文章摘要：借助于QuartusII PLL_IP核产生一个任意频率被测时钟信号，设计一个等精度测量模块，通过其处理后，再数码管上显示出六位的测量频率数值，验证测量的准确度。 关键词：Verilog HDL；等精度频率测量；数码管；PLL_IP核 最终框图： 频率计，即频率计数器，专用于测量被测信号频
BigDecimal是Java中用于高精度算术运算的类。当您需要精确地处理非常大或非常小的数字时，例如在金融计算中，它特别有用。由于众所周知得原因，Double这种类型在某些情况下会出现丢失精度的问题，所以在需要对较为敏感的数据(比如与金额有关的)进行运算时，我们都会用BigDecimal。但是，用
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
https://zhuanlan.zhihu.com/p/449345588 BF16 是对FP32单精度浮点数截断数据，即用8bit 表示指数，7bit 表示小数。 FP16半精度浮点数，用5bit 表示指数，10bit 表示小数； 与32位相比，采用BF16/FP16吞吐量可以翻倍，内存需求可以
摘要：MindStudio是一套基于华为昇腾AI处理器开发的AI全栈开发平台 本文分享自华为云社区《MindStudio模型训练场景精度比对全流程和结果分析》，作者：yd_247302088 。 一、基于MindStudio模型精度比对介绍 1.1 MindStudio介绍 MindStudio是一
摘要：MindStudio提供精度比对功能，支持Vector比对能力。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔》，作者：Tianyi_Li。 训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移
开心一刻 中午和哥们一起喝茶 哥们说道：晚上喝酒去啊 我：不去，我女朋友过生日 哥们瞪大眼睛看着我：你有病吧，充气的过什么生日 我生气到：有特么生产日期的好吧 需求背景 系统对接了外部系统，调用外部系统的接口需要付费，一个接口一次调用付费 0.03 元 同一个月内，同一个接口最高付费 25 元 统计
摘要：本文为大家介绍一下深度学习中的混合精度训练，并通过代码实战的方式为大家讲解实际应用的理论，并对模型进行测试。 本文分享自华为云社区《浅谈深度学习中的混合精度训练》，作者：李长安。 1 混合精度训练 混合精度训练最初是在论文Mixed Precision Training中被踢出，该论文对混合精
摘要：在开发初期开发者往往聚焦在模型的精度上，性能关注较少，但随着业务量不断增加，AI应用的性能往往成为瓶颈，此时对于没有性能优化经验的开发者来说往往需要耗费大量精力做优化性能，本文为开发者介绍一些常用的优化方法和经验。 本文分享自华为云社区《如何使用ModelBox快速提升AI应用性能》，作者：
LED虚拟拍摄-跟踪算法 图引用拍摄黑科技，LED虚拟影棚揭秘 标定流程 上面是一台Track设备,现精度比较高的主要是Redspy,Mosys,一般影视用这二种,其底层技术参考SMAL单目+惯性传感器(IMU),因为需要稳定精准的结果,实现上会贴红外反光片,使用红外相机得到这些贴片对应的稳定特征点
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 声音事件的分类精度与特征提取有很强的关系。本文将深度特征用于环境声音分类（ESC）问题。深层特征是通过使用新开发的卷积神经网络（CNN）模型的全连接层来提取的，该模型通过频谱图图像以端到端的方式进行训练。
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNet top-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源：晓飞的算
PaddleOCRSharp v4.3版本，已经于5月23日发布。该版本的发布，在不影响识别精度的同时，带来了10%~15%速度的提升。 项目地址：https://gitee.com/raoyutian/PaddleOCRSharp 项目简介 PaddleOCRSharp 作者是广州英田信息科技有限
最近YOLO家族又添新成员：YOLOv10，YOLOv10 提出了一种一致的双任务方法，用于无nms训练的YOLOs，它同时带来了具有竞争力的性能和较低的推理延迟。此外，还介绍了整体效率-精度驱动的模型设计策略,从效率和精度两个角度对YOLOs的各个组成部分进行了全面优化，大大降低了计算开销，增强了...
PaliGemma 是 Google 推出的新一代视觉语言模型家族，能够接收图像与文本输入并生成文本输出。 Google 团队已推出三种类型的模型：预训练（PT）模型、混合模型和微调（FT）模型，这些模型分辨率各异，提供多种精度以便使用。 所有模型均在 Hugging Face Hub 的模型库中发
https://zhuanlan.zhihu.com/p/352503879 今天复习mysql理论知识，在看常用数据类型的时候发现float和decimal类型都是表示小数，就展开搜索学习了一下区别，分享给大家： 表示小数的一共有三种类型：float是单精度，double是双精度，decimal是
《RELIC库学习》 文章介绍：密码学与区块链技术实验室向开源项目RELIC贡献国密算法代码 了解 RELIC是由Diego F. Aranha开发的高效、灵活的开源密码原语工具箱，包含多精度整数运算、有限域（包含素数域和二元域）运算、椭圆曲线、双线性映射和扩域运算、密码协议（如RSA、Rabin、
摘要：本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力，弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022] 消除视觉Transformer与卷积神经网络
`numpy`的广播计算是指在多维数组上进行的一种高效计算方式。 它可以将计算任务分配到每个维度上，并且可以在计算过程中进行数据共享和同步，从而提高计算效率和精度。 广播计算在数值计算、科学计算、机器学习等领域都有广泛的应用。 例如，在数值计算中，广播计算可以用于求解大规模的非线性方程组；在科学计算
转载请注明出处： InfluxDB 中的保留策略用于定义时间序列数据在数据库中的保留期限。保留策略决定了数据在 InfluxDB 中的存储持续时间和精度。以下是 InfluxDB 的保留策略类型以及如何设置和查看它们的详细说明： 保留策略类型： 默认保留策略（Default Retention Po
