本文整理自讲座： 演讲者为： 功能强大的低能耗设备的引入引发了可以在边缘运行的高级 AI 方法的新时代。但是由于与边缘设备相关的严格限制，在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型，无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难？ 在最好的情况下，深度学习并不是那么容易做好
选自Tensorflow 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和，例如在使用 AlexNet
第一行导入了需要使用的第三方库pickle；第二行定义了一个字典变量student，保存了这个学生的姓名、年龄和性别；第三行是代码的主体部分表示的是以二进制写的方式打开文件’data.p’.
在变量筛选中，通过衡量特征所包含信息量大小，决定是否删除特征，常用的指标有单一值占比、缺失值占比和方差值大小。
shallow size=对象头+类型变量大小*数组长度+对齐填充，如果是引用类型，则是四字节或者八字节（64位系统），
信用风险计量模型可以包括跟个人信用评级，企业信用评级和国家信用评级。人信用评级有一系列评级模型组成，常见是A卡（申请评分卡）、B卡（行为模型）、C卡（催收模型）和F卡（反欺诈模型）。 今天我们展示的是个人信用评级模型的开发过程，数据采用kaggle上知名的give me some credit数据集。
在深度学习项目中，CUDA内存溢出（OutOfMemoryError）是一个常见的难题，尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案，并提供了实用的代码示例。我们将围绕OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误进行深入分析，探讨内存管理、优化技巧，以及如何有效利用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量来避免内存碎片化。本文内容丰富，结构清晰，旨在帮助广大AI开发者，无论是深度学习的初学者还是资深研究者，有效解决CUDA内存溢出问题。关键词包括CUDA内存溢出、PyTorch、内存管理、内存碎片化、深度学习优化等，确保容易被搜索引擎检索到。
大家对地址都不陌生，就像在生活中住酒店如何找到房间？那不就通过房卡上的房间号先确定楼层在确定房间。而这些房间号我们也叫地址。 把内存划分为一个个内存单元，一个单元为一个字节，而计算机中都是以一个比特位存储一个2进制位，一个字节也就是8个比特位。 这使得每个内存单元都有一个编号，通过这个编号，就能迅速找到这个内存空间。 在C语言中给地址起了新名叫：指针
Python作为一个，目前最火的编程语言之一，已经渗透到了各行各业。它易学好懂，拥有着丰富的库，功能齐全。人生苦短，就用Python。
Matt MacGillivray 拍摄，保留部分权利 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后，您将学会： 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
多语言混搭开发工程师，多年 PHP、Python 项目开发经验，曾就职 360、绿盟科技，7年工作经验。擅长于 Web 安全开发、性能优化、分布式应用开发&设计等多方面，51Reboot 金牌讲师。
本文是Netty文集中“Netty 源码解析”系列的文章。主要对Netty的重要流程以及类进行源码解析，以使得我们更好的去使用Netty。Netty是一个非常优秀的网络框架，对其源码解读的过程也是不断学习的过程。 AdaptiveRecvByteBufAllocator主要用于构建一个最优大小的缓冲区来接收数据。比如，在读事件中就会通过该类来获取一个最优大小的的缓冲区来接收对端发送过来的可读取的数据。 关于AdaptiveRecvByteBufAllocator的分析，会通过一层层的Java doc来
可以看到，类实例化的对象的大小为1。这是因为即使类是空白类，编译器也会分配一个字节的空间来占位，用来和真正的空白/空变量区别开来（毕竟实例化其实就是分配一定的内存空间，如果没有分配空间，那么就和没有实例化差不多了）。不过注意的是，如果空白类作为基类被继承了的话，是不会对继承它的类的空间产生影响的，即在继承的一瞬间，基类大小变为0，而继承它的类的大小只与自己的成员变量有关（此处默认为单一继承）:
长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。 它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。 在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完
3.Object ElementAt(int index)：返回指定index位置处的元素。
原文链接：https://blog.csdn.net/javageektech/article/details/103077788
正式开始建模与处理数据前，对数据进行探索并有一个初步的认识非常重要，本文将围绕变量探索，展示分类、连续变量，以及两种类型变量结合的探索方法，并展示 Python Pandas 数据处理与可视化中的一些快捷常用骚操作~
1）直接new 一个ArrayList对象时（未指定初始容量大小）是一个空的数组，容量大小为零。 public ArrayList() { // DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA 变量为一个空的数组 private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {}; this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA; } 2）、当第一次调用ArrayList对象的add方法时，分配容量大小 public boolean add(E e) { // size 为ArrayList的实际数量大小而非容量大小，如果未指定容量构建的ArrayList对象此时size对象应该为0 ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!! elementData[size++] = e; return true; } private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) { // 如果为空数组，最小需要容量为默认最小容量DEFAULT_CAPACITY 也就是10 private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10; if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) { minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity); } // 调用扩容方法 ensureExplicitCapacity(minCapacity); } private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) { modCount++; // 如果最小的需要容量大于此时的容量，调用真正的扩容方法 // overflow-conscious code if (minCapacity – elementData.length > 0) grow(minCapacity); } private void grow(int minCapacity) { // overflow-conscious code int oldCapacity = elementData.length; // 第一次扩容1.5倍 int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); // 还是比需要的容量小就把需要的容量作为新的容量值 if (newCapacity – minCapacity < 0) newCapacity = minCapacity; // 如果此时的新的容量比最大容量还大则比较需求容量和数组最大容量的大小， 如果比最大容量大就赋值为整数最大值，反之赋值为最大容量。 这里主要防止1.5倍扩容导致新容量值超过数组最大容量 if (newCapacity – MAX_ARRAY_SIZE > 0) newCapacity = hugeCapacity(minCapacity); // minCapacity is usually close to size, so this is a win: // 进行一个复制操作 elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity); } private static int hugeCapacity(int minCapacity) { if (minCapacity < 0) // overflow throw new OutOfMem
Jetson用于以高性能推理将各种流行的DNN模型和ML框架部署到边缘，以执行诸如实时分类和对象检测，姿态估计，语义分段和自然语言处理（NLP）之类的任务~下表就是jetson家族的产品的性能比较;
python的变量类型不像C++一样在定义时必须制定参数的变量类型，是一种动态语言
Java中List是一个必须要掌握的基础知识，List是一个接口，实现List接口的基础类有很多，其中最具有代表性的两个：ArrayList和LinkedList。
1. JDK,JRE,JVM三者之间的关系，以及JDK、JRE包含的主要结构有哪些？
在python中，数据类型基本上，分为整数，浮点数和字符串。并且可以直接使用，不需要其他的操作。但是在JAVA中数据类型的变量类型是多种多样的。光数值类型就有四种，每当我们去使用它们时，同时也要声明他们的变量类型。
内存是电脑上特别重要的存储器，计算机中程序的运行都是在内存中进行的 。 所以为了有效的使用内存，就把内存划分成一个个小的内存单元，每个内存单元的大小是1个字节。 为了能够有效的访问到内存的每个单元，就给内存单元进行了编号，这些编号被称为该内存单元的地址。 那这些编号是怎么产生的呢？ 在32/64 位平台上，就有32/64根地址线，这些地址线是物理线，在通电之后，产生电信号（正电为1，负电为0），然后电信号再转化为数字信息，即32/或64位由0，1组成的二进制序列，每一个内存单元对应的二进制序列就是它的编号。
0 字节的变量在内存中的地址是相同的，称为 zerobase，这个变量在 runtime/malloc.go 文件中
int arr[10]={0};显而易见这是一个典型的数组，但要注意便是[ ]中一定得是常量，常量，常量！！
可以看到，weight为double类型，索引从3直接跳到5，说明double占据两个slot
2. 引入头文件 : 使用 queue 队列之前 , 必须先包含其头文件 , queue 队列是 STL 模板类中提供的容器 ;
是的，所有语言的数据类型就那么几种，而字符串就是其中重要的一种，也是基础中的基础，值得我们好好研究。
至于什么是ddt这个可以参考我之前写的博客内容，使用ddt框架的时候，有个问题困扰我很久了，一直没得到解决（也有很大小伙伴问过我，没解决抱歉了！） 这个问题就是：如何使用ddt框架时，生成的html报告里面注释能对每个用例传入不同的说明？默认是固定写死的内容。 最近刚好看到关于python的docstring【python笔记30-docstring注释添加变量】(https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/9719147.html)相关知识，ddt源码也读了几次，也思考了很多办法去给docstring传入变量内容，甚至使用装饰器（decorator）都未能成功。一次偶然机会，代码删了一半，运行成功了，算是机缘巧合吧，然后灵光一闪打通了任督二脉！
ConcurrentHashMap顾名思义就是同步的HashMap，也就是线程安全的HashMap，所以本篇介绍的ConcurrentHashMap和HashMap有着很重要的关系，所以建议之前没有了解过HashMap的可以先看看这篇关于HashMap的原理分析《HashMap从认识到源码分析》，本篇继续以JDK1.8版本的源码进行分析，最后在介绍完ConcurrentHashMap之后会对ConcurrentHashMap、Hashtable和HashMap做一个比较和总结。
您可以使用这20个提示，技巧和技术来解决过度拟合问题并获得更好的通用性
1. 常用的数据结构 ( 容器 ) 及分类 : 数组 , 链表 , 树 , 栈 , 队列 ; 容器可以分为序列式 , 与关联式 两种 ;
网友的家里有一条狗🐶，很喜欢乘人不备睡沙发🛋️，恰好最近刚搬家 + 狗迎来了掉毛期 不想让沙发上很多毛。所以希望能识别到狗，然后播放“gun 下去”的音频📣。
选自arXiv 作者：吴育昕、何恺明 机器之心编译 自 Facebook 在 2017 年 6 月发布 1 小时训练 ImageNet 论文以来，很多研究者都在关注如何使用并行训练来提高深度学习的训练速度，其研究所使用的批尺寸也呈指数级上升。近日，FAIR 研究工程师吴育昕、研究科学家何恺明提出了组归一化（Group Normalization）方法，试图以小批尺寸实现快速神经网络训练，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批归一化方法。 批归一化（Batch Norm/BN）是深度学习中非
在正式学习Python语言之前，我们先来了解一下Python有哪些特性，以及Python的基本语法结构是怎样的。
ChatGPT目前对我来说已经是编程助手了，可以协助我完成很多工作，比如工作中经常需要给变量取名，看似简单的事情，实际上经常想破脑壳。但是这种类似的事情只要交给ChatGPT就可以轻松拿捏🫴，本文主要记录一些我使用过并可以复用的提问。
jdk1.7.0_79 我相信几乎所有的同学在大大小小的笔试、面试过程中都会被问及ArrayList与LinkedList之间的异同点。稍有准备的人这些问题早已烂熟于心，前者基于数组实现，后者基于链表实现；前者随机方法速度快删除和插入指定位置速度慢，后者随机访问速度慢删除和插入指定位置速度快；两者都是线程不安全的；列表与数组之间的区别等等。 列表与数组之间很大的一个区别就是：数组在其初始化就需要给它确定大小不能动态扩容，而列表则可以动态扩容。ArrayList是基于数组实现的，那么它是如何实现的
A.vector是线程安全的ArrayList，在内存中占用连续的空间。 初始时有一个初始大小， 当数据条数大于这个初始大小后会重写分配一个更大的连续空间。 如果Vector定义为保存Object则可以存放任意类型， 无需事先知道！！！ B.选项说的情况就是我们自定义异常的情况， 我们可以用违例（Exception）来抛出一些并非错误的消息， 可以，并非错误的消息。 比如我自定义一个异常，若一个变量大于10就抛出一个异常， 这样就对应了B选项说的情况， 我用抛出异常说明这个变量大于10， 而不是用一个函数体（函数体内判断是否大于10，然后返回true或false）判断， 因为函数调用是入栈出栈， 栈是在寄存器之下的速度最快，且占的空间少， 而自定义异常是存在堆中，肯定异常的内存开销大！ C选项是错误的，因为接口中不能声明变量，只有常量！ 接口中只有常量定义，没有变量声明。 接口中方法默认是abstract public， 所以在接口只写函数声明是符合语法规则。 但是变量默认是用public final static 修饰的， 意思它是静态常量，不是变量！ 另外， 常量不管在接口中还是类中必须在声明时初始化。 D.子类可以访问父类受保护的成员 访问修饰符 访问范围 继承性 private 本类内部 不可继承 私有的 (default) 本类+同包 同包子类可以继承 默认的 protected 本类+同包+子类 可以继承 受保护的 public 公开 可以继承 公开的
自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构，如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等，它经常被研究人员和公司所使用，提供 PyTorch 和 TensorFlow 的前端实现。
导读：随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。
上一篇文章我们分析了View的加载流程，今天我们继续来深入学习View的绘制流程，接着上次的View绘制开始，同样使用的是Android 7.1源码。 1、回顾addView方法 上篇文章从a
3、生成路径，将正样本集的路径要存成 *.vec格式；负样本集的路径不做要求，*.txt就可以；
来源：机器学习那些事本文约2700字，建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
大数据文摘转载自达纳斯特 编码原则 建议1：理解 Pythonic 概念—-详见 Python 中的《Python之禅》 建议2：编写 Pythonic 代码 （1）避免不规范代码，比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等。有时候长的变量名会使代码更加具有可读性。 （2）深入学习 Python 相关知识，比如语言特性、库特性等，比如Python演变过程等。深入学习一两个业内公认的 Pythonic 的代码库，比如Flask等。 建议3：理解 Python 与 C 的不同之处，比如缩进与
时令已经过了白露，转眼就快到了中秋佳节，天天渐渐变凉，一派秋天肃杀的景象。2020年注定是一个不平凡的一年。新型肺炎带来的影响还在持续。生活和经济都蒙上了一些不确定的薄薄的灰色。最近疫情期，自己憋在家里除了日常的活动外，没有其它事情要做，感觉时间都浪费掉了。同时由于疫情经济和情感上压力也有些大。为了排解压力让自己充实起来，我决定自己用一个月的时候自学一个新语言，选来选去决定学习python。在学习的过程中接有时感觉特别累，每天总体上也坚持自学至少三个小时。学习中发现了一个比较好的软件xmind，通过xmind这个思维导图软件制作了一些自学笔记，把每节的重点整理成图形的方式，很容易直观理解和掌握。最近整理出来一些图例分享给大家一起学习，希望大家能喜欢。自学确实不容易，贵在坚持！前一段时间给几个同学培训，录制了一些关于java基础方面的视频，我发布到公众号和视频网站上，最近好多朋友联系我给我鼓励让我继续接着写下去。所以今天陆续整理前面的一些文稿，整理成册分享给大家，欢迎鉴阅。希望大家能喜欢我的文章，继续鼓励我。共同成长。
随机梯度下降是训练深度学习模型的主要方法。
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