【GaintPandaCV导语】F8Net用定点化量化方法对DNN进行量化，在模型推理只有8-bit的乘法，没有16-bit/32-bit的乘法，采用非学习的方法即标准差来定小数位宽。目前是我看到的第一篇硬件层面全8-bit乘法的模型推理的方法。
其实，无论有多少小数位，2进制编码的精度都是以5结尾的，因此2进制编码并不能完全无损的表示任意小数，但是根据数学上误差的概念，只要误差小于精度的一半，就可以认为是“无损”的了。
\(arctan\)的近似计算本质上是在所需精度范围内对\(arctan\)曲线进行拟合，比较直接的想法是泰勒展开，
近年来深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐广告等各种领域，不断刷新传统模型性能，并得到了广泛应用。随着移动端设备计算能力的不断提升，移动端AI落地也成为了可能。相比于服务端，移动端模型的优势有：
在进行FPGA模块的开发过程中，常常需要对数据的处理过程进行行为仿真，以验证FPGA的功能逻辑是否正确，因此需要将FPGA行为仿真的结果与MATLAB或C/C++的处理结果进行对比验证。但需要对比的数据量比较大时，将输入输出结果数据存入文件进行对比是非常常用的方法。
对12.918做无损定点化，需要的最小位宽是多少位，位宽选择11位时的量化误差是多少？
地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/138059904
我们先来看看当前深度学习平台中，卷积层的实现方式，其实当前所有的深度学习平台中，都是以矩阵乘法的方式实现卷积的(如图1左侧)：
英国爱丁堡大学的Mark Bradley和中科院深圳先进技术研究院的耿晋研究员报道了通过γ射线/X射线照射介导激活的抗肿瘤前药，从而能够在放射治疗局部激活前药的同时进行化学治疗。在初步演示中，作者首先展示了使用这种方法的荧光探针的激活。在此基础上，作者验证了如何使用临床相关剂量的电离辐射激活磺酰叠氮化和苯基叠氮化的帕唑帕尼/阿霉素前药。该策略不同于传统的放化疗，化疗增效使得随后的放射治疗更加有效。本文的研究实现了定点化疗，而非全身化疗，药物在肿瘤部位可实时释放，开创了靶向和定向化疗的新纪元。
这个好像没有啥对应的论文可以找到，在百度上搜索也能找到一些相关的资料，不过就直接是代码，可以看到其实来自于一个叫做DScaler的项目，在github上目前还能找到该项目的完整资料。
-欢迎加入AI技术专家社群>> 当我们讨论对图片进行预测时，到目前为止我们都是谈论分类。我们问过这个数字是0到9之间的哪一个，这个图片是鞋子还是衬衫，或者下面这张图片里面是猫还是狗。 📷 但现实图片会更加复杂，它们可能不仅仅包含一个主体物体。物体检测就是针对这类问题提出，它不仅是要分析图片里有什么，而且需要识别它在什么位置。我们使用在机器学习简介那章讨论过的图片作为样例，并对它标上主要物体和位置。 📷 可以看出物体检测跟图片分类有几个不同点： 图片分类器通常只需要输出对图片中的主物体的分类。但物体检测必须能
本文编辑的时间是2020年12月3日,官方最新的releases是v3.1,在v3.0的版本中,官网有如下的声明
项目Github地址：https://github.com/Tencent/ncnn
本文介绍了基于FPGA的通用CNN加速设计，可以大大缩短FPGA开发周期，支持业务深度学习算法快速迭代。通用CNN FPGA加速架构能够支持业务快速迭代持续演进中的深度学习模型，包括Googlenet/VGG/Resnet/ShuffleNet/MobileNet等经典模型以及新的模型变种。FPGA预测性能略强于Nvidia的GPU P4，但延时上有一个数量级的优化。在云端，2017年初，我们在腾讯云首发了国内第一台FPGA公有云服务器，我们将会逐步把基础AI加速能力推出到公有云上。AI异构加速的战场很大很精彩，为公司内及云上业务提供最优的解决方案是架平FPGA团队持续努力的方向。
虽然现在RGB是计算机视觉最基本的三原色组成结构，但是YCbCr也有非常重要的角色，甚至却之不可，理由如下：
归根结底，每一种视频压缩方法都要权衡利弊（trade-off）：如果允许更大的文件大小，就可以拥有更好的图像质量；但如果想让文件非常小，那就必须要容忍错误出现的概率。但现在（以及不久的将来），人们希望基于神经网络的方法能够在视频文件大小和质量之间做出更好的权衡与交换（a better trade-off)。
今天是中国传统节日--端午节，祝愿读者朋友端午安康！今天翻出一些关于精细化格点数据的应用设计材料，我觉得放在现在依然适用！做好气象服务需要业内同行们共同努力，共同思考。闲话少叙，上干货！
18届秋招部分流水账，c++开发方向。供春招参考 定义: - 为回答一般 +为较好 x为不会 【远景能源】【挂】 1面 笔试，手写一个编程题。剑指offer原题——实现一个栈，可返回最小值 2面 笔试题逻辑 c++各种new的原理和应用——operator new,placement new，new opertaor 之前的项目中如何测试代码有效性 - 问简历上的东西 3面 问简历上的项目，主要职责和比较得意的设计。- 当时秋招第一面，项目没准备卡壳了 问以后规划 我说对机器视觉感兴趣，然后他就把我打发走
AEC是声学回声消除(Acoustic Echo Canceller for Mobile)
最近收拾书架，翻出一张多年以前的ASIC项目开发流程图，一起回顾一下。典型的瀑布式开发流程：
一般我们在构建CNN的时候都是以32位浮点数为主，这样在网络规模很大的情况下就会占用非常大的内存资源。然后我们这里来理解一下浮点数的构成，一个float32类型的浮点数由一个符号位，8个指数位以及23个尾数为构成，即：
该文章是一篇关于Linux、Windows和macOS操作系统之间区别的文章。文章主要介绍了Linux、Windows和macOS这三种操作系统在桌面环境、图形界面、文件系统、系统管理、软件安装、系统性能、安全性、适用范围等方面的区别。文章还探讨了每种操作系统的优缺点，以及适用场景。最后，作者提供了一些建议，帮助读者选择适合自己的操作系统。
在国内做开发，用中文写注释、写文档，是非常好的习惯，因为太缺优秀的中文文档了，目之所及很多框架都没有完整的中文文档。
3月6日，由国际电信联盟、中国信息通信研究院联合主办，人工智能产业发展联盟（AIIA）和中兴通讯承办的国际论坛“AI in 5G——引领新时代论坛”在深圳召开。
对于原始对比度较低的图像，我们可以提高对比度来增强图像的辨识度，改善图像的视觉效果，转换为更适合人或者机器处理的形式，去除无用的信息，提高使用价值。典型的比如CT图像增强，去雾去雨，静脉增强等算法。
在TPU中的脉动阵列及其实现中介绍了矩阵/卷积计算中的主要计算单元——乘加阵列（上图4），完成了该部分的硬件代码并进行了简单的验证；在 神经网络中的归一化和池化的硬件实现中介绍了卷积神经网络中的归一化和池化的实现方式（上图6），同时论述了浮点网络定点化的过程，并给出了Simple TPU中重量化的实现方式，完成了该部分的硬件代码并进行了验证。
7 月 21 日，“决胜算力时代 ”AI 算力高端闭门分享会在北京天使汇极客咖啡举办。本次分享会由 CSDN 发起，由 CTO 俱乐部，深脑链、AI 科技大本营和区块链大本营协办。
本文介绍了如何将人脸检测的速度做到极致，包括基于Haar特征的级联分类器、快速特征提取、积分图像、并行计算、定点化、GPU优化等方法。
通常，我们谈的高斯模糊，都知道其是可以行列分离的算法，现在也有着各种优化算法实现，而且其速度基本是和参数大小无关的。但是，在我们实际的应用中，我们可能会发现，有至少50%以上的场景中，我们并不需要大半径的高斯，反而是微小半径的模糊更有用武之地（比如Canny的预处理、简单去噪等），因此，小半径的高斯是否能进一步加速就值的研究，正因为如此，一些商业软件都提供了类似的功能，比如在halon中，直接的高斯模糊可以用smooth_image实现，但是你在其帮助文档中搜索gauss关键字后，你会发现有以下两个函数：
以前的博文大部分都写的非常详细，有很多分析过程，不过写起来确实很累人，一般一篇好的文章要整理个三四天，但是，时间越来越紧张，后续的一些算法可能就以随记的方式，把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述，并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了。
首先将1/32-1/64的定点化数据存放到ROM中，ROM中存放的是扩大了2^20 次方的数字四舍五入后的整数部分。n值越大，精度越大，误差越小。这里取n=20；
由于移动端资源的限制，大部分深度学习引擎都部署在云端，移动设备获取到输入数据，经过简单的加工，发送给云端，云端服务器经过深度神经网络推断运算，得到结果并反馈给移动端，完成整个过程。
对于一张图片，R-CNN基于selective search方法大约生成2000个候选区域，然后每个候选区域被resize成固定大小（227×227）并送入一个CNN模型中，使用AlexNet来提取图像特征，最后得到一个4096维的特征向量。然后这个特征向量被送入一个多类别SVM分类器中，预测出候选区域中所含物体的属于每个类的概率值。每个类别训练一个SVM分类器，从特征向量中推断其属于该类别的概率大小。为了提升定位准确性，R-CNN最后又训练了一个边界框回归模型。训练样本为(P,G)，其中P=(Px,Py,Pw,Ph)为候选区域，而G=(Gx,Gy,Gw,Gh)为真实框的位置和大小。G的选择是与P的IoU最大的真实框，回归器的目标值定义为：
导语 | 粗排是介于召回和精排之间的一个模块，是典型的精度与性能之间trade-off的产物。理解粗排各技术细节，一定要时刻把精度和性能放在心中。 在上篇《详细解读！推荐算法架构——召回》中我们结合算法架构召回进行解读分析，本篇将深入重排这个模块进行阐述。 一、总体架构 粗排是介于召回和精排之间的一个模块。它从召回获取上万的候选item，输出几百上千的item给精排，是典型的精度与性能之间trade-off的产物。对于推荐池不大的场景，粗排是非必选的。粗排整体架构如下： 二、粗排基本框架：样本、特征、模
从一个Python Coder的角度来说，其实很羡慕C++里面指针类型的用法，即时指针这种用法有可能会给程序带来众多的不稳定因素（据C++老Coder所说）。本文主要站在一个C++初学者的角度来学习一下指针的用法，当然，最好是带着一定的Python基础再去学习C++的逻辑，会更容易一些。
紧接着上篇的MobileNet V1，Google在2018年的CVPR顶会上发表了MobileNetV2，论文全称为《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》，原文地址见附录。
对于字符串的格式设置，在Python的早期解决方案中，主要使用类似c语言的经典函数printf。
来源：HorizonRobotics 本期由智能驾驶团队吴佳田、颜沁睿、杨德刚给大家分享他们在研发中对视觉SLAM直接法的应用实践，相关代码及说明文档已在Github上发布，地址为：https://
参考：CDC跨时钟域处理及相应的时序约束【set_clock_groups】【set_max_delay】【FPGA探索者】
机器之心专栏 作者：阅面科技童志军 北京时间 9 月 13 日凌晨 1 点整，大家期待已久的苹果发布会终于拉开序幕。在本次发布会中，最受关注的莫过于高端机型的 iPhoneX。它搭载了集成六核处理器的 A11 芯片，支持无线充电以及 4K/60 帧视频拍摄、1080P/240 帧视频拍摄，同时，FaceID 也是其最大的亮点之一。 与指纹识别不同的是，网络上出现很多对于 FaceID 的质疑和吐槽，「睡觉的时候被女朋友拿去解锁怎么办？」，「看一眼淘购物车就支付」等等。那么事实是否如此呢？新技术的出现总是伴
这是本文的下半部分，本文的上半部分以一个演示视频介绍了该人脸识别方案，并介绍了方案的软硬件环境和框架。
在编程语言中，小数通常以浮点数的形式存储。浮点数和定点数是相对的：小数在存储过程中如果小数点发生移动，就称为浮点数；如果小数点不动，就称为定点数。
BIF就是Built-in Functions，内置函数。为了方便程序员快速编写脚本程序，Python提供了非常丰富的内置函数，我们只需要直接调用即可，例如print()的功能是“打印到屏幕”，input()的作用是接收用户输入。注：Python3用input()取代了Python2的raw_input()。
而且相比P图后“变脸”，这次是拍摄短视频时终端实时进行“变脸”，上至万把元的iPhone下至千元安卓机，都能体验，甚至没有网络也OK。
一直在纠结是先讲头部运动，还是先讲空间坐标系，后来决定还是先讲头部运动，让大家先感受一下机械臂在空间中是怎么定位的，然后我们下一节将详细介绍机械臂的空间坐标是怎么回事。空间坐标是一项非常复杂且需要深度理解的东西，学好空间坐标才能学好机械臂的各种运动。为了更好的体验一下机械臂的空间定位，我们先从这个机械臂头部运动开始，让大家体验一下空间坐标及运动。
Annotations tensorflow api numpy api 建立全零张量 tf.zeros(shape=(H, W), dtype=tf.float32) np.zeros(shape=(H, W), dtype=np.float32) 建立全一张量 tf.ones(shape=(H, W), dtype=tf.float32) np.ones(shape=(H, W), dtype=np.float32) 元素乘法 tf.mul(A, B) A * B 矩阵乘法 tf.matmul(
# 字符串格式化符号说明 # %c 格式化字符及其ASCII码 # %s 格式化字符串 # %d 格式化整数 # %o 格式化无符号八进制数 # %x 格式化无符号十六进制数 # %X 格式化无符号十六进制数（大写） # %f 格式化定点数，可指定小数点后的精度 # %e 用科学计数法格式化定点数 # %E 作用同%e，用科学计数法格式化定点数 #
搭建一个论坛需要懂哪些编程知识？简单估算一下： 1.用户侧的交互少不了，前端基础知识至少要懂（HTML+CSS+JS），更别提VUE之类的前端框架； 2.后台处理方面，至少要掌握一门后端语言（如C++\JAVA\PHP\Python），了解基本的数据结构和算法； 3.要存储和管理论坛上用户沉淀数据，得会数据库管理员的基础知识吧？ 4.另外，计算机网络、编译原理、操作系统……都是不可或缺的知识基础。 “那没有受过专业编程培训，想自己搭建一个社区……究竟有没有机会？” 当然有，还很快！ “Discuz! Q
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