1 更高级的算法牵扯到更多重的循环和复杂的计算,尤其是现在人工智能的算法尤其如此.有些历史知识的人能够了解到,人工智能的很多基本算法其实近百年之前就有了,但是当时的计算机技术达不到去实现这些算法的要求,因此当今计算机的技术和当时已经不是在一个量级上面,因此人工智能等方案才有被重新提上日程,获得飞速的发展.也就是说,当人的思想超越当今的技术的时候我们只能等待,但是当当今的技术已经能够赶上人的思想,我们将会无所不能. 2 这一部分的内容主要是充分调用计算机的性能甚至是调用n台计算机形成集群形式使得算

一.变量定义 此文是我学习BFTT算法的笔记,参考了雷明<机器学习与应用>中的BFTT算法推导,将该本书若干个推导串联起来,下列所有公式都是结合书和资料,手动在PPT上码的,很费时间,但是也加深了自己的理解. 二.几个预备知识 (1) 乘法⊙为向量对应元素相乘 (2) 复合函数求导: a.  假设有函数,假设有f(y),如果把x看成常数,y看成W的函数,则有: b.  如果将将W看成常数,y将看成x的函数,则有:     c. 如果有向量到向量的映射: 对于函数 f(y), 有 三.完整的算法

<Effective Java> 第48条:如果需要精确的答案,请避免使用float和double. 如果我们编译运行下面这个程序会看到什么?public class Test{    public static void main(String args[]){        System.out.println(0.05+0.01);        System.out.println(1.0-0.42);        System.out.println(4.015*100);    

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

实现两个矩阵的无循环计算欧氏距离 Euclidean distance navigation: 1.问题描述 2.解决方法 1.问题来源 kNN算法中会计算两个矩阵的距离 可以使用循环的方法来实现,效率较低 def compute_distances_one_loop(self, X): """ train:5000x3072 test: 500x3072 - X: A numpy array of shape (num_test, D) containing test da

在科学研究中,数据运算是必不可少的,下面介绍python语言在科学计算中常用的数据结构和运算函数. 主要数据结构: (1)列表,用中括号表示,元素之间逗号分隔,每个元素可以是数字,字符,也可以是列表,甚至它们的混合.列表赋值时内存地址不会发生改变,因此会出现多个列表名共用同一个内存单元的情况,一旦内存单元的值改变,各列表的值全部相应变化. (2)元组,用小括号表示,一旦生成,元素的值无法改变.该数据类型可以很好的避免列表中元素被其他列表肆意改动的问题. (3)矩阵,时numpy包中定义的一种矩阵

技术背景 JAX-MD是一款基于JAX的纯Python高性能分子动力学模拟软件,应该说在纯Python的软件中很难超越其性能.当然,比一部分直接基于CUDA的分子动力学模拟软件性能还是有些差距.而在计算过程中,近邻表的计算是占了较大时间和空间比重的模块,我们通过源码分析,看看JAX-MD中使用了哪些的奇技淫巧,感兴趣的童鞋可以直接参考JAX-MD下的partition模块. Verlet List和Cell List的使用 关于Verlet List,其实更多的是使用在动力学模拟的过程中,而Ce

今天想做道矩阵的题目时,却卡在一些编程细节上了,找了好久才发现原来是在构造函数处出了问题,然后上网百度了下,发现这篇文章说得很好:从一道题谈C++中构造函数调用构造函数,很棒! 还补充一点: 看来自己C++的基本功还有待提高啊~~

我不知道名字取对没有,在FPGA计算中有时往往需要在不溢出的情况下将数扩大,从而获得更好的计算精度. 比如.在一个8位宽的系统中,将x=0000_0010,算术左移m=5位之后得到xt=0100_0000,此时的xt参与运算之后能得到更好计算精度,并且通过m我们可以把相应的结果移位回来. 典型的应用例子就是,使用cordic计算复数x+jy的相角与模值,那么此时我们可以在保证不溢出的情况下按比例的扩大(x,y),再进行cordic计算,此时我们就可以得到,将计算结果的模值右移相应的m位即可,那么

概述 这是我看typescript的时候看引用资源看到的,原文在这里:Understanding JavaScript Function Invocation and "this",我简单地总结一下记下来供以后开发时参考,相信对其他人也有用. 机制 js中的函数调用机制是这样的: 建立一个表argList,从索引1开始塞入函数的参数. 表的索引0的值是thisValue. 把this赋给thisValue,然后调用func.call(argList). 说这么多,其实就是想说明,函数调

在chrome开发者工具中观察函数调用栈.作用域链与闭包 在chrome的开发者工具中,通过断点调试,我们能够非常方便的一步一步的观察JavaScript的执行过程,直观感知函数调用栈,作用域链,变量对象,闭包,this等关键信息的变化.因此,断点调试对于快速定位代码错误,快速了解代码的执行过程有着非常重要的作用,这也是我们前端开发者必不可少的一个高级技能. 当然如果你对JavaScript的这些基础概念[执行上下文,变量对象,闭包,this等]了解还不够的话,想要透彻掌握断点调试可能会有一些困

来自 :http://jquery01.diandian.com/post/2012-01-16/14500044 Jquery中parentsUntil函数调用最容易犯的三个错误 Jquery的parentsUntil()方法用于查找Jquery对象的祖先,使用的时候有三个问题一定要注意: 1) parentsUntil返回的是一个数组,而不是单个对象.关于这个,注意’parents’是复数就行了,表示它会返回一系列的祖先元素,在数组中越外层的元素的下标越大. 2) parentsUntil返

计算阶乘的和 //阶乘的和,5!+4!+3!+2! int a = 5; for(int b = 4; b > 0; b--) { a = a * b; } //先定义好最大数的阶乘是多少 int c = a; for(int n = 5; n > 1; n--) //当n等于2的时候,这是算的就是1的阶乘,所以后面取n>1 { a = a / n; //利用数学公式,n! = (n + 1)!/(n + 1),再写出for循环计算 c = c + a; //重新定义c的值为每次相加的和

num= 1 #值 =1while num <= 10 : # num(1)小于10 print(num) # 应该打印 这个1的值 num +=1 # num+=1等价于 num再加1 所以这个值一共是2 if num == 6: #如果为6 这个程序终止,如果没有到6,那么程序将会一遍一遍的走直到走到6 break例如:while num <= 10 : 这句话num的值是1,那么print则会判定打印 1但是在执行到了mum+ =1的地方,num这个值就被往上加了一位 变成了2但是依旧没

Hadoop计算中的Shuffle过程 作者:左坚 来源:清华万博 时间:2013-07-02 15:04:44.0 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce,Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼

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js循环函数中的匿名函数和闭包问题(匿名函数要用循环中变量的问题) 一.总结 需要好好看下面代码 本质是因为匿名函数用到了循环中的变量,而普通方式访问的话,匿名函数的访问在循环之后,所以得到的i是循环执行完之后的i,所以不是正确结果 而直接执行匿名函数的方式当场就拿到了正确的i,闭包的方式也是因为将外部函数的变量保存在内存中从而可以得到正确的i 1.直接执行匿名函数的方式和闭包的方式都可以得到正常的结果 2.普通方式因为循环已经执行完成,所以得到的结果(用到的循环中的变量i)都是i执行完最后的结