代码演示的一样，可以通过显示地指定小数部分与指数部分创建该类的实例，也可以直接使用字符串的方式指定金额。...在财务计算中绝大部分情况下都是使用的 10 进制数进行计算的，例如，计算 5% 的折扣。...// 10.75 grand total NSDecimalNumber *totalAmount = [NSDecimalNumber zero]; totalAmount = [totalAmount...你在委托方法中再将其发送至你的服务器。 在服务器上的处理操作取决于你是自己处理支付还是使用其它支付平台。不过，在两种情况下服务器都得处理订单再将处理结果返回给设备。...一次付款的处理过程通常情况下包括上述的大部分步骤。
但其精度损失也受到不同模型和参数分布的影响，无法满足现有应用的需求。 为此，本文的研究者提出了 SPARK 技术，一种可扩展细粒度混合精度编码的软硬件协同设计。...虽然，这一步是有损的，但由于补偿效应、损失精度较小。 b) 当原数值范围在 [128, 255]，即 b7-b0 位这 8 位都包含非零有效位时，最高位的指示符位作为数值位计算。...表 1 SPARK 和其他没有微调的架构在精度损失和平均存储位宽上的比较 表 2 SPARK 和其他架构在 SST-2 数据集上测试 BERT 的精度损失和位宽比较 性能和能耗评估 执行效率上，图 5...图 6 不同架构设计的能耗比较 结语 SPARK 利用数据表示中的比特冗余，结合高效的编解码方案，使得 AI 模型在保证精度需求的情况下，利用本就存在的比特稀疏，这对于计算、存储、传输都带来了巨大的开销节省...在处理越来越大的模型时，SPARK 展现出了其独特的优势。它不仅能够处理大规模数据，还能在精度极其敏感的场景下保持高效率。这一点对于现在 AI 应用尤为关键，如自动驾驶、医学诊断和语言处理等。
作者：Gophery 图像已经发展成人类沟通的视觉语言。无论传统互联网还是移动互联网，图像一直占据着很大部分的流量。如何在保证视觉体验的情况下减少数据流量消耗，一直是图像处理领域研究的热点。...以及在不断出现的新格式被逐步应用之后，兼容性最好的传统老格式JPEG依然地位高居不下占据大幅带宽，如何在老格式上也继续挖掘优化点，是本文重点介绍的内容。...于是腾讯微信团队和SNG音视频团队经过大量研究和开发工作，分别推出了自研的性能业界领先的高效图片压缩内核WXAM和SHARP，不牺牲压缩的情况下，编解码速度数倍于知名开源工程x265，甚至超过了webp...原因主要有，各类不兼容这些格式的浏览器、不便进行改造的app、其他不可控的第三方过来的访问。再统计腾讯云的万象优图产品的带宽，外部业务的JPEG甚至超过了90%，终端兼容门槛始终是个很大的障碍。...算法实现中大量采用双精度进行计算，我们支持将双精度调整为单精度加速计算过程，减少双精度带来的大量性能消耗，不过由于精度上的损失会使得输出结果与官方工具有些差异，但是精度的损失反映到图像上的影响微乎其微。
图像已经发展成人类沟通的视觉语言。无论传统互联网还是移动互联网，图像一直占据着很大部分的流量。如何在保证视觉体验的情况下减少数据流量消耗，一直是图像处理领域研究的热点。...以及在不断出现的新格式被逐步应用之后，兼容性最好的传统老格式JPEG依然地位高居不下占据大幅带宽，如何在老格式上也继续挖掘优化点，是本文重点介绍的内容。...于是腾讯微信团队和SNG音视频团队经过大量研究和开发工作，分别推出了自研的性能业界领先的高效图片压缩内核WXAM和SHARP，不牺牲压缩的情况下，编解码速度数倍于知名开源工程x265，甚至超过了webp...原因主要有，各类不兼容这些格式的浏览器、不便进行改造的app、其他不可控的第三方过来的访问。再统计腾讯云的万象优图产品的带宽，外部业务的JPEG甚至超过了90%，终端兼容门槛始终是个很大的障碍。...算法实现中大量采用双精度进行计算，我们支持将双精度调整为单精度加速计算过程，减少双精度带来的大量性能消耗，不过由于精度上的损失会使得输出结果与官方工具有些差异，但是精度的损失反映到图像上的影响微乎其微。
表示相似物体的两张图像映射在隐空间应彼此相似 xxx 的一个小的扰动应与输入形状小的扰动对应 由h引起的潜在表示应和外界因素无关，如相机位姿 三维模型及其对应的二维图像应映射在隐空间的同一点上，这确保表示的特征不模糊...使用体积栅格表示的优点是很多为二维图像分析设计的深度学习框架可以很简单地扩展到三维数据（三维卷积与池化）。下面分别介绍不同体积表示方式，低精度解码器架构以及高精度三维重建。...一是使用预先定义的八叉树结构，即假设运行时八叉树的结构是已知的。然而这在很多情况下八叉树的结构是未知的且必须要预测。...第一阶段用编码器和解码器恢复出低精度体素栅格（ 32332^3323 ）。接下来的阶段作用为上采样网络在局部地方改善重建模型。...网络结构由几个级联的编码器-解码器组成。[74]和它类似，区别在于训练过程。 和基于体积重建的算法类似，基于点的三维重建普遍也只恢复出低精度几何结构。
在最先进的技术中广泛使用的传统方法，如全卷积网络（FCN），使用深度卷积神经网络（ConvNet）作为编码器或基本模型和分割解码器来生成密集预测。...受这些挑战的激励，本文旨在探索如何在不需要分层 Backbone 重新设计的情况下，普通Vision Transformer能够更有效地执行语义分割任务。...这些方法需要对负责旧任务的参数进行微调，这可能会破坏先前学习的解决方案，导致遗忘。 相反，提出的SegViT支持在不侵犯先前获得的知识的情况下学习新课程。...每个层的输出Token定义为 [F_1,F_2,…,F_m]∈R^{L×C} 。在像ViT这样的普通Vision Transformer的情况下，不涉及额外的模块，并且每个层的Token数量保持不变。...Mask损失（ L_{mask} ）由Focal Loss和Dice Loss组成，用于优化分割精度并解决Mask预测中的样本不平衡问题。
为了在不牺牲效率的情况下提高其性能，本文提出了一种称为Lite FPN的轻量级特征金字塔网络，以有效和高效的方式实现多尺度特征融合，这可以提高基于关键点的检测器的多尺度检测能力。...其他基于2D/3D几何约束的方法根据图像平面上2D和3D特性之间的几何关系推理平移信息。由于对不准确的先验财产（如2D框）敏感，这些方法很难同时实现高精度和低延迟。...提出了一种新的注意力损失，以解决分类分数和定位精度之间的偏差，而不牺牲检测器的效率。...与之前的工作相比，本文提出的注意力损失侧重于优化具有高置信度但定位较差的边界框，通过在回归损失中以更多的注意力处理这些框，这反过来减轻了分类分数和定位精度之间的失准，而不损害效率。...解码过程通过上述像素索引应用于从回归图采样的3D信息，以获得最终的3D边界框。 4、损失函数 总损失函数由2部分组成：关键点分类损失和回归损失。
背景 当前流行的CNN如VGG，ResNet等由于池化层和卷积步长的存在，特征图分辨率越来越小，导致损失了一些细节信息，我们在卷积神经网络学习路线（一）| 卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的...例如以SegNet结构为典型的编解码结构，使用反卷积来恢复图像分辨率，但却依然很难恢复细节信息。还有Unet为代表的使用跳跃连接来产生高分辨率的预测。...它的主要贡献是： 提出一种多路径精细化的语义分割网络RefineNet。这个网络可以利用多个层次的特征，使得语义分割精度更高。...其设计的本意是想让侧支上的一系列池化(尺寸比较大，步长为1)来获取背景信息，然后主支上的ReLU以在不显著影响梯度流通的情况下提高后续pooling的性能，同时不让网络的训练对学习率很敏感。...实验结果 论文在很多数据集上做了实验，都取得了当时的SOTA精度。下面仅仅给一下PASCAL VOC 2012的测试结果如Table5所示，其他测试结果请参考原文。
SegNet中的编码器结构与解码器结构是一一对应的，即一个解码器具有与其对应的编码器相同的空间尺寸和通道数，如下图7所示。 ?...如果使用膨胀卷积，可以在不控制特征分辨率下降的情况下，继续扩大感受野抽象特征，如下图15实现stride=16的卷积特征提取模块。 ?...(2) 新的模型架构的尝试，如基于图神经网络的分割[15]。 (3) 弱监督分割，如何在少量标注样本的基础上，实现高精度模型的训练与数据的自动标注迭代[16-17]。...由于本文篇幅问题，我们不细讲，请读者阅读拓展资料。...这样的好处在于，各个类别之间不产生竞争，对于实例分割来说这很重要，因为实例分割可以重叠，故损失的定义也只在对应的通道。
图 1 图像分割应用 正因如此，DeepLabv3、OCRNet、BiseNetv2、Fast-SCNN 等优秀算法层出不穷，然而在实际产业落地过程中往往需要综合考虑硬件性能、精度等多方面因素，对算法的需求也是苛刻的...往往业界算法在保障高识别精度的情况下，就会牺牲算法运行速度；反之追求速度，则会带来精度的大幅度损失。...图 2 各算法速度与精度平衡情况示意 如何能同时实现速度和精度的均衡，在当前云、边、端多场景协同的产业大趋势下高标准满足产业需求，是各届研究人员致力投入的方向。...PP-LiteSeg 提出三个创新模块：灵活的解码模块（FLD）、注意力融合模块（UAFM）、简易金字塔池化模块（SPPM）。...FLD 灵活调整解码模块中通道数，平衡编码模块和解码模块的计算量，使得整个模型更加高效； UAFM 模块效地加强特征表示，更好地提升了模型的精度； SPPM 模块减小了中间特征图的通道数、移除了跳跃连接
通过本文设计的结构可以弥补空间信息的丢失，并可以一定程度上扩大感受野。并且，此方法在每个感受野层次都具有更好的空间信息恢复能力，并且在不增加计算成本的情况下极大的提高了性能。...注意到，编码器中的浅层具有丰富的空间信息。 但是，由于最终特征图的尺寸较小，它们无法完全恢复与边缘相关的信息。为了克服上述问题造成的精度损失，本文提出了一种独特的多任务上采样解码器，以实现类边界监督。...如Table4所示，将1/8特征图上采样到原图大小会导致性能下降。原因是因为双线性上采样会导致边界不连续，这会干扰主分支的分割性能，从而引起波动。...但是当在1/8特征图中计算损失的时候，可以避免这种不连续空间特征引起的较大波动。从Table4可以看出当边界宽度为1时，可以获得最高的分割精度。...这是因为这个网络的上采样分支是一个简单的解码器，无法同时学习多任务并且多任务带来的噪声会影响语义分割性能。当使用两个分支消除噪声后，语义分割的性能大大提高，即使不融合也可以获得76.0%的mIOU。
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