矩阵乘法作为一种基本的数学运算，在计算机科学领域有着非常广泛的应用，矩阵乘法的快速算法对科学计算有着极为重要的意义。自 1969 年 Strassen 算法开始，人们意识到了快速算法的存在，开始了长达数十年的探索研究。
大家好，我是第二次参加LiveVideoStack举办的活动，第一次参加的时候我准备了两部分内容：程序化和流行的VR、AR。当时出品人陆老师（陆其明）谈到单纯地讲程序化太偏，可能整体效果不好，于是我临时改换了演讲主题，讲另外一个也就是VR、AR的案例。但是在参会时有人向我反映，在这种纯粹的讲代码讲技术的特殊行业，只讲例子反而不如今天讲的这个，所以我的思想发生了变化。这次来分享，我就迫不及待的把之前准备的东西拿出来，今天的内容也比较适合，短小精悍。我会与大家分享几个小例子和编码中一些小的技巧，而最近火热的区块链播放器，AI增强的另外一些编码器主题可能太大，需要更多的时间与大家讨论。我认为这些话题有可能在今年10月份有可能有结果，现在定论为时尚早。程序开发就是如此，等到大家出结果的时候，可能风口已经过去，大家也已经不追了，这是一种趋势。
AI 科技评论按：8 月 9 日，为期两周的 2018 国际数学家大会（ICM）在里约热内卢完美谢幕，来自全球一百多个国家的 3000 多位数学家出席了本次盛会。
新技术如何工作的示意图，将信号转换为更具信息性的表示。“简而言之，我们将以不同的眼光看待信号！”
大家好，我是来自网易云信的何鸣，目前主要负责网易云信G2音视频框架中视频编解码引擎的开发与优化工作。
梯度提升是一种可以获得当前最佳性能的监督学习方法，它在分类、回归和排序方面有很好的表现。XGBoost 是一般化梯度提升算法的实现，它在多核和分布式机器上有着高度优化的实现，且能处理稀疏数据。怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展，它支持多 GPU 的执行，并能显著地减少大规模任务的运行时间。本论文提出的扩展是原版 GPU 加速算法的新进展，它展现出拥有更快速和更高内存效率的策树算法。该算法基于特征分位数（feature quantiles）和梯度提升树其它部分的并行化算法。作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法，并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周的重要论文包括微软研究者提出的首个基于 NeRF 的架构 FastNeRF，新加坡国立大学、字节跳动 AI Lab研究者提出的Re-attention，哈佛、MIT 学者联手，创下矩阵乘法运算最快纪录等研究。 目录： FastNeRF: High-Fidelity Neural Rendering at 200FPS Hurdles to Progress in Long-form Question Answe
在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT)，以获取信号的频域特征。尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征，但是算法计算量大，耗时长，不利于计算机实时对信号进行处理。因此导致DFT被发现以来，在很长的一段时间内都不能被应用到实际工程项目中，直到一种快速的离散傅立叶计算方法——FFT被发现，离散是傅立叶变换才在实际的工程中得到广泛应用。需要强调的是，FFT并不是一种新的频域特征获取方式，而是DFT的一种快速实现算法。
来源：ScienceAI 本文约3900字，建议阅读10+分钟 如果机器学习能够发现一种全新的算法理念，这将改变游戏规则。 数学家酷爱漂亮的谜题。当你尝试找到最有效的方法时，即使像乘法矩阵（二维数字表）这样抽象的东西也会感觉像玩一场游戏。这有点像尝试用尽可能少的步骤解开魔方——具有挑战性，但也很诱人。除了魔方，每一步可能的步数为 18；对于矩阵乘法，即使在相对简单的情况下，每一步都可以呈现超过 10^12 个选项。 在过去的 50 年里，研究人员以多种方式解决了这个问题，所有这些都是基于人类直觉辅助的计
最早接觸的仿真軟件應該是Matlab，10多年前用過的版本是6.5和7.0，那是Matlab的安裝包還不到1GB。用作控制理論的仿真工具，和Matlab6.5同期的編程軟件是VC6.0，還時常想起神奇的MFC，皆成往事。這麼多年過去，最常用的通訊依然如故，以串口和socket爲主，I2C SPI CAN也經常用到。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 梯度下降是机器学习中求最小值最常用的一种算法。尽管这种算法应用广泛，但是人们关于它计算复杂度的理论研究却寥寥无几。 在今年ACM举办的计算机理论顶会STOC上，牛津大学和利物浦大学的学者们，给我们证明了这个理论问题的答案。 他们得到了梯度下降算法的计算复杂度，等于两类计算机问题的交集。 这篇文章也成为了STOC 2021的最佳论文。 梯度下降的复杂度 四位作者研究人员将目光放在了TFNP中两个子集问题的交集。 第一个子集称为PLS （多项式局部
2020年7月，由ITU-T的VCEG和ISO/IEC的MPEG组成的联合视频专家组JVET发布了最新一代的视频编码标准VVC（Versatile Video Coding）。VVC是HEVC之后的下一代编码标准，将由ITU-T作为H.266发布，并在ISO / IEC标准中构成MPEG-I第3部分（ISO / IEC 23090-3）。作为最新的视频编码标准，VVC的目标是在节省50%码率的情况下，取得与HEVC相同的视觉质量。此外，VVC也被寄希望于在新兴场景中得到很好的应用，包括高动态范围（HDR），自适应比特流，计算机生成的内容以及沉浸式应用（如360视频和增强现实（AR）等）。
在网络上进行社区检测时，有时我们不仅拥有实体之间的联系。这些实体代表了我们可能也想在网络可视化中代表的现实事物。
大家好，我是来自B站视频云技术部的技术专家叶天晓，今天和大家分享的主题是B站H.265编码器在直播和点播中的实践和应用。
Versatile Video Coding (VVC) 是目前最优的视频编码标准，它具有很高的编码效率，同时也带来了很高的复杂度。为了解决这一问题，Kulupana 等人提出了一种基于机器学习（ML）的 VVC 帧间编码快速算法。
当前应用研究的很多方面都依赖于一种名为梯度下降的算法。这是一个求解某个数学函数最大 / 最小值的过程（函数优化），从计算产品的最佳生产方式，到工人轮班的最佳安排方法，这一算法都能派上用场。
背景 广州银行成立于1996年9月，自成立以来，依托中国经济腾飞的大好形势，乘广东改革开放先行先试的东风，不断深化改革、强化管理、优化服务，各项业务持续快速发展，竞争实力显著增强，已成为国内具有一定知名度与地方特色的商业银行。 随着银行业务的快速发展，现有的数据中心基础设施的资源已经无法满足业务需求，需要对多个系统进行扩容，包括办公系统、文档中台系统、数据分析系统、数据存储等。新建的系统，除了要满足银行的业务需求外，还要符合自主可控、安全可信等信息技术创新标准。 作为一家国有银行，广州银行积极响应国家政策，
为了培养学生的速算能力，很多学校会开展各种形式的速算活动。但传统速算活动开展难度较大，不但需要做大量组织工作，也难以对学生计算能力培养进行长效的跟踪和验证。 免费的「速算活动」功能来啦 基于以上痛点，腾讯智慧校园深入学校组织速算活动的场景，为帮助老师提升学生计算能力，针对小学学段推出了免费的「速算活动」解决方案，对，是免费的哦~。开通「速算活动」后，就可体验以下产品功能： ◇教育局、学校统一组织速算练习活动； ◇速算活动的数据统计与查看； ◇学校、教师一键布置与报名速算活动； ◇支持多教材版本匹配教学进度
快速排序也是一种分治算法，类似于合并排序。它通过从列表中选择一个元素（轴）并在其左侧放置小于轴的元素，在其右侧放置大于轴的元素来工作。我们对左侧和右侧重复上述步骤，直到无法再划分列表为止。
随着微信团队的不断努力，小程序也变得日益完善。小程序以其方便的使用条件、更低的开发门槛吸引了很多人。
11月1日，腾讯AI Lab在南京举办的腾讯全球合作伙伴论坛上宣布正式开源“PocketFlow”项目， 该项目是一个自动化深度学习模型压缩与加速框架，整合多种模型压缩与加速算法并利用强化学习自动搜索合适压缩参数，解决传统深度学习模型由于模型体积太大，计算资源消耗高而难以在移动设备上部署的痛点，同时极大程度的降低了模型压缩的技术门槛，赋能移动端AI应用开发。
在薪酬的数据分析计算中，我们需要计算出员工的个税数据，然后在减去个税才可以得到员工的实发薪酬数据，在个税的计算中，我们可以根据个税的的算法来生成计算的函数，从而一键来分析计算各个岗位的个税数据，今天我们来分享下如何在EXCEL中来进行个税的计算。
项目访问地址：https://github.com/Tencent/PocketFlow
16并不是一个很大的数字。那么，在64个时钟周期内，计算一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），使其能够从16个输入通道、3*3张量卷积中生成具有16*16张瓦片图（tile）的16个输出通道，将需要多少MAC（Multiply-Accumulate Unit，乘加器）呢？
大家晚上好，非常荣幸又有这个机会来LVS，与大家一起探讨一些问题。我第一次参加LVS应该是2017年，现在已经接近4年的时间了。
随着近几年视频行业的爆发增长，各个业务场景对视频处理的需求越来越高。本周的技术解码就由段争志老师带大家一起探秘腾讯云视频云全链路媒体处理解决方案中的关键技术。 近几年视频行业喷井式爆发，短视频APP、社交媒体、电商带货、直播会议、线上教育等等各种泛媒体类应用大规模增长的同时，人们对高清/超高清、低延时、高画质的需求也越来越强烈。腾讯云视频云依托自身多年的视频技术的积累以及众多业务应用的落地优化实践，不断完善自身产品体系，优化性能，结合用户业务场景不断创新，提供一整套集视频质检、画质修复增强、编码、
在计算平方根的倒数时，传统的计算方法是先计算a的平方根sqrt(a)，再计算它的倒数1/sqrt(a)。但在计算平方根时使用了牛顿迭代法，大量的浮点运算速度很慢。
编者按：John Platt是微软的杰出科学家，也是微软在机器学习领域的领军人物。加入微软17年，一直在机器学习领域埋首耕耘。Platt也是SVM最快的加速算法SMO的提出者。NIPS大会是机器学习领域两大重要学习会议之一，另外一个是ICML。接下来的文章中Platt将和大家分享他所观察到的领域内令人激动的三大趋势。 深度学习和神经网络研究继续保持快速增长的势头 深度学习是通过数据自动构建深度模型的过程。之所以称之为“深度”是因为这些模型的计算需要经过多个步骤，而不是仅仅通过一两个简单步骤就可以解决的。深度
大家好，我是RealNetworks的况超，本次演讲的主题是视频编解码优化以及与AI的实践结合，虽然我不是AI技术的专家，但在做视频编解码的后期也会用到一些AI的技术，所以也会与大家一起分享这部分的内容。
在视频编码标准过去三十多年的发展历程中，离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）Type 2 （后面简称为DCT2）因其较低的实现复杂度以及相对高效的变换增益，成为多项国际视频标准中的关键核心编码技术。然而，随着设备终端计算能力的不断提高以及市场对视频压缩性能需求的持续增强，更高性能更精细的新型变换技术逐渐成为研究热点，并被成功推向多项视频编码标准。
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。
本周GitHub官方和OpenAI联合发布了一款代码神器AI——GitHub Copilot，只需输入注释，即可自动生成代码，堪称一位“AI程序员”。真人程序们表示非常激动。
【新智元导读】国际高性能计算应用领域最高奖——戈登贝尔奖今年的终选名单公布，一共三篇论文中有两篇来自中国、基于“神威·太湖之光”。 国际高性能计算应用领域最高奖戈登贝尔奖今年的终选名单已公布，有三篇论文入围。其中有两篇来自中国、基于“神威·太湖之光”应用的论文。第三篇是来自普渡大学的三维图像重建论文。奖项将于11月16日在丹佛宣布，得奖者将获得10000美元的奖励。 “戈登贝尔奖认可了每年在科学、工程、大数据分析方面并行计算创新应用所取得的进步。本奖项或对在重大科学和工程问题的可拓展性和时间解决方案上取得的
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。 本文的目标是，深入Cooley-Tukey FFT 算法，解释作为其根源的“对称性”，并以一些直观的python代码将其理论转变为实际。我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识。 FFT（快速傅里叶变换）本身就是离散傅里叶变换（Discrete Fourie
导语：腾讯AI Lab机器学习中心今日宣布成功研发出世界上首款自动化深度学习模型压缩框架——PocketFlow，并即将在近期发布开源代码。这是一款面向移动端AI开发者的自动模型压缩框架，集成了当前主流（包括腾讯AI Lab自研）的模型压缩与训练算法，结合自研超参数优化组件实现了全程自动化托管式的模型压缩与加速。[1] 开发者无需了解具体算法细节，即可快速地将AI技术部署到移动端产品上，实现用户数据的本地高效处理。目前该框架正在为腾讯的多项移动端业务提供模型压缩与加速的技术支持，在多款手机APP中得到
双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。其思想是：空间系数是高斯滤波器系数，值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值，当差值较大时，值域系数r较小，即，为一个递减函数（高斯函数正半部分），带来的结果是总的系数w=d*r变小，降低了与“我”差异较大的像素对我的影响。从而达到保边的效果，同时，有平滑的作用。
机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 3 月 13 日，通过名为 reVISION™的堆栈，All programmable 技术和器件公司赛灵思（Xilinx）宣布将赛灵思技术扩展至广泛的视觉导向机器学习应用领域，解决软件及算法工程师 80% 的开发难题。 机器学习近年来的快速发展促进了传统嵌入式视觉系统的变革，众多传统嵌入式视觉应用采用机器视觉和传感器融合技术后都在发生巨变。 在 All programmable 技术和器件的全球领先企业赛灵思发布面向广泛视觉导向机器学习应用的名为 reVISION
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2 1,333 views A+ 所属分类：学习 Ａ、乘法速算 [B]一、十位数是1的两位数相乘[/B] 乘数的个位与被乘数相加，得数为前积，乘数的个位与被乘数的个位相乘，得数为后积，满十前一。 例：15×17 15 + 7 = 22 5 × 7 = 35 --------------- 255 即15×17 = 255 解释： 15×17 =15 ×（10 + 7） =15 × 10 + 15 × 7 =150 + （10 + 5）× 7 =150 + 70 + 5
学习数学离不开计算，学生的计算能力是最基本的数学能力。那么你知道学好数学速算的方法有哪些吗？下面学习啦小编给你分享数学十大速算技巧，欢迎阅读。
10 月 29 日，最新一期国际权威学术期刊《自然•光子学》(影响因子：37.85) 以“Experimental quantum fast hitting on hexagonal graphs” 为题发表了上海交通大学金贤敏研究团队最新研究成果，报道了首个基于光子集成芯片的物理系统可扩展的专用光量子计算原型机，首次在实验上实现了“快速到达”问题的量子加速算法。
下面是一些比较重要的算法，原文 罗列了32个，但我觉得有很多是数论里的或是比较生僻的，和计算机的不相干，所以没有选取。下面的这些，有 的我们经常在用，有的基本不用。有的很常见，有的很偏。不过了解一下也是好事。也欢迎你留下你觉得有意义的算法。（注：本篇文章并非翻译，其中的算法描述 大部份摘自Wikipedia，因为维基百科描述的很专业了）
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了常用的一些机器学习中常用的优化算法。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 在机器学习的世界中，通常我们会发现有很多问题并没有最优的解，或是要计算出最优的解要花费很大的计算量，面对这类问题一般的做法是利用迭代的思想尽可能的逼近问题的最优解。我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法，优化算法本质上是一种数学方法，常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum, N
Programming 课程布置的作业中要自己实现 sin()，cos()，exp() 等函数。这些函数都可以使用泰勒级数来逼近，如下图所示：
证明问题难以解决究竟有多难？元复杂性（meta-complexity）理论研究者数十年来一直探究这个问题。近期的一系列研究成果开始给出这个问题的答案。复杂性理论研究者正直面着最让人困惑的问题：复杂性理论本身。
判断指数是偶数还是奇数这里，还有一种更高效的方法就是使用位运算，让b&1，因为1的补码只有最后一位为1，其余全为0，如果b是奇数的话，那它的最后一位为1，b&1的结果就是1，如果b是偶数，那最后一位为0，b&1的结果是0
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