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PyTorch 1.4最新版放出：支持Python2的最后一版，支持分布式模型并行、Java程序、移动端等多项新功能

为 PyTorch Mobile 提供 Build 级别的支持 在 1.3 中实验性地推出了 Pytorch Mobile 之后，本次版本更新增加了更多对移动端的支持，如 fine-grain 级别的定制化构建脚本...同时，在运行过程中显著减少对设备空间的占用。早期的结果说明，一个定制化的 MobileNetV2 比 PyTorch 的移动端库构建出来的要小 40% 到 50%。...对 Java binding 的支持 除了对 Python 和 C++的支持以外，本次更新增加了对 Java binding 的实验性支持。...基于在 PyTorch Mobile 中对安卓开发的交互界面，用户可以从任何 Java 程序中调用 TorchScript 模型。...即用户可以定义两个 schedulers，并交替在训练中使用。

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【工作基础】软件工程师的知识基础(持续更新)

C++ 中的 demo 是什么 在 C++ 中，"demo" 通常指示例程序，用于展示某种特定功能或技术。通过示例程序，开发者可以学习和理解如何在实际代码中实现和应用这些功能。...【简单示例】基本的 C++ 示例程序，展示了输入输出、变量声明、条件语句和循环等基本功能。...: "; // 获取用户输入 cin >> number; // 判断输入的数字是否为正数、负数或零 if (number > 0) {...从 1 到 3 的数字是: 1 2 3 */ 该示例展示了 C++ 中的一些基础语法和功能，包括变量声明、输入输出、条件判断和循环。 2. linux 知识篇 1. ...首先开启了一个事务（START TRANSACTION），然后执行两次更新操作，分别将账户123的余额减少100，并将账户456的余额增加100。

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操作系统笔记【入门概述】

操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。...CPU 效率 如何在单位时间内提升计算机 CPU 的执行效率，一直是人们热衷于研究的，早期的时候，人们想到的方案有这么几种： 配备专门的计算机操作员，程序员不再直接操作机器，减少操作机器的错误 使用批处理...：所以增加了一台不与主机直接相连而专门用于与输入输出设备打交道的卫星机 卫星机的功能： 输入设备通过它把作业输入到输入磁带 输出磁带将作业执行结果输出到输出设备 优点： 主机不是直接与慢速的输入输出设备打交道...” 指的是输入输出的方式，而 “ 单道程序 ” 和 “ 多道程序 ” 指的是外设与主机之间的数据传输方式 E：单/多道批处理系统 ① 单道批处理系统 在批处理中，操作员把用户提交的作业分类，把一批中的作业编成一个作业执行序列...但这种共享应该是受控制的，应该有授权和保密机制 保证系统安全可靠：有一定的保护机制以免文件被非授权用户调用和修改，即使在意外情况下，如系统失效、用户对文件使用不当，也能尽量保护信息免遭破坏 (5) 提供用户接口功能

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不再让CPU和总线拖后腿：Exafunction让GPU跑的更快！

对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说，简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟，特别是当非推理任务，如解压缩和预处理也可以在 GPU 上执行时。...在这篇博文中，研究者们将展示如何在 TensorFlow 中直接通过 GPU 内存传递模型输入和输出以进行模型推理，完全绕过 PCIe 总线和 CPU 内存。...首先，用户必须从会话中创建一个 tensorflow::CallableOptions 的实例，以指定哪些张量被传入和传出 GPU 内存而不是 CPU 内存。...此外，有必要指定内存将从哪个 GPU 中输入和获取。在这个例子中，为了简单起见，本文将把所有的输入和输出的张量（Tensor）放在第一个 GPU 上。...结论 作者旨在通过这篇文章演示如何只通过 GPU 将输入和输出传递给 TensorFlow，这样一来可以绕过 PCIe 总线，减少开销和有限的 CPU 内存带宽。

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无监督方法实现C++、Java、Python 代码转换，程序员：出了bug怎么办，两种语言都要看吗？

transcompiler 系统，又称源到源编译器，可以将高级编程语言（如 C++ 或 Python）写成的源代码转换成另一种语言。...如下图所示，TransCoder 将 Python 代码转换成了 C++ 代码： ? TransCoder 成功地将 Python 输入函数 SumOfKsubArray 转换成了 C++。...TransCoder 推断出参数、变量的类型和函数的返回类型，将 Python deque() 转换成了 C++ 中的 deque。...在跨语言语言模型预训练过程中，研究人员在 C++、Java 和 Python 这三种语言的批次中交替进行，它们由 32 个源代码序列构成，每个序列包含 512 个 token。...在训练阶段，研究人员和在去噪自编码和回译目标中交替进行，使用批大小约为 6000 个 token。

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OpenAI秘籍披露：一篇文章教会你训练大型神经网络

并行中说的GPU并非仅局限于GPU，对于其他神经网络加速器的用户来说，这些想法同样有效。...如何调度这些传递过程以及如何在微批中聚合梯度，仍然有很大的设计空间。 GPipe的做法是让每个worker连续地处理前向和后向的传递，然后在最后同步地聚合来自多个微批的梯度。...序列并行就是这样一个想法，一个输入序列在不同时间被分割成多个子实例，通过以更细粒度的实例进行计算，可以按比例减少峰值内存消耗。...这样就可以在不增加计算成本的情况下增加参数量。 每组权重被称为一个「专家」，训练目标是希望网络能够学会将专门的计算和技能分配给每个专家。...4、内存效率优化器（Memory Efficient Optimizer）可以减少优化器所维护的运行状态的内存占用，如Adafactor。

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前端开发者的创新工具：WebAssembly的崭露头角

❤️ 随着现代互联网应用程序的复杂性不断增加，前端开发变得越来越重要。前端开发者需要不断探索新的技术，以提高应用程序的性能、安全性和可维护性。...这意味着开发者可以使用其他语言，如C、C++和Rust，编写Web应用程序的一部分，而不仅仅局限于JavaScript。...更快的性能 WebAssembly的字节码在加载和执行时比传统JavaScript更快。这意味着Web应用程序可以更快地响应用户的操作，提供更流畅的用户体验。...更广泛的语言选择 传统的Web开发主要依赖于JavaScript，但WebAssembly的出现使得开发者可以使用其他编程语言，如C、C++、Rust等，来编写Web应用程序的前端部分。...更高的安全性 WebAssembly的代码是经过严格验证和隔离的，因此具有较高的安全性。它可以防止恶意代码的执行，从而减少了潜在的安全风险。 4.

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OpenAI炼丹秘籍：教你学会训练大型神经网络

并行中说的GPU并非仅局限于GPU，对于其他神经网络加速器的用户来说，这些想法同样有效。...如何调度这些传递过程以及如何在微批中聚合梯度，仍然有很大的设计空间。 GPipe的做法是让每个worker连续地处理前向和后向的传递，然后在最后同步地聚合来自多个微批的梯度。...序列并行就是这样一个想法，一个输入序列在不同时间被分割成多个子实例，通过以更细粒度的实例进行计算，可以按比例减少峰值内存消耗。...这样就可以在不增加计算成本的情况下增加参数量。 每组权重被称为一个「专家」，训练目标是希望网络能够学会将专门的计算和技能分配给每个专家。...4、内存效率优化器（Memory Efficient Optimizer）可以减少优化器所维护的运行状态的内存占用，如Adafactor。

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REDHAWK——连接（续）

①、在 C++ 中转换复数数据 在 C++ 中，传入的突发输入/输出（BurstIO）数据向量可以被强制转换为复数值的 std::vector。...输入和输出端口的额外 BurstIO 指标在以下表格中描述： ①、C++ 以下示例说明了一个组件，该组件对传入的突发数据进行转换，并将结果向下游推送。...②、发送消息 以下代码示例演示了如何在 C++中从组件的消息输出端口向事件通道或另一个组件的消息输入端口发送外发消息。...①、创建消息消费者 流程同上消息生产者流程，与创建消息消费者流程不同之处只是在端口详细信息部分的方向下拉列表中，选择bi-dir ②、注册接收消息 以下示例解释了如何在 C...支持的端口类型和语法因语言而异。 ①、C++ 在 C++ 中，Bulk 输入/输出（BulkIO）、Burst 输入/输出（BurstIO）和消息 Uses 端口的连接通知机制已标准化。

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如何构建产品化机器学习系统？

结构化数据存储在关系数据库中，如MySQL或分布式关系数据库服务，如Amazon RDS、谷歌Big Query等。 来自web应用程序或物联网设备的流数据。...Argo可用于指定、调度和协调Kubernetes上复杂工作流和应用程序的运行。 下图显示了如何在谷歌云上选择正确的存储选项： ? 数据验证 需要通过数据验证来减少培训服务的偏差。...IO和Compute—根据用例，训练时间可以是IO(输入/输出)界限、Compute界限，或者两者都有!计算边界意味着需要更多的CPU/GPU/TPU资源来减少训练时间。...使用TysFraseFraseFrase-这些函数在C++中实现，因此它们比上述方法更快。 tfrecord-这是最快的方法。tfrecord格式是用于存储二进制记录序列的简单格式。...在线预测——在这种情况下，输入事先未知，必须根据用户提供的输入进行预测。

2.1K30

AI代码生成工具Cursor详细介绍

通过使用Cursor，开发者可以快速地生成Python代码，减少开发时间和人力成本。...Cursor的功能 2.1 代码自动生成 2.1 代码自动生成 Cursor可以根据用户提供的输入（如文本、图片等）自动生成相应的代码。...例如，当用户输入一个函数名和参数列表时，Cursor会基于已有的代码和语法规则，自动生成符合要求的函数体代码。...| | C++ | 未支持 | 增加对C++的支持 | | JavaScript | 未支持 | 增加对前端开发的支持 | 5.2 提高代码生成的准确性和效率...| | 自动纠错 | 在代码生成过程中，自动检测和纠正用户输入的错误，减少因错误输入导致的代码错误。 | | 增量式代码生成 | 在用户输入代码的过程中，实时生成代码，提高用户的编码效率。

1.7K20

炼丹终结者出现 | 单卡3.29s可训练精度94%的Backbone，仅仅眨眼功夫，离大谱

例如，将身份初始化（第3.3节）添加到白化基准线上，将94%的纪元数从21减少到18，而从最终的airbench94中移除它，则将94%的纪元数从9.9增加到12.8。...在本节中，我们研究了交替翻转（第3.6节）在CIFAR-10和ImageNet的各种训练配置中的有效性。...对于每种配置，我们比较交替翻转和随机翻转在 n=400 次训练运行中的平均准确率。 图5显示了结果（原始数据见表6）。从随机翻转切换到交替翻转在每个设置中都能提高性能。...为了解释这一点，我们注意到交替翻转的主要效果是消除了图像连续多轮以相同方式重复翻转的情况；我们推测，增加额外的增强减少了这些情况带来的负面影响，因为它增加了数据多样性。...在图5中，我们可视化了使用Light RRC进行短期训练时的改进，切换到交替翻转比将训练时长从16个周期增加到20个周期更能提高性能。

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第一章习题

如果程序不合法，原因何在？应该如何修正？ 答：不合法。第一行和第二行的输出流被分号终止了。...练习 1.10 ：除了++运算符将运算对象的值增加1之外，还有一个递减运算符（-）实现将值减少1.编写程序，使用递减运算符在循环中按递减顺序打印出10到0之间的整数。...答 两者的概念： while:执行过程中交替地检测condition条件和执行关联的语句statement，直至condition为假时停止。 for：包含两部分：循环头和循环体。...声明错误： c++程序中的每个名字都要先声明后使用。 常见错误：对来自标准库的每个名字忘记使用std::、标识符名字拼写错误。...练习 1.19 ： 修改你为1.4.1 练习1.10（第11页）所编写的程序（打印一个范围内的数），使其能处理用户输入的第一个数比第二个数小的情况。

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生成交替二进制字符串的最少操作数（DP）

题目 给你一个仅由字符 ‘0’ 和 ‘1’ 组成的字符串 s 。 一步操作中，你可以将任一 ‘0’ 变成 ‘1’ ，或者将 ‘1’ 变成 ‘0’ 。...交替字符串 定义为：如果字符串中不存在相邻两个字符相等的情况，那么该字符串就是交替字符串。 例如，字符串 “010” 是交替字符串，而字符串 “0100” 不是。...返回使 s 变成 交替字符串 所需的 最少 操作数。 示例 1： 输入：s = "0100" 输出：1 解释：如果将最后一个字符变为 '1' ，s 就变成 "0101" ，即符合交替字符串定义。...示例 2： 输入：s = "10" 输出：0 解释：s 已经是交替字符串。 示例 3： 输入：s = "1111" 输出：2 解释：需要 2 步操作得到 "0101" 或 "1010" 。...one = dp1; zero = dp0; } return min(zero, one); } }; 4 ms 6.8 MB C+

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.NET周报【10月第1期 2022-10-11】

在 Windows 虚拟机中托管了一个 WCF 的 SOAP 服务和一个.NET 框架 4.6。 文章介绍了转移到新的.NET 平台的原因。 原因主要有以下五点： 跨平台，如使用容器。...卓越的工具，如 CLI 工具、SDK 风格的项目和消除绑定重定向等 迁移过程中，库的顺序是".NET Framwork 4.6→....他们还试图集中管理软件包的版本，以减少软件包依赖关系的复杂性。(文章中的链接。...一段时间以来，在 Unix/Linux 上的Console.ReadKey的行为，在输入的组合键和处理修改键方面，已经发现了一些 BUG。为了解决这个问题，在.NET 7 中的代码已经被重新编写了。...文章介绍了在重写前为增加自动测试覆盖率所采取的方法，内部系统调用的调用，旧的实现和新的实现。 它还引入了 runtimeconfig.json 和环境变量设置，恢复到.NET 6 兼容行为。

4.9K20

不懂底层的程序员不是好程序员，解密代码在计算机中运行原理

计算机基本架构 想要了解程序如何在计算机中运行，以及C/C++编程中设计的内存、地址、指针等概念，就必须要先了解计算机的基本架构； ?...在中央处理器的算术及逻辑部件中，包含的寄存器有累加器(ACC)。在C++程序中向函数在实参传递时会将实参存入寄存器，需要反复重复使用的变量也最好放到寄存器中。...,这样就减少了CPU的等待时间,提高了系统的效率。...这种位模式可能会表示该指令有操作数（输入值）。 5、CPU 从寄存器和内存中取得操作数。这步可能会包含地址计算。 6、使用步骤 3 得到的操作数，CPU 执行该指令。...同时更新部分状态标志位，如零标志 (Zero)、进位标志 (Carry) 和溢出标志 (Overflow)。 7、输出操作数，若输出也是指令的一部分CPU 还需要存储其结果操作数。 ?

1.3K20

每日论文速递 | 【ICLR24 Oral】LoftQ: 更好地将LLM量化与LoRA微调结合

这个过程交替进行，直到达到预定的迭代次数或满足收敛条件。 低秩近似：在每次迭代中，LoftQ都会计算量化权重和低秩适配器的组合，以最小化与原始预训练权重的差异。...通过这些方法，LoftQ能够有效地减少量化过程中引入的误差，提高量化模型在下游任务上的性能，特别是在资源受限的环境中。这种方法不仅提高了模型的泛化能力，还保持了模型的压缩效率。...交替优化步骤的敏感性分析： 分析了在LoftQ框架中交替优化步骤（T）的数量对性能的影响。 与剪枝方法的比较： 将LoftQ与剪枝方法进行了比较，以展示LoftQ在性能和内存效率方面的优势。...低秩适配器的优化：深入研究低秩适配器的设计，包括它们的尺寸、初始化方法和更新策略，以提高微调效率和性能。 硬件加速：研究如何在特定硬件上实现LoftQ，以利用硬件加速的优势，提高推理速度和能效。...LoftQ框架：提出了LoftQ（LoRA-Fine-Tuning-aware Quantization）框架，这是一个新颖的量化方法，旨在通过量化和低秩近似的交替优化来减少量化模型与全精度模型之间的性能差距

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四篇好文简读-专题4

以前的工作努力将模型决策归因于具有不同显著性的单个输入特征，但他们未能解释这些输入特征如何相互作用以达成预测。在本文中，作者提出了一种自注意力的归因方法来解释Transformer内部的信息互动。...具体来说，从每个用户那里计算的奖励被进一步损坏以保护隐私，学习器只能获得损坏的奖励以减少损失。作者首先推导出任何LDP机制和任何学习算法的遗憾下界。...关键的见解是，L2PGNN试图学习如何在训练前的过程中以可转移的先验知识的形式进行微调。为了将局部和全局信息编码到先验中，L2P-GNN进一步在节点和图级上设计了双重适应机制。...在本文中，作者提出了一种在训练，自动优化网络架构及其参数过程中动态增长GAN的方法。该方法将结构搜索技术嵌入为基于梯度的训练的交替步骤，以定期为生成器和鉴别器寻找最优的结构增长策略。...在搜索过程中的观察也为GAN模型设计提供了建设性的见解，如生成器鉴别器平衡和卷积层选择。

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