深度解读昇腾CANN模型下沉技术,提升模型调度性能

如何减少Host Bound模型的Device空闲时间,从而优化模型执行性能显得尤其重要,GE(Graph Engine)图引擎通过图模式的Host调度和模型下沉调度的方式,可提升模型调度性能,缩短模型E2E执行时间。

深度学习论文翻译解析(二十三):Segment Angthing

论文标题:Segment Angthing 论文作者: Alexander Kirillov Eric Mintun Nikhila Ravi Hanzi Mao... 论文地址:2304.02643 (arxiv.org) 声明:小编翻译论文仅为学习,如有侵权请联系小编删除博文,谢谢! 小编是一个

深度长文解析SpringWebFlux响应式框架15个核心组件源码

以上是Spring WebFlux 框架核心组件的全部介绍了,希望可以帮助你全面深入的理解 WebFlux的原理,关注【威哥爱编程】,主页里可查看V哥每天更新的原创技术内容,让我们一起成长。

深度解读昇腾CANN多流并行技术,提高硬件资源利用率

GE(Graph Engine)图引擎采用多流并行算法,在满足计算图任务内部依赖关系的前提下,支持高效并发执行计算任务,从而大大提高硬件资源利用率和AI计算效率。

【深度好文】到底什么是质量意识?如何衡量,如何提升?

大家好,我是狂师! 在软件测试中,质量意识是一个核心且至关重要的概念。相信大家,经常会听到:"这个家伙质量意识很强,某某某要提升质量意识“之类的话语。 在企业中,“质量意识”不仅关乎产品和服务的优劣,更是企业竞争力和可持续发展的关键因素。那么,到底什么是质量意识呢? 坦白讲,”质量意识“是一个较为抽

深度学习论文翻译解析(二十二):Uniformed Students Student-Teacher Anomaly Detection With Discriminative Latent Embbeddings

论文标题:Uniformed Students Student-Teacher Anomaly Detection With Discriminative Latent Embbeddings 论文作者: Paul Bergmann Michael Fauser David Sattlegger C

深度学习项目-MobileNetV2水果识别模型

本项目旨在研究利用深度学习模型进行水果图像分类的方法,具体包括两个主要任务:一是使用卷积神经网络(CNN)模型进行水果图片的分类,二是探索轻量级神经网络模型MobileNetV2在水果图像分类中的应用。

深度解读《深度探索C++对象模型》之C++虚函数实现分析(三)

本系列深入分析编译器对于C++虚函数的底层实现,最后分析C++在多态的情况下的性能是否有受影响,多态究竟有多大的性能损失。

深度学习框架火焰图pprof和CUDA Nsys配置指南

注:如下是在做深度学习框架开发时,用到的火焰图pprof和 CUDA Nsys 配置指南,可能对大家有一些帮助,就此分享。一些是基于飞桨的Docker镜像配置的。 一、环境 & 工具配置 0. 开发机配置 # 1.构建镜像, 记得映射端口,可以多映射几个;记得挂载ssd目录,因为数据都在ssd盘上

深度解读《深度探索C++对象模型》之C++虚函数实现分析(二)

本系列深入分析编译器对于C++虚函数的底层实现,最后分析C++在多态的情况下的性能是否有受影响,多态究竟有多大的性能损失。

深度解读《深度探索C++对象模型》之C++虚函数实现分析(一)

本系列深入分析编译器对于C++虚函数的底层实现,最后分析C++在多态的情况下的性能是否有受影响,多态究竟有多大的性能损失。

深度解读《深度探索C++对象模型》之数据成员的存取效率分析(二)

C++对象在经过类的封装后,存取对象中的数据成员的效率是否相比C语言的结构体访问效率要低下?本篇将从C++类的不同定义形式来一一分析C++对象的数据成员的访问在编译器中是如何实现的,以及它们的存取效率如何?

【高级RAG技巧】在大模型知识库问答中增强文档分割与表格提取

前言 文档分割是一项具有挑战性的任务,它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要,但是目前大多数开源库的处理能力有限。 这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下: 只能处理文本,无法提取表格中的内容 缺乏有效的分割策略,要么是一整个文档全部提取,要么是词粒度的获取

深度解读《深度探索C++对象模型》之默认构造函数

C++的默认构造函数的作用是什么?什么时候会需要一个默认构造函数,以及默认构造函数从哪里来?这篇文章将从编译器的角度来分析这个问题。

深度优先搜索算法-dfs讲解

迷宫问题 有一个迷宫: S**. .... ***T (其中字符S表示起点,字符T表示终点,字符*表示墙壁,字符.表示平地。你需要从S出发走到T,每次只能向上下左右相邻的位置移动,不能走出地图,也不能穿过墙壁,每个点只能通过一次。) 现在需要你求出是否可以走出这个迷宫 我们将这个走迷宫过程称为dfs

Django ORM:最全面的数据库处理指南

**深度探讨Django ORM的概念、基础使用、进阶操作以及详细解析在实际使用中如何处理数据库操作。同时,我们还讨论了模型深入理解,如何进行CRUD操作,并且深化理解到数据库迁移等高级主题。为了全面解读Django ORM,我们也讨论了其存在的不足,并对其未来发展进行了展望。这篇文章旨在帮助读者全

深度学习之PyTorch实战(4)——迁移学习

(这篇博客其实很早之前就写过了,就是自己对当前学习pytorch的一个教程学习做了一个学习笔记,一直未发现,今天整理一下,发出来与前面基础形成连载,方便初学者看,但是可能部分pytorch和torchvision的API接口已经更新了,导致部分代码会产生报错,但是其思想还是可以借鉴的。 因为其中内容

深度学习之PyTorch实战(5)——对CrossEntropyLoss损失函数的理解与学习

其实这个笔记起源于一个报错,报错内容也很简单,希望传入一个三维的tensor,但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4

[转帖]深度解读 V11a : Veeam Backup & Replication 又一重要版本

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[转帖]深度解析:ARM 处理器在云计算领域的崛起!

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