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近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具. 有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速器延迟. 这一套工具囊括混合量化,全整数量化和修剪. 如何量化模型,尽可任君挑选. 压缩大小,不减精度 双精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)来存储. 比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点:而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储

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前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

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kylin的核心优势在于使用额外的空间存储预计算的结果,以换取查询时间的缩减. 所以我们要对额外的空间进行优化,并且在空间优化之后,cuboid无法完全命中时,对查询时间进行优化. 空间优化的思路就是试图减少额外空间占用,最常用的就是剪枝优化.去掉那些多余的cuboid,减少预聚合的数量 查询时间优化就是针对存储引擎的优化,以hbase为例,其中包括,维度值的编码优化,rowkey按维度分片,调整rowkey生成的规则,降低精度要求,segment合并和清理,并发优化等. 剪枝优化的"多余&qu