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反内卷内耗回答于
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golang代码规范整理

go官方规范: https://github.com/golang/go/wiki/CodeReviewComments

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Go
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单元测试整理

在实际研发与测试工作中,单元测试是代码走向高质量的必经之路,也是效能优化实践的重要一环。单元是应用的最小可测试部件。在过程化编程中,一个单元就是单个程序、函数、...

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自动化测试
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golang测试用例规范

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自动化测试
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TDD案例实战

需求分析后我们一般会做任务拆分/分解, 然后产出接口文档, 这个阶段一般需要前后端开发,产品,测试共同讨论:

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自动化测试
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TDD和自动化测试

TDD 是敏捷开发中的一项核心实践和技术,也是一种设计方法论。TDD的原理是在开发功能代码之前,先编写单元测试用例代码,测试代码确定需要编写什么产品代码。

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OpenVINO CPU加速调研

通过观察转换期间日志, 发现由于模型结构比较简单紧凑, 特征也非常稀疏, 导致转换时可以被算子融合和量化的节点并不多, 故性能提升不是特别明显.

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深度学习
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Tensorflow2 模型优化环境快速搭建

验证下是否安装正常, 命令行输入: python3, 然后粘贴以下内容, 看结果是否能正常输出

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深度学习
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ONNX调研

ONNX(英语:Open Neural Network Exchange)是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式,用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能...

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深度学习
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激活函数

深度学习模型中其它的层都是线性的函数拟合,即便是用很深的网络去拟合,其还是避免不了线性的特性,无法进行非线性建模,而加入非线性激活函数单元,当线性函数的输出层经...

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深度学习
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信息熵理论

信息熵是随机数据源产生信息的均量。信息熵代表的是随机变量或整个系统的不确定性,熵越大,随机变量或系统的不确定性就越大。

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深度学习
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模型复杂度衡量方案

这里硬件主要是指CPU和GPU, 计算机的计算能力主要依靠这两类硬件的支持, 下面以本地开发机的例子说明一下如何计算CPU和GPU的FLOPS。

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深度学习
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模型量化-学习笔记

随着深度学习的不断发展,神经网络广泛应用于不同的领域,取得远超以往的效果的同时深度网络模型的复杂度也越来越高, 这严重制约了它在工业界发展.

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深度学习
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Go Execution Tracer工具使用

在Go工具链中,go tool pprof(与runtime/pprof或net/http/pprof联合使用)是一个基于采样(sampling)的性能剖析(p...

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Go
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go context详解

在 Go 服务器中,每个传入的请求都在其自己的 goroutine 中处理。请求处理程序通常会启动额外的 goroutine 来访问数据库和 RPC 服务等后端...

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Go
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眼中之竹,胸中之竹与手中之竹

清代画家郑板桥论画竹,有“眼中之竹”、“胸中之竹”和“手中之竹”的说法,这是对领域建模绝妙的隐喻。

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架构设计
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go排序算法快速实现

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腾讯云社区发布博客的markdown编辑器格式不够优化?

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tencent · 后台开发 (已认证)

反内卷内耗修改于
1. 图片大小还有对齐方式都不支持, 这个markdown做的体验真的是差. 2. <img>标签也不支持, 功能阉割的太厉害了 image.png 图片... 展开详请
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模型蒸馏-学习笔记

知识蒸馏(Knowledge Distillation)最早是Hinton 2014年在论文Dislillation the Knowledge in a Ne...

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