内容： 单元测试； 断言机制； 浮点数精度。 1、断言函数 单元测试通常使用断言函数作为测试的组成部分。...numpy.testing包中有很多实用的工具函数考虑了浮点数比较的问题，可以测试前提是否成立。 ...函 数 描 述： assert_almost_equal 如果两个数字的近似程度没有达到指定精度，就抛出异常 assert_approx_equal 如果两个数字的近似程度没有达到指定有效数字...若用填写的参数调用函数没有抛出指定的异常，则测试不通过 assert_warns 若没有抛出指定的警告，则测试不通过 assert_string_equal 断言两个字符串变量完全相同 assert_allclose...0.123456789和0.123456780是否近似相等 # (1) 调用函数，指定较低的精度（小数点后7位）： print 'Decimal 7',np.testing.assert_almost_equal
如果去测试代码运行的时长，你会选择哪个时间函数？一般第一时间想到的函数是 Date.now 或 Date.getTime。...2、知识讲解 首先看一下 Date.now 的缺点 返回的时间精度为 毫秒（10^-3）级别，精度不够； 受到系统时间影响，也有可能被其他软件调整所影响 为了获得更高精度、且和系统时间无关的时间，W3C...我们可以通过 performance.now 获取相对起点的时间戳，具备以下几个特性： 和 JS 中其他可用的时间类函数（比如 Date.now ）不同的是，performance.now() 返回的时间使用了一个浮点数来达到...现实中的多个时钟，即使时间已调至一致，但在一段时间后依然会因为时钟漂移（即clock drift）而显示不同的时间，因为它们计时的速率会略有差异。 是否有更精细的时钟存在呢？...注：浏览器环境没有这个 hrtime 方法，因此浏览器环境所能达到的最高精度也就用 performance.now 的微秒级别（当然各个浏览器实现也是有差异） 只不过这个方法使用需要注意一下，首次调用返回的
而历来，NeurIPS竞赛单元都被誉为AI界的华山论剑，汇聚了全球AI顶尖力量决战技术之巅。 以模型压缩和加速为代表的深度学习计算优化技术是近几年学术界和工业界最为关注的焦点之一。...对于ImageNet分类，要求至少达到75%的top-1精度，而对于CIFAR-100，top-1精度需要达到80%以上。...在确定好模型之后，我们先对网络进行剪枝，去掉不重要的参数量和计算。在这之前，我们对每一层进行了鲁棒性分析。具体而言，对于每一层，我们进行稀疏度从0.1到0.9的剪枝，然后测试网络精度。...图1显示了网络各层对不同稀疏度的影响，可以看出某几层对网络剪枝特别敏感，而其余一些层对剪枝却很鲁邦。基于此，我们确定了每一层的稀疏度，然后删除不重要的节点，再对剩余连接进行重新训练。...对于激活，每层引入一个浮点数尺度因子；而对于权值，每个3D卷积核引入一个浮点数尺度因子。在给定比特数的情况下，以上优化公式唯一的待求解参数就是尺度因子，即优化目标为 ?
代码中所使用的数最终都会转换成二进制，而浮点类型的数转换成二进制并不是精确地二进制，只能是最接近的二进制，这是应为浮点数是由指数和尾数两部分组成，所以在浮点数计算的过程中会出现丢失精度的问题。...如果恰巧计算结果的二进制能和十进制准确转换那么自然也就不会出现丢失精度的问题了。 浮点数并不适合进行精确计算而更适合科学计算。...SimpleDateFormat 只能解析大于或者等于定义的时间精度 新增一个测试类 DateFormatterTest，新增测试方法 testFormatterException 测试 SimpleDateFormat...新增一个测试方法 testFormatterThreadSafety，测试在多线程情况下，对一个时间格式的字符串转换为时间后再转换为字符串，并比较这两个字符串是否相等，可以验证线程是否安全。...解决 SimpleDateFormat 是线程不安全的方式有： 定义为一个局部变量，局部变量不会受多线程的影响 使用 ThreadLocal 可以保存各自线程中共独立的数据，互相不会收到干扰，但是需要维护
于是，工业界和学术界提出了众多深度学习模型的压缩与加速技术，而模型量化就是最常见的技术之一。...如果静态离线量化模型精度无法达到要求，再使用量化训练方法。 2. 模型量化全流程打通 模型量化主要包括两个步骤，第一是将原始模型转换成量化模型，第二是加载量化模型进行预测推理。...首先，导入特定的Python库，定义变量。...4 ) 对比模型精度 基于Paddle Lite和ImageNet2012全量测试集，我们也可以在手机端测试量化前后模型的精度。...但是，考虑到操作细节较多，这里不展开叙述，直接给出模型精度的测试数据（如图8）。 可以发现，MobileNetV1模型量化后，TOP1和TOP5精度分别只下降0.39%和0.11%。
经过分析，该漏洞影响win10 x64平台的edge浏览器，攻击者经过精心构造的网页，可以在受害者机器上达到远程代码攻击的效果。...在漏洞代码中，假如newArr并不是JavascriptArray对象，而是其子类的对象，就会引发越界读的漏洞。根据源码分析与对比，最终构造的测试PoC如下： ?...由于此漏洞需要利用ES6的标准实现JS的类的继承，所以只会影响Edge比较新的版本，Edge的旧版本和IE11并不影响。...0×1 Out Of Bound Write 在64位的edge中，JavascriptArray的每个element占用的内存大小是0×8字节，因为要保存双精度浮点数以及对象地址等信息，但是在JavascriptNativeIntArray...而具体要覆盖的值可以通过双精度浮点型指定要覆盖的值，覆盖以后如图： ? 具体JS代码如下： ? 然后检验是否修改成功，并且保存这个数组的索引： ?
混合精度算术：在他2006年超级计算会议的论文《利用32位浮点算术的性能获得64位精度》中，Dongarra开创了利用浮点算术的多个精度来更快地提供精确的解决方案。...这项工作在机器学习应用中发挥了重要作用，最近的HPL-AI基准测试就展示了这一点，它在世界顶级超级计算机上达到了前所未有的性能水平。...图灵与图灵奖 在计算机技术高速发展的现代社会，图灵的影响力丝毫未减，图灵测试、图灵奖等等，我们都能看到图灵精神的延续。 图灵生于1912年，是英国的数学家、逻辑学家。...因此它是计算机界最负盛名、最崇高的一个奖项，有“计算机界的诺贝尔奖”之称。 不仅是计算机科学，图灵也为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。...他提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即著名的“图灵测试”。 图灵曾说过，“有时候，正是那些意想不到之人，成就了无人能成之事”。
Q：对于R中的一些测试，p值计算有一个下限2.22E-16，我不知道为什么是这个数字，它是否有有充分的理由，或者只是随意的。许多其他统计数据包的精度仅为0.0001，因此这是一个更高的精度水平。...double.neg.eps：双精度浮点数的负精度，即最接近零的非规约浮点数与零之间的最小差异。 double.xmin：双精度浮点数的最小规约值，可表示的最小正数。...double.xmax：双精度浮点数的最大规约值，即可表示的最大数。 double.base：双精度浮点数的基数，通常为2。 double.digits：双精度浮点数的有效位数。...double.exponent：双精度浮点数表示的数字的基数的指数范围。 double.min.exp：双精度浮点数的最小指数。 double.max.exp：双精度浮点数的最大指数。...，因为众多因素会影响到确定显著性水平的边界。
于是，工业界和学术界提出了众多深度学习模型的压缩与加速技术，而模型量化就是最常见的技术之一。 ?...如果静态离线量化模型精度无法达到要求，再使用量化训练方法。 ? 图 4 选择飞桨模型量化方法 2....首先，导入特定的Python库，定义变量。...图7 模型量化前后推理速度 4 ) 对比模型精度 基于Paddle Lite和ImageNet2012全量测试集，我们也可以在手机端测试量化前后模型的精度。...但是，考虑到操作细节较多，这里不展开叙述，直接给出模型精度的测试数据（如图8）。 可以发现，MobileNetV1模型量化后，TOP1和TOP5精度分别只下降0.39%和0.11%。
Frontier的最高性能是每秒2x1018次浮点运算。 这是一个难以置信的计算量。如果现在全球所有人停下手里的工作，开始每秒做一次计算，昼夜不停、不眠不休地计算四年，才能达到1018次浮点运算。...Jack Dongarra对此进行了进一步解释： 相比于16位、32位的浮点精度，较低的精度正是ML所需要的。 这就是为什么现在更多的计算机被设计用来专门解决ML的问题。...超算的新benchmark 也是这位积极的领导者提出，超算需要新的基准测试了！ 背后原因不难理解—— LINPACK基准测试强调浮点运算，它的核心是矩阵乘法。...LINPACK基准测试中，富岳排名第一，达到了理论峰值的3%；而运行新基准，富岳只得到了理论峰值的0.8%。 这意味着计算机并没有发挥出它们的潜在性能，需要更仔细地进行研究。...“虽然今天它给高性能计算带来的影响很小，但也许在未来，我们可以看到RISC-V对它的影响。”Jack Dongarra说。
Floating-point：浮点数，Floating-point Precision可以设置数据为单精度（Single）、双精度（Double）或自定义的浮点数格式（Custom，自行规定指数与尾数位宽...8.2 导入MATLAB变量 Simulink已经提供了足够强大的功能，但有些设计还是需要在MATLAB中进行（比如考察位宽对数据量化的影响）。...对于设计者而言，需要考虑的就是这种差异是否可以接受，即是否会影响到实际的系统性能。...从频谱图对比可以看出，经过Convert转换后，输出信号的频谱情况进一步恶化，设计者需要考虑截位是否会影响到系统性能。 ...10.1 模块功能概述 数据转换，数据类型、位宽等问题都会影响到计算精度，对于设计者而言，需要考虑的就是相关影响是否可以接受，即是否会影响到实际的系统性能。
我们需要知道浮点数算术运算是实数算术运算的近似，下面通过例子说明浮点数运算采用近似值的影响以及如何提高计算精度。...原本1.0001在计算机中的存储的实际值是1.000100016593933，所以缺少精度会影响存储值的准确性。 通过上面的一个具体的例子了解了浮点数在计算机中存储的是近似值。...例如，用于测试的testify（https://github.com/stretchr/testify）库有一个InDelta函数来断言两个值是否在给定的delta范围内。...通过比较差值是否在一定的范围内可能是跨不同机器实现有效测试的解决方案。 Go语言中还有三种特殊的浮点数：正无穷大、负无穷大、NaN(Not-a-Number)。...检查浮点数是否为无穷大，以及使用math.IsNaN检查浮点数是否为NaN.
，但是可以在较少损失精度的前提下，达到网络加速的效果。...BinaryConnect在训练过程中针对特定层的权重进行数值上的二值化，即把原始全精度浮点权重强行置为-1、+1两个浮点数，同时不改变网络的输入和层之间的中间值，保留原始精度。...而我们知道全精度数据本身是可以得到较好的训练效果的，因此，减小二值化带来的精度损失以达到全精度时能够实现的良好效果是最直接的思路。...实验证明，对于大部分的任务来说，6位比特或者8位比特的数据已经能够保证足够好的测试准确率。...由于芯片开发可以设计各种位宽的乘法器，因此将神经网络中32位的全精度数据可以被处理成6位或8位的浮点数，同时结合硬件指定的乘法规则，就可以在硬件上实现更高的运算效率，达到实时运行深度神经网络的目的。
最近，LightSeq 训练引擎相关论文[1]，被录用难度极高的超算领域国际顶会 SC22 接收，得到了学术界的广泛认可！...卓越的性能 相比于 fp16 精度的 LightSeq 推理引擎，int8 量化还可以进一步加速最高 70%，相比于 PyTorch 推理更是达到了最高 8.9 倍的加速比。...量化模型效果 针对机器翻译多个语向和多个测试集，LightSeq 测试了量化模型推理相对于浮点数模型 BLEU 的损失，采用的模型都是标准的 Transformer-Big。...而实际上浮点数矩阵的数值范围通常并不对称，存在极少的离群值。如果直接按照离群值的范围来量化矩阵，会影响到量化后的精度，所以需要先对矩阵进行数值截断。...即对浮点精度的梯度进行 int8 量化，以减少梯度通信的时间消耗，从而加速训练，这就是梯度通信量化（GCQ）。
然而, 浮点数只有有限的几个比特的准确度，所以最终我们可能期望t的平方等于c，直至达到机器的精度。 ? 对于某些值的c，该方法"确实"是有效的。 ? 这可能会让我们相信我们的代码实现是正确的。...这个定义有些晕，上文在《上班一条虫》中提到的极少量资金的反复盗窃，不断累积达到巨大危害的就是一个典型案例。在信息安全、政治、学术界都有相应的场景案例对应。...首先，它可以准确地表示十进制小数，这可以防止使用二进制浮点的销售税问题。其次，它可以以任意精度存储数字，这使程序员能够控制舍入误差对计算的影响程度。...问：如何测试我的变量是否具有NaN值？ 答：使用方法Double.isNaN()。请注意，NaN是无序的，因此涉及一个或两个NaN的比较操作和==始终计算为false。...答：它放宽了IEEE的一些舍入要求, 使一些浮点计算更快。 问：整数是否总是可以使用IEEE浮点精确表示？ 答：是的，除非52位尾数溢出。
1981年10月，Danny Cohen的文章《论圣战以及对和平的祈祷》（On holy wars and a plea for peace）将这一对词语引入了计算机界。...在C语言中，赋值操作是不受大小端影响的。 其中截断是通过简单地将高位丢弃来实现的，而与数据存储的字节顺序无关 。...这就是说明了大小端对截断效率有影响，这就好比化学反应加了催化剂一样，加与不加的结果是一样，但是速度不一样！！...这样做的⽬ 的，是节省1位有效数字（这样的话精度会更高！！）。以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第⼀位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字。...因为浮点数在内存中有时候无法精确保存，所以使用==可能会存在问题，所以一般来说，我们会设置一个我们可以接收的精度，如果他们之间的差距在这个精度之内，就把他们视为相等。
如果设置了宽度限制后，插入了大于宽度限制的值，那么不会对插入的数据有任何影响，还是会按照类型的实际精度进行保存，这是宽度格式实际已经没有意义了，左边不会再填充任务的“0”字符 ?...浮点型 对于小数的表示，MySQL分为两种方式：浮点数和定点数。浮点数包括float（单精度）和double（双精度），而定点数（计算机表示数字的一种方式，参与运算的数的小数点位置固定不变。）...定点数在MySQL内部以字符串形式存放，比浮点数更精确，适合用来表示货币等精度高的数据。...可以发现，id1，id2,id3都插入了表t1，但是id1和id2由于标度的限制，四舍五入舍去了最后一位，数据变为了1.23 再来看看这个例子，都插入1.235测试看看是否MySQL对数值进行了四舍五入的处理...CHAR存储定长数据很方便，CHAR字段上的索引效率级高，比如定义 char(10)，那么不论你存储的数据是否达到了10个字节，都要占去10个字节的空间,不足的自动用空格填充。
举一个很实际的例子，你使用主流编程语言计算0.2+0.4，测试可以用Chrome，FireFox浏览器，按F12键进入控制台（console），然后输入计算结果，出来的结果竟然是： 然后再用最简陋的计算器...其中定长浮点型在Solidity中可以用来声明变量，但是并不能用来赋值。 fixed/ufixed: 表示有符号和无符号的固定位浮点数。 关键字为ufixedMxN 和 ufixedMxN。...如果计算首先进行乘法，然后再进行除法，那么这个例子会达到更高的精度，例如修改为msg.value*tokenPerEth/weiPerEth。...精度转换 最后，当为数字定义任意精度时，将变量转换为更高精度，执行所有数学运算，然后最后在需要时将其转换回输出精度不失为一个好主意。...可能会出现这样的情况：最好先将所有变量高精度地保持稳定，然后在外部应用程序中转换回较低的精度（这实际上是ERC20代币合约中decimals变量的工作原理）。
参考计算过程相对简单的推断计算思路，目前该领域的 AI 芯片多采用集成大量整数运算器或低精度浮点运算器。 面对计算过程更为复杂的训练计算，业界一直在尝试是否可能用性价比更高的定点运算器实现。...「但这个问题在学术界也还没有普适的解决方案。」王一说道。...李立表达了类似的观点，目前大家的研究热点之一，就在于如何全部的定点单元（比如 INT8）代替浮点单元，或者以主要的定点单元配合少量的高精度浮点计算单元（比如 FP32）做更多的训练任务，目的是达到定点计算的快速度...，同时实现接近高精度浮点计算的精度。...据德勤最新出炉的报道显示，到 2022 年，全球人工智能训练市场的规模将达到约 170 亿美元，云端推理芯片市场的规模将达到 70 亿美元。
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