最近在数据库处理的时候发现日期对比的时候没有返回正确的结果。 但是保存的时间实际上是相同的。 代码如下： if (!...问题解决 经过 Debug 后，这 2 个日期的纳秒数是不同的，查看下对象如下。 我们会发现其中一个对象有纳秒，一个对象没有。 但是 fastTime 是相同的。...如果使用 equals 那么这个方法比较的是毫秒，所以是不相等的。 因为多了一个 0。 如上图显示的毫秒比较，因此这里不能使用这个比较方法。...dbDateTime.isEqual(mlsDateTime)) { } 说白了这个问题就是精度的问题。 https://www.ossez.com/t/java/13833
在Python开发过程中，区分错误和正确的返回结果是一项非常重要的任务。如果我们不能清晰地处理这两者，那么代码就会变得难以维护和扩展。接下来，我将为大家详细介绍几种有效的模式来解决这个问题。...返回元组或字典 传统的做法是使用元组或字典来返回结果和错误信息。...is {result}") except ValueError as e: print(f"An error occurred: {e}") 这样做使得错误处理逻辑更加集中，同时也使得函数的返回值更加明确...Just value 表示有一个有效的返回值，Nothing 表示操作失败。 Either模式：通常有两个状态，Right value 和 Left error。...print(f"The result is {result.value}") else: print(f"An error occurred: {result.error}") 总结 区分错误和正确的返回结果是代码质量的一个重要指标
给定两个字符串数字，返回两数字相乘的结果字符串；如：String a="200"，String b="10"，要求返回"2000"。 问题分析： 解决这个问题的关键是在每个数字的相应位置增加数量。...这是我们手工做乘法。 ?
从一个矩阵乘法的例子一步一步进行功能设计与性能优化。...mmult实现及优化步骤 矩阵乘法优化步骤 步骤 实现功能 关键概念/ Keywords 1、cpu实现 即在host端实现简单的矩阵乘法，便于比对数据与性能对比 --- 2、OpenCL实现 在device...端实现基于OpenCL的FPGA矩阵乘法硬件设计....原始版本的矩阵乘法实现虽然简单，但是在进行计算的过程中需要频繁的与DDR进行数据交互，但是DDR与FPGA进行交互的过程中是十分耗费时间与功耗的，因此，我们需要在FPGA上开一个局部的存储空间，先将数据从...综合结果分析 ＊ 首先，硬件代码没有优化指令，不需要关注指令是否实现。
从一个矩阵乘法的例子一步一步进行功能设计与性能优化。...mmult实现及优化步骤 矩阵乘法优化步骤 步骤 实现功能 关键概念/ Keywords 1、cpu实现 即在host端实现简单的矩阵乘法，便于比对数据与性能对比 --- 2、OpenCL实现 在device...端实现基于OpenCL的FPGA矩阵乘法硬件设计....） 承接第二篇Local Memory的实现方法，接下来进一步进行矩阵乘法的优化处理。...综合结果分析 ＊ 首先，硬件代码没有优化指令，不需要关注指令是否实现。
解决这个问题的一个方法就是使用多线程。在这篇文章中，我要结合代码介绍一下 GPU 加速，它是如何完成的，以及用于 GPU 任务的简单 API。下面以一个矩阵乘法开始全文内容。 矩阵乘法 ?...上面给出了两个矩阵，一个 3×6 的，一个 6×6 的。乘积的结果将会是一个 3×6 的矩阵。完成这个运算总共需要 3×6×6 次乘法运算。...开始这个模拟的最简单的方式就是假设最终结果数组中的每个元素都由一个 GPU 核来计算。因为所有的核都是并行运行的，所有矩阵的所有元素也会被并行的计算。所以，我们现在的时间复杂度就变成了 O(n)。...或者，说得简单一些就是元素在矩阵中的位置。此外，矩阵会被加载到 GPU 中共享它的内存，我们可以通过索引直接访问元组中的数据。是不是很容易？我们对着代码来看一看吧。...虽然其中有内在依赖项，但是要确保你正确地设置了 OpenCL 或者 CUDA。简单的 Google 一下会帮助到你。大多数设备都是自带的（OSX 或者 windows 设备）。 pom.xml <?
从一个矩阵乘法的例子一步一步进行功能设计与性能优化。...mmult实现及优化步骤 矩阵乘法优化步骤 步骤 实现功能 关键概念/ Keywords 1、cpu实现 即在host端实现简单的矩阵乘法，便于比对数据与性能对比 --- 2、OpenCL实现 在device...端实现基于OpenCL的FPGA矩阵乘法硬件设计....，代码的组织结构没有什么问题了，现在的关键问题是：矩阵运算的嵌套for循环仅仅实现了内层的pipeline，因为外层for循环无法对内部的for循环flatten，所以外面两层的for循环没有实现pipeline...综合结果分析 ＊ 首先，硬件代码没有优化指令，log文件中首先将三个数组进行了对应维度的切割，然后也成功的对最内层的循环进行了unroll处理。
图 47矩阵乘法运算函数如下：图 48matrix_demo_test.cpp 中提供了矩阵乘法运算函数 mmult_sw()，程序将 mmult_sw()的运算结果和顶层函数 standalone_mmult...()的运算结果进行对比。...如结果一致， 则说明顶层函数逻辑正确。 mmult_sw()函数不调用逻辑资源， 而 standalone_mmult()函数调用逻辑资源。...图 56图 57可看到矩阵乘法运算函数里的三个 for 循环均为顺序运行， 因此耗时最长。...打开solution2 的Analysis， 可看到矩阵乘法运算函数里的 L1/L2 for 循环并行执行，因此耗时较短。
图 43 点击后矩阵乘法运算函数如下： 图 44 矩阵乘法运算函数如下： 图 45 matrix_demo_test.cpp中提供了矩阵乘法运算函数mmult_sw()，程序将mmult_sw()的运算结果和顶层函数...如结果一致，则说明顶层函数逻辑正确。mmult_sw()函数不调用逻辑资源，而standalone_mmult()函数调用逻辑资源。...打开solution2的Analysis，可看到矩阵乘法运算函数里的L1/L2 for循环并行执行，因此耗时较短。...图 62 PS端IP核测试裸机工程说明 PS端运行32*32的浮点矩阵乘法运算，并将PS端和PL端用时进行比较。PL端的浮点矩阵乘法运算用时从AXI Timer IP核中读取。...程序将opencv_image_filter()的运算结果和顶层函数hls_image_filter()的运算结果进行对比。如结果一致，则说明顶层函数逻辑正确。
从一个矩阵乘法的例子一步一步进行功能设计与性能优化。...mmult实现及优化步骤 矩阵乘法优化步骤 步骤 实现功能 关键概念/ Keywords 1、cpu实现 即在host端实现简单的矩阵乘法，便于比对数据与性能对比 --- 2、OpenCL实现 在device...端实现基于OpenCL的FPGA矩阵乘法硬件设计....综合结果分析 分析综合结果的方法： ＊ 首先分析对于添加的优化指令是否综合实现，若不能实现，原因是什么？ ＊ 然后分析代码pipeline的情况。...＊ 对于pipeline的循环进一步分析II值是多少，理论能优化到多少？ 从上述日志分析可知，该硬件的综合实现有很多问题： ＊ 首先，硬件代码没有优化指令，不需要关注指令是否实现。
简单概括就是Paddle Lite通过解析、加载并运行Paddle训练的模型，并将模型结果展示到业务层。...如想要优化OPenCL代码时，需要将代码嵌入到整体的算子中，并且将OPenCL代码与其他代码做隔离，但这样做不利于代码解耦和重用，扩展性也相对较差。...算法优化 可以通过WinoGrad 算法来进行了解，通过下方算法示意图可以看到，算法原型是两个矩阵相乘，要进行四次乘法以及两次加减法来完成计算过程，如果将计算结果进行进行多项式的展开以及合并同类项后会发现...矩阵乘法天然具有子问题结构，可以通过加速子问题结构来实现整体的优化。...如图所示，当要计算绿色块时，可以看做是A的某些行和B的某些列根据矩阵乘法得到的，形象的看就是如紫色行拿出一块，黄色列拿出一块，这两个块按照矩阵法进行运算从而贡献了的绿色块的一部分，这个小型的输入是可以塞入到
这并不让人意外，虽然Numpy没有Pandas知名度高，但Numpy的性能之强大、应用之广会让很多人咋舌，甚至Numpy的论文登上了Nature杂志。...众所周知的商业软件matlab，也是基于多维数组和矩阵计算。 多维数组和矩阵计算最主要的特点是快，非常快。...比如说，GPU具有大量的并行处理核心，非常适合执行大规模的矩阵运算。通过使用CUDA或OpenCL等技术，可以充分发挥GPU的并行计算能力。...在Numpy创建和使用多维数组很简单，使用array方法即可。...np.transpose(a, axes=None): 转置数组，可选地按照 axes 指定的轴顺序。 np.dot(a, b, out=None): 矩阵乘法，计算两个数组的点积。
开源地址： 该项目已经在 Github 开源，后台回复“MNN”获得 Github 下载链接 2、MNN的优势 MNN 负责加载网络模型，推理预测返回相关结果，整个推理过程可以分为模型的加载解析、计算图的调度...在 Engine 和 Backends 中，MNN应用了多种优化方案，包括在卷积和反卷积中应用 Winograd 算法、在矩阵乘法中应用 Strassen 算法、低精度计算、Neon 优化、手写汇编、多线程优化...3.2 性能比较 采用业务常用的 MobileNet、SqueezeNet 和主流开源框架进行比较，结果如下图： ?...总的来说，我们找不到一套面向不同训练框架，不同部署环境，简单高效安全的端侧推理引擎。 因此，我们希望提供面向不同业务算法场景，不同训练框架，不同部署环境的简单、高效、安全的端侧推理引擎 MNN 。...持续优化（CPU/OpenGL/OpenCL/Vulkan/Metal） 优化 Arm v8.2 Backend，支持量化模型 使用 NNAPI，增加 NPU Backend 应用快速矩阵乘法、Winograd
2、MNN 的优势 MNN 负责加载网络模型，推理预测返回相关结果，整个推理过程可以分为模型的加载解析、计算图的调度、在异构后端上高效运行。...在 Engine 和 Backends 中，MNN 应用了多种优化方案，包括在卷积和反卷积中应用 Winograd 算法、在矩阵乘法中应用 Strassen 算法、低精度计算、Neon 优化、手写汇编、...3.2 性能比较 采用业务常用的 MobileNet、SqueezeNet 和主流开源框架进行比较，结果如下图： ?...总的来说，我们找不到一套面向不同训练框架，不同部署环境，简单高效安全的端侧推理引擎。 因此，我们希望提供面向不同业务算法场景，不同训练框架，不同部署环境的简单、高效、安全的端侧推理引擎 MNN 。...持续优化（CPU/OpenGL/OpenCL/Vulkan/Metal） 优化 Arm v8.2 Backend，支持量化模型 使用 NNAPI，增加 NPU Backend 应用快速矩阵乘法、Winograd
一般来说，大家谈到caffe,都是基于CUDA在的NVIDIA显卡上运行的版本，其实有一个支持opencl的分支版本OpenCL Caffe。...理论上这个版本的caffe可以运行在支持OpenCL并行计算框架的任何设备上(不限于显卡)，因为这个分支版本目前还是试验性版本，所以之前一直没有尝试使用，今天想起来就试着在NVIDIA显卡编译OpenCL...如果是Intel,AMD或其他的GPU显卡，就要安装相应的OpenCL支持，可以去对应的官网下载。...ViennaCL,ubuntu下安装ViennaCL也很简单： sudo apt-get install libviennacl-dev ViennaCL是一个用于并行矩阵计算库，ViennaCL在后台支持...# 如果使用atlas 则更简单 # cmake ..
积分图算法在CPU上的串行实现 在CPU上串行实现积分图计算的典型代码如下： /* * 标准的积分图算法(cpu) * 返回积分图矩阵对象 * is_square为...在OpenCL实现中为了提高内存访问性能，计算矩阵A1在y方向前缀和矩阵的时候，通常先将矩阵A1转置，然后再进行计算x方向的前缀和。...所以OpenCL具体实现的时候，分为下面4步 计算矩阵A在x方向的前缀和矩阵A1 A1转置 计算矩阵A1在x方向的前缀和矩阵A2 A2转置 也就是说，基于OpenCL的积分图算法最终被分解为两次x...方向前缀和计算和2次矩阵转置 下面是主机端的部分实现代码： /* * 计算图像的积分图/积方图， * 返回积分图矩阵对象 * is_square为true时为积方图对象 */ gray_matrix_cl...函数参见我的博客《opencl:cl::make_kernel的进化》 下面是上面代码中执行的kernel函数prefix_sum_line的代码，每个work-item处理一行数据，实现的功能很简单
复制输出中的矩阵并将其粘贴到 MATLAB/Octave 中以进行显示很简单。 生成的 HDR 图像以无损 RGBE 格式存储。 此图像格式使用每个颜色通道一个字节，再加上一个字节作为共享指数。...当然，这可以通过简单地粘贴对象以简单的方式完成。 但是，这不会产生现实的效果。...要正确运行 OpenCL 程序，OpenCL 运行时应由设备供应商提供，通常以设备驱动程序的形式提供。 另外，要将 OpenCV 与 OpenCL 一起使用，需要兼容的 SDK。...检查您的 OpenCL 以下是一个简单的程序，用于检查您的 SDK 和可用的计算设备。 该示例是，称为checkOpenCL。...现在，使用这些功能时，如果它们具有 OpenCL 实现，则这些功能将在 GPU 上执行。 如果其中一些功能没有 OpenCL 实现，则正常功能将在 CPU 上执行。
scheduler我们可以简单理解为是一系列优化选择的集合，这些选择不会影响整个计算的结果，但对计算的性能却至关重要。...一个常见的例子是矩阵乘法，给定输入矩阵A和B，维度分别为 和 ，然后获得结果矩阵C，维度为 ，我在之前的道阻且长_再探矩阵乘法优化 详细列出了为了加速这个计算所采用的一系列优化方法，注意这里是以Arm...这也是我们之前探索矩阵乘法时，为什么要将K维放在最外层，而不是将M放在最外层的原因。...事实上，tile是可以由split和reorder来实现的，tile是矩阵乘法和卷积计算的重要schedule。...在这篇文章的第二节介绍部分，我们贴出了在Arm端手写各种优化算法去优化矩阵乘法，里面就多次用到了分块的计算策略，也就是这里的tile scheduler，可以更好的利用缓存和寄存器，获得更高的性能。
2.3对于移动芯片没有一致的优化方法 移动端设备性能差异巨大，我们考虑对占比较大的移动端设备进行针对性优化，以获取整体召回数据的提升，为此，我们调研了Q音探歌的部署情况。...此外，该分布显示出异常长的尾巴：只有7种机型的市场份额超过1％，它们的联合覆盖率仅占市场的10.6％。 图2：没有可优化的标准移动机型。...这种性能分布不是历史产物，而是市场细分的结果：中端SoC通常具有比高端SoC慢10％至20％的CPU。针对不同细分市场的GPU的差距更大，高中端GPU的性能差距是5到10倍。...3.1 OpenCL OpenCL旨在使应用程序能够在可编程的协处理器上运行。因此，OpenCL不提供特定于图形的功能，例如3D渲染。...因此，多通道卷积或矩阵乘法将需要多次读取相同的输入。计算模式类似于在CPU上的进行矩阵点积乘法。
然后在命令行里面运行where aoc，测试一下软件是否安装正确以及环境变量是否设置正确，如果正确，如下图；如果不正确，修改错误再来。 ? 或者（14.0） ?...备注：没有开发板的客户可以在设置环境变量后跳过后面的步骤，继续。 4.编译和测试OpenCL工程： 1)....，如果开发板已经安装连接好，aocx里面的sof文件会通过PCI-E接口下载，并且会返回成功的信息，如果开发板不存在或者没有安装连接好，会自动解压缩出reprogram_temp.sof，用户可以通过USB...特别注意的是，这些最终的源码是acl_kernel_interface接口，这种接口比较简单，和FIFO差不多，只不过多了几个启动结束控制线,如start，valid等等。...备注：没有开发板的客户可以跳过上面这个步骤。 6.查看结果： 把第四步产生的aocx文件下载到开发板，成功后会返回信息，然后运行第五步产生的exe即可在PC屏幕上看到开发板返回的最终结果。
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