这个有趣的数学 trick 源于一个实证观察和斐波那契数列。首先,我们定义英里和公里的关系:
8. 第八章 指令集 这一章占了整个手册的一大半(百十来页吧),主要介绍各种指令,虽然页数很多,但是大多数指令都很简单。 8.1. 指令的形式和语义描述 这章就是主要描述每个PTX指令。除了指令的形式
版本1.40.0(2019-12-19) 语言 现在,您可以在上下文中使用tuple struct和tuple enum变体的构造函数 const。例如
说来惭愧,作为计算机科班出身的人,计算机基础知识掌握并不扎实,这里的基础指的是计算机体系结构中的内容,诸如数据的表示和处理,如float的表示和运算等。看《CSAPP》方知人家老外把这个东西当成重中之重,大量详细的原理介绍,并配套大量例题。当初本科学的时候,很简单的了解了下概念而已,所以应该直接将《CSAPP》当做教材来用,里面习题全做,这样CS出来的基本知识将掌握的很扎实。
本文介绍了从入门到精通深度学习所需要学习的知识点,包括环境搭建、数学基础、神经网络、深度学习框架、计算机视觉、自然语言处理等。作者通过对比不同的深度学习框架,阐述了TensorFlow、PyTorch、Keras等框架的优点和缺点,并分析了各种框架在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用。最后,作者探讨了深度学习领域的未来发展方向,包括模型压缩、可解释性、数据效率等,并提出了相应的挑战和研究方向。
十进制转换二进制的方法相信大家都熟能生巧了,如果你说你还不知道,我觉得你还是太谦虚,可能你只是忘记了,即使你真的忘记了,不怕,贴心的小林在和你一起回忆一下。
之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字,突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余,各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈,辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知,这些人的底座脆弱到不堪一击,那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标,就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累,绝无捷径。
“就本质来说,浮点算术是不精确的,而且程序员们很容易滥用它,从而使计算的结果几乎全部由噪声组成”
0.1 + 0.2 == 0.3 结果竟然为 False ?不知道大家第一次见到这个场景作何感想,反正我是有点怀疑人生,为什么会产生这样的结果呢,看我娓娓道来。
C++方式的函数重载,即同一个函数名以及多个不同的形参类型和个数(不包括返回值类型), 以Ad-hoc(临时,随时)过于灵活的方式来实现函数的重载!功能非常强大, 同时也是惹祸根源之一!
固定焦距镜头,也称为传统或近心镜头,是一款具有固定视场角(AFOV)的镜头。尽管视角保持不变,但通过针对不同工作距离调整镜头焦距,仍可获得不同大小的视场(FOV)。AFOV通常被指定为搭配镜头使用的传感器的水平尺寸(宽度)相关的全角(以度为单位)。
虽然是个小小的区别!但是在Python里面是重要的。你需要将None和不含任何值的空数据结构区分开。
随着WebAssembly的进步,如果你想在JavaScript和Node.js的基础上,提高浏览器、服务器和边缘计算的性能,那么可以了解一下Rust。
提起祖冲之,大家最熟悉的就是他在计算圆周率π方面的杰出贡献,祖冲之在前人研究圆周率的基础上进一步得出精确到小数点后7位的结果,给出不足近似值3.1415926和过剩近似值3.1415927,即:
有这样一种技术,可以把用高级语言编写的非 Web 程序转换成为 Web 准备的二进制模块,而无需对 Web 程序的源代码进行任何更改即可完成这种转换。浏览器可以有效地下载新翻译的模块并在沙箱中执行。执行的 Web 模块可以与其他 Web 技术无缝地交互 - 特别是 JavaScript(JS)。欢迎来到WebAssembly。
现在,我们渴望生成实际的代码,并看到我们的Toy语言诞生。我们将使用LLVM生成代码,但是在这里仅仅显示LLVM构建器接口不会非常令人兴奋。取而代之的是,我们将展示如何通过在同一函数中共存的混合方言来执行渐进式降级。
返回X 反余弦, 即, 余弦是X的值。若X 不在-1到 1的范围之内,则返回 NULL 。
大型的 Transformer 往往可以在许多任务上实现 sota,但训练这些模型的成本很高,尤其是在序列较长的时候。在 ICLR 的入选论文中,我们发现了一篇由谷歌和伯克利研究者发表的优质论文。文章介绍了两种提高 Transformer 效率的技术,最终的 Reformer 模型和 Transformer 模型在性能上表现相似,并且在长序列中拥有更高的存储效率和更快的速度。论文最终获得了「8,8,6」的高分。
之前看到知乎上有人问,会写Parser, Tokenizer是什么水平,绝大情况下,屁用没有。小部分情况,就看你运气了。因为这东西,面试又不会加分,而且,如果你面试的小公司,可能面试官甚至都不懂你在说啥。
翻译 | 林立宏 整理 | 凡江 背景 在这篇文章中,我将介绍几种低秩张量分解方法,用于在现有的深度学习模型中进行分层并使其更紧凑。我也将分享 PyTorch 代码,它使用 Tensorly(http://t.cn/REo7W8V ) 来进行在卷积层上的 CP 分解和 Tucker 分解。 尽管希望大部分帖子都是可以独立阅读的,关于张量分解的回顾可以在这里(http://t.cn/R5ZXkVo )找到。Tensorly 的作者也写了于 Tensor 的基础内容非常棒的 notebook(ht
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