编写可调模板并使用Auto-tuner自动调谐器 本文介绍在TVM自动调谐模块. 自动调谐有两个步骤.第一步是定义搜索空间.第二步是运行一个搜索算法来探索这个空间.可以学习如何在TVM中执行这两个步骤.以矩阵乘法为例说明了整个工作流程. 本文不会在Windows或最新版本的macOS上运行.要让它运行,需要将主体包装在if __name__ == "__main__":块中. 安装依赖项 要在TVM中使用autotvm包,需要安装一些额外的依赖项.此步骤(安装xgboost)可以跳过,…

配置eclipse编写html/js/css/jsp/java时自动提示步骤: 1.打开eclipse→Windows→Preferences→Java→Editor→Content Assist 修改Auto Activation triggers for java的值为:zjava   点击apply按钮 如图: 2.继续打开JavaScript→Editor→Content Assist 修改Auto Activation triggers for JavaScript的值为:zjs  …

Atitit.auto complete  自动完成控件的实现总结 1. 框架选型 1 2. 自动完成控件的ioc设置 1 3. Liger  自动完成控件问题 1 4. 官网上的code有问题,不能显示控件渲染,,查看源码  <input type="text" id="txt2" onchange="changeEventO9()"/>这个简化版本的走ok兰... 1 5. Liger  自动完成控件的调用 2 6. ------…

Auto ML自动特征工程 特征工程是在做机器学习训练的过程中必不可少的环节,特征工程就是找出对模型结果有益的特征交叉关系,通常特征工程需要耗费算法工程师大量的精力去尝试.针对这样的场景,PAI推出智能特征交叉组件,基于该组件可以帮助您锁定哪些特征的交叉是有意义的.本文介绍智能特征交叉组件的使用方法. 流程图 智能特征交叉基于深度学习框架TensorFlow开发,底层有大量并行化计算的工作,需要使用GPU.目前只有北京和上海两个区域支持该功能. 总流程图: 说明 使用首页的模板列表创建项目时,需…

Auto ML自动调参 本文介绍Auto ML自动调参的算法介绍及操作流程. 操作步骤 登录PAI控制台. 单击左侧导航栏的实验并选择某个实验. 本文以雾霾天气预测实验为例. 在实验画布区,单击左上角的Auto ML > 模型自动调参. 在自动调参配置页面,选择需要调参的算法,单击下一步. 说明 一个实验中有多个算法时请单选一个算法. 在调参配置模块,选择调参方式,完成后单击下一步. 阿里云机器学习提供如下调参方式供选择: EVOLUTIONARY_OPTIMIZER 随机选定a个参数候选集(探…

ARM-CPU卷积网络的自动调谐 为特定的ARM设备自动调谐对于获得最佳性能至关重要.这是一个关于如何调整整个卷积网络的资料. 以模板的形式编写了TVM中ARM CPU的操作实现.模板有许多可调旋钮(平铺系数.矢量化.展开等).将调整神经网络中的所有卷积和深度卷积算子.在调优之后,生成一个日志文件,其中存储了所有所需操作符的最佳旋钮值.当TVM编译器编译这些运算符时,它将查询此日志文件以获得最佳的旋钮值. 还发布了一些arm设备的预调参数.可以转到arm cpu基准测试来查看结果. 本文不会在W…

去年过年放假的时候写了一个12306.cn网站的自动登录器,刚好那时候放假了,所以没把源代码放出来,现在将代码发出来,由于编写得比较仓促(从放假的下午19:00左右到晚上到00:00左右),很多细节问题考虑不是很全面,如断网的情况未考虑,界面比较简单,错误之处请大家批评指正.   注意:本程序基于.net framework4.0编写,UI使用WPF   源代码下载地址1:http://115.com/file/e7l5t4uw 源代码下载地址2:http://files.cnblogs.com…

NVIDIA GPU卷积网络的自动调谐 针对特定设备和工作负载的自动调整对于获得最佳性能至关重要.这是关于如何为NVIDIA GPU调整整个卷积网络. NVIDIA GPU在TVM中的操作实现是以模板形式编写的.模板有许多可调旋钮(平铺系数.展开等).将调整神经网络中的所有卷积和深度卷积算子.在调优之后,生成一个日志文件,其中存储了所有所需操作符的最佳旋钮值.当TVM编译器编译这些运算符时,它将查询此日志文件以获得最佳的旋钮值. 还发布了一些NVIDIA GPU的预调参数.可以去NVIDIA G…

python爬虫实战——图片自动下载器 之前介绍了那么多基本知识[Python爬虫]入门知识,(没看的先去看!!)大家也估计手痒了.想要实际做个小东西来看看,毕竟: talk is cheap show me the code! 这个小工程的代码都在github上,感兴趣的自己去下载: https://github.com/hk029/Pickup 制作爬虫的基本步骤 顺便通过这个小例子,可以掌握一些有关制作爬虫的基本的步骤. 一般来说,制作一个爬虫需要分以下几个步骤: 1. 分析需求(对,需求…

  python爬虫实战——图片自动下载器 制作爬虫的基本步骤 顺便通过这个小例子,可以掌握一些有关制作爬虫的基本的步骤. 一般来说,制作一个爬虫需要分以下几个步骤: 分析需求(对,需求分析非常重要,不要告诉我你老师没教你) 分析网页源代码,配合F12(没有F12那么乱的网页源代码,你想看死我?) 编写正则表达式或者XPath表达式(就是前面说的那个神器) 正式编写python爬虫代码 效果 运行: 恩,让我输入关键词,让我想想,输入什么好呢?好像有点暴露爱好了. 回车 好像开始下载了!好赞!,…