【模型推理】量化实现分享二：详解 KL 对称量化算法实现

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【模型推理】量化实现分享二：详解 KL 对称量化算法实现

欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 大家好,我是极智视界,本文剖析一下 KL 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例. 前面已经写过一篇<[模型推理]量化实现分享一:详解 min-max 对称量化算法实现>,有兴趣的同学可以查阅.这是上一篇的续集,也是量化实现详解的第二篇. 量化背景就不多做介绍了,之前的文章中也说的比较多了,直接开始吧. 1.KL…

【模型推理】量化实现分享三：详解 ACIQ 对称量化算法实现

欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 大家好,我是极智视界,本文剖析一下ACIQ 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例. 这是量化实现的第三篇,前面还有一.二,有兴趣的同学可以查阅 (1) <[模型推理]量化实现分享一:详解 min-max 对称量化算法实现>: (2)<[模型推理]量化实现分享二:详解 KL 对称量化算法实现>; …

【模型推理】量化实现分享一：详解 min-max 对称量化算法实现

欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 大家好,我是极智视界,本文剖析一下 min-max 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例. Tengine 是 OpenAILab 开源的优秀端侧深度学习推理框架,其核心主要由 C 语言实现,包裹的功能代码嵌套了 C++.量化是推理加速必不可少的优化环节,成熟的推理框架一般会把量化模块剥离出来形成独立的一套工具,如 Tengin…

数据挖掘模型中的IV和WOE详解

IV: 某个特征中某个小分组的响应比例与未响应比例之差乘以响应比例与未响应比例的比值取对数数据挖掘模型中的IV和WOE详解 http://blog.csdn.net/kevin7658/article/details/50780391 用 iv而不用woe原因: 4.关于IV和WOE的进一步思考 4.1 为什么用IV而不是直接用WOE 从上面的内容来看,变量各分组的WOE和IV都隐含着这个分组对目标变量的预测能力这样的意义.那我们为什么不直接用WOE相加或者绝对值相加作为衡量一…

[转]Vue项目全局配置微信分享思路详解

这篇文章给大家介绍了vue项目全局配置微信分享思路讲解,使用vue作为框架,使用vux作为ui组件库,具体内容详情大家跟随脚本之家小编一起学习吧这个项目为移动端项目,主要用于接入公众号服务.项目采用两种登录方式,微信授权登录以及账号密码登录.对于移动端项目而言,为了便于项目扩展以及提供开发热更新速度,项目分为不同的模块,每个模块是一个单页面应用.页面分为两种,一种是需要用户登录之后才能浏览,另一种是用户无需登录即可浏览.无论哪一种,均配置微信分享. 使用的技术 1.使用vue作为框架2.使用v…

iOS开发之窥探UICollectionViewController(二) --详解CollectionView各种回调

UICollectionView的布局是可以自己定义的,在这篇博客中先在上篇博客的基础上进行扩充,我们先使用UICollectionViewFlowLayout,然后好好的介绍一下UICollectionView的一些回调方法,主要包括UICollectionViewDataSource,UICollectionViewDelegateFlowLayout,UICollectionViewDelegate相关回调方法,并通过实例来介绍每个回调的用法.并且给每个Section添加定制的Header…

转载：数据挖掘模型中的IV和WOE详解

1.IV的用途 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选.比如我们有200个候选自变量,通常情况下,不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这200个自变量中挑选一些出来,放进模型,形成入模变量列表.那么我们怎么去挑选入模变量呢? 挑选入模变量过程是个比较复杂的过程,需要考虑的因素很多,比如:变量的预测能力,变量之间的相关性,变量的简单性(容易生成和…