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移动端arm cpu优化学习笔记第3弹--绑定cpu(cpu affinity)

本文主要内容是介绍移动端优化会涉及到的绑定cpu(cpu affinity)[2,3]的概念和相关验证实验。

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移动端arm cpu优化学习笔记第4弹--内联汇编入门

本文主要内容是介绍ARMv7和v8内联汇编的一些基础知识,并且会结合两个具体例子去看下如何用内联汇编来改写原来的代码。

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深入理解神经网络中的反(转置)卷积

本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。对于像素级的任务,在decoder部分都会用一些常规操作去逐步恢复feature m...

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详解Winograd变换矩阵生成原理

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编程算法
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移动端arm cpu优化学习笔记第2弹--常量阶时间复杂度中值滤波

https://github.com/Ldpe2G/ArmNeonOptimization/tree/master/ConstantTimeMedianFilt...

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Side Window Filtering 论文解读和C++实现 转

不管原来的滤波器保不保边,运用了side-window思想之后,都可以让它变成保边滤波!

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Side Window Filtering 论文解读和C++实现

刚开始看到这篇论文的时候,我就很感兴趣想去复现一把看看效果。这篇论文是今年 CVPR oral 且不是深度学习方向的,其核心贡献点就是:不管原来的滤波器保不保边...

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移动端arm cpu优化学习笔记----一步步优化盒子滤波(Box Filter) 顶

            最近一段时间做比较多移动端开发相关的工作,感觉移动端优化相关的对我来说挺有趣的,

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模式识别
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卷积神经网络训练模拟量化实践

深度学习在移动端的应用是越来越广泛,由于移动端的运算力与服务器相比还是有差距,

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计算卷积神经网络浮点数运算量

相关代码:CalFlops,基于MXNet框架的 Scala 接口实现的一个计算MXNet网络模型运算量

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批量计算卷积神经网络神经网络
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纯函数式堆(纯函数式优先级队列)part three ---- bootstrapping (自举)

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纯函数式堆(纯函数式优先级队列)part two ----斜二项堆

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纯函数式堆(纯函数式优先级队列)part one ----二项堆

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Mxnet 实现图片快速风格化

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