Ref: [IR] Compression Ref: [IR] Link Analysis Planar Graph From: http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/PlanarGraph.html#1 由於缺乏優美規律,因此談論對偶圖時,習慣忽略同構. 最特別的對偶圖例子,就是橋( bridge )與自環( loop ). 舉例來說,原圖是一棵樹,對偶圖是一個點以及一大堆自環:各種樹對應各種自環包覆方式. Spanning Tree From: http:/…

Ref: https://www.ibm.com/developerworks/cn/xml/x-datacompression/ Language-Equivalent (类似路径压缩 ) root --> o12有如下三条路径: staff dept/member support/member          Figure, Language-Equivalent nodes 例如:o3, o4, o8, o12 都是 root‘s staff. Figure, Elimination效果…

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

把博客的算法过一遍,我的天呐多得很,爱咋咋地! 未来可考虑下博弈算法. 基本的编程陷阱:[c++] 面试题之犄角旮旯 第壹章[有必要添加Python] 基本的算法思想:[Algorithm] 面试题之犄角旮旯 第贰章[基础算法思想] 基本的练手习题:[LeetCode] 面试题之犄角旮旯 第叁章[综合性算法问题] 彩色PDF的讲义:CMU: Parallel and Sequential Data Structures and Algorithms 一.数据结构 Outline 容器(Conta…

A Simple Graph-Based Intermediate Representation http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tech/c2-ir95-150110.pdf https://wiki.openjdk.java.net/display/HotSpot/C2+IR+Graph+and+Nodes http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tech/c2-ir95-1501…

有位师兄收集了很多slam的学习资料, 做的很赞, 放到了github上, 地址:https://github.com/liulinbo/slam.git ruben update 0823 2016   01StableMatching.pdf 添加部分资料 2 years ago   1502.00956v2.pdf update by ruben 04/08/2016 a year ago   2013.2-第二届虚拟仪器大赛特等奖-结构化环境地图创建机器人.mp4 update by r…

AI框架精要:设计思想 本文主要介绍飞桨paddle平台的底层设计思想,可以帮助用户理解飞桨paddle框架的运作过程,以便于在实际业务需求中,更好的完成模型代码编写与调试及飞桨paddle框架的二次开发. 从编程范式上说,飞桨paddle兼容支持声明式编程和命令式编程,通俗地讲就是,静态图和动态图.其实飞桨paddle本没有图的概念,在飞桨paddle设计上,把一个神经网络定义成一段类似程序的描述,就是在用户写程序的过程中,就定义了模型表达及计算.在静态图的控制流实现方面,飞桨paddle借助…

第一篇--什么是torch.fx 今天聊一下比较重要的torch.fx,也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下,笔记大概拆成三份,分别对应三篇: 什么是torch.fx 基于torch.fx做量化 基于torch.fx量化部署到TensorRT 本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法.废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformat…

关系:Vocabulary vs. collection size Heaps’ law: M = kTbM is the size of the vocabulary, T is the number of tokens in the collec*on Typical values: 30 ≤ k ≤ 100 and b ≍ 0.5σ log M = log K -­ b*log T 关系:Vocabulary中每个term的量 vs. 该term的次序 Zipf’s law: cfi =…

Ori paper: http://www.cse.unsw.edu.au/~wong/papers/www07.pdf ISX Requirements 1 Space does matter for many applications 2 Generally reducing space improves cache locality 3 Indirection is expensive 4 Support fast navigations 5 Support fast insertion…