前置知识 Activation 激活指的是一些在fp时计算得到的临时tensor, 会用于bp时的计算. 如果能在fp计算后把临时tensor缓存下来就可以加速bp, 缺点在于激活会占用大量显存. 以一层transformer结构为例分析下各层存在的激活. 简单部分的分析这里忽略. 主要分析下几个不
前置知识 混合精度训练 在参数存储时采取fp32, 开始进行fp/bp时转成fp16运算, 拿到fp16梯度后再转回fp32更新参数. ZeRO对显存占用的估算: 模型状态: Weights(fp16)、grad(fp16) 和 MasterWeights(fp32 模型参数备份)，momentum
前置知识 \(\sum\) 为累加符号，\(\prod\) 为累乘符号。 上三角矩阵指只有对角线及其右上方有数值其余都是 \(0\) 的矩阵。 如果一个矩阵的对角线全部为 \(1\) 那么这个矩阵为单位矩阵记作 \(I\)。 对于矩阵 \(A_{n,m}\) 和矩阵 \(B_{m,n}\) 满足 \
前置知识 Cpp实现 基础算法 // base method bool basement(int num) { for (int i = 2; i <= sqrt(num); ++i) { if (num % i == 0) return false; } return true; } 证明 筛法初
前置条件 安装docker与dapr: 手把手教你学Dapr - 3. 使用Dapr运行第一个.Net程序 安装k8s dapr 自托管模式运行 新建一个webapi无权限项目 launchSettings.json中applicationUrl端口改成5001，如下： "applicationUr
前置条件：使用 Kubeadm 部署 Kubernetes(K8S) 安装 安装ingress-nginx组件（在master节点执行） 通过 ip+port 号进行访问，使用 Service 里的 NodePort 实现，把端口对外暴露 缺陷：一个端口只能使用一次，一个端口对应一个应用，实际使用中
AlexNet 一些前置知识 top-1 和top-5错误率 top-1错误率指的是在最后的n哥预测结果中，只有预测概率最大对应的类别是正确答案才算预测正确。 top-5错误率指的是在最后的n个预测结果中，只要预测概率最大的前五个中含有正确答案就算预测正确。 max-pooling层 最大池化又叫做
好家伙,这是目前为止最绕的一章,也是十分抽象的一章 由于实在太过抽象,我只能用一个不那么抽象的实例去说服我自己 完整代码已开源https://github.com/Fattiger4399/analytic-vue.git 1.我们要做什么? 来看这个例子, index.html setTimeou
首先有两个前置技巧：1) 两点间的最短距离就是直接连接两点的边的长度；2) 遍历一个子图的最小花费是最小生成树的边权之和乘二。原问题让我们找出一条最短且必经过钦定边的 \(( s, i )\) 路径，那么我们先将 \(\lang s , i \rang\) 连上，问题就变成了找出一条最短且必经过钦定
网络流基础 网络流合集链接：网络流 网络 $G = (V, E)$ 实际上是一张有向图 对于图中每一条有向边 $(x, y) \in E$ 都有一个给定的容量 $c(x, y)$ 特别的，若 $(x,y) \notin E$ , 则 $c(x, y) = 0$ 图中还有两个指定的特殊结点，$S, T
# AC自动机 **前置知识**： - 字典树：可以参考我的另一篇文章 [算法学习笔记(15): Trie（字典树）](https://www.cnblogs.com/jeefy/p/17101290.html) - ~~KMP~~：可以参考 [KMP - Ricky2007](https://ww
本文我们将以围绕系统安全质量提升为目标，讲述在安全前置扫描上实践开展过程。希望通过此篇文章，帮助大家更深入、透彻地了解安全测试，能快速开展安全测试。
本文我们将以围绕系统安全质量提升为目标，讲述在功能安全测试&安全渗透测试上实践过程。希望通过此篇文章，帮助大家更深入、透彻地了解安全测试。
对象存储 前置条件 安装Minio（在102主机上操作） 安装csi-s3插件（在103主机上操作） 使用 参考 本文介绍kubernetes如何基于对象存储（minio）创建PV与PVC 前置条件 准备两台主机，如下： 192.168.92.102：Minio节点，用来安装Minio 192.16
# 上下界网络流 [TOC] > 前置知识以及更多芝士参考下述链接 > 网络流合集链接：[网络流](https://www.cnblogs.com/jeefy/p/17050215.html) 上下界网络流是普通网络流的一种变体，对于网络流，我们不仅关注其流量的上界，下届同样有所体现。 题型大致有五
一、前置知识点 1.1 生产环境部署K8s集群的两种方式 kubeadm Kubeadm是一个K8s部署工具，提供kubeadm init和kubeadm join，用于快速部署Kubernetes集群。 二进制包 从github下载发行版的二进制包，手动部署每个组件，组成Kubernetes集群。
一、前置问题 1.1为什么需要迁移 v3？ Chrome 计划完全停止 v2 版本维护，后续 v2 版本将无法上架谷歌插件商店，除此之外，未来新版本 Chrome 对于 v2 版本插件的限制会越来越大，比如安全性限制 iframe 嵌套只能通过沙盒模式数据通信传递而不能直接获取数据等等，因此 v2
1、前置条件：安装好麒麟V10服务器操作系统、安装kvm、在kvm创建好麒麟V10系统的虚拟机 实验环境：宿主机：麒麟V10 0711 x86_64 ip：192.168.1.11 虚拟机：kvm + 麒麟V10 0711 x86_64 ip：192.168.1.110 2、宿主机配置 # yum
Docker Jenkins 安装配置 Windows 2016 安装 Jenkins 前置条件可参考 Jenkins Pipeline 流水线 - 拉代码(SVN) + Maven 编译打包 Jenkins Pipeline 流水线 - 添加节点 使用代理 Jenkins Pipeline 流水线
1、前置条件 ubuntu 20.04 一键安装dockcer curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh 2、学习Docker 查看容器： docker ps 查看所有容器： docker ps -a 进入容器的内部 docker exec -it
