变压器 原理 网络
Java对象拷贝原理剖析及最佳实践
作者：宁海翔 1 前言 对象拷贝，是我们在开发过程中，绕不开的过程，既存在于Po、Dto、Do、Vo各个表现层数据的转换，也存在于系统交互如序列化、反序列化。 Java对象拷贝分为深拷贝和浅拷贝，目前常用的属性拷贝工具，包括Apache的BeanUtils、Spring的BeanUtils、Cgli ......
【图像处理笔记】SIFT算法原理与源码分析
【图像处理笔记】总目录 0 引言 特征提取就是从图像中提取显著并且具有可区分性和可匹配性的点结构。常见的点结构一般为图像内容中的角点、交叉点、闭合区域中心点等具有一定物理结构的点，而提取点结构的一般思想为构建能够区分其他图像结构的响应函数或者从特征线或轮廓中进行稀疏采样。Harris角点检测器便是运 ......
JavaScript入门③-函数(2)原理{深入}执行上下文
被JavaScript的闭包、上下文、嵌套函数、this搞得很头痛，这语言设计的，感觉比较混乱，先勉强理解总结一下???。● 为什么有闭包这么个东西？闭包包的是什么？● 什么是词法作用域？● 函数是如执行的呢？ ......
神经网络量化基础
模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点。量化有一些相似的术语，低精度（Low precision）可能是常见的。
低精度模型表示模型权重数值格式为 FP16（半精度浮点）或者 INT8（8位的定点整数），但是目前低精度往往就指代 INT8。
常规精度模型则一般表示模型权重数值格式为 FP32（... ......
神经网络模型复杂度分析
终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求，因此需要进行模型复杂度分析，涉及到模型计算量（时间/计算复杂度）和模型参数量（空间复杂度）分析。
为了分析模型计算复杂度，一个广泛采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 （FLOPs），即模型理论计算量，但是，它是一个间接的度量，是对我们真正关心... ......
Backbone 网络-ResNetv2 论文解读
本文发现当使用恒等映射（identity mapping）作为快捷连接（skip connection）并且将激活函数移至加法操作后面时，前向-反向信号都可以在两个 block 之间直接传播而不受到任何变换操作的影响。同时大量实验结果证明了恒等映射的重要性。本文根据这个发现重新设计了一种残差网络基本... ......