前言全局说明一、说明1.1环境:Windows11家庭版23H222631.3737二、错误提示2.1win32_10061解决方法：方法1：尝试开启防火墙后，添加anydesk到允许的防火墙列表中方法2：使用anydesk自带的安装，安装后，即可连接免责声明：本号所涉及内容仅供安全研究与教学使用，如......

本文将介绍知识蒸馏（KnowledgeDistillation,KD）的原理，这是一种通过从大型的教师模型向小型的学生模型转移知识来实现模型压缩和优化的技术。知识蒸馏的核心思想是利用教师模型在大量数据上积累的丰富知识，通过特定的蒸馏算法，使学生模型能够学习并吸收这些知识，从而达到与教师模型相......

本文将介绍模型剪枝的概念、方法和流程，这是一种通过移除神经网络中的冗余或不重要参数来减小模型规模和提高效率的模型压缩技术。剪枝不仅可以减少模型的存储和计算需求，还能在保持模型性能的同时提高模型的泛化能力。我们将探讨剪枝的定义、分类、不同阶段的剪枝流程，以及多种剪枝......

什么是透传Attributes透传属性指的是没有被该组件声明为props或emits的属性或v-on事件监听器，eg:class、style、id...在JavaScript中访问透传Attributes//使用useAttrs()API来访问一个组件的所有透传属性<scriptsetup>import{useAttrs}from'vue'constattrs=u......

本文将会重点介绍训练后量化技术的两种方式：动态和静态方法，将模型权重和激活从浮点数转换为整数，以减少模型大小和加速推理。并以KL散度作为例子讲解校准方法和量化粒度控制来平衡模型精度和性能。训练后量化的方式训练后量化的方式主要分为动态和静态两种。动态离线量化动态......

本文将会介绍感知量化训练（QAT）流程，这是一种在训练期间模拟量化操作的方法，用于减少将神经网络模型从FP32精度量化到INT8时的精度损失。QAT通过在模型中插入伪量化节点（FakeQuant）来模拟量化误差，并在训练过程中最小化这些误差，最终得到一个适应量化环境的模型。文中还会讨论伪量化......

模型转换的主要任务是实现模型在不同框架之间的流转。随着深度学习技术的发展，训练框架和推理框架的功能逐渐分化。训练框架通常侧重于易用性和研究人员的算法设计，提供了分布式训练、自动求导、混合精度等功能，旨在让研究人员能够更快地生成高性能模型。而推理框架则更专注于针对特......

"我们要开拓东南亚市场了！"产品经理小王兴奋地告诉我这个消息。作为技术负责人,我立刻意识到这意味着我们需要对整个系统进行国际化改造。说实话,虽然之前也做过一些多语言的项目,但面对一个正在运行的大型系统,国际化改造的挑战还是不小。回想起上周的需求评审会,我们讨论了很多......

kylin桌面系统和服务器版不同，它是基于ubuntu的，所以在安装上大概按照ubuntu安装就行。但kylin桌面系统，的文件管理是peony，而非nautilus，所以安装成功后，右键菜单不显示。1、安装aptinstallsubversionaptinstallrabbitvcs-nautilus2、问题处理 当shell中输入nauti......

图像压缩原因：减少表示图像所需数据量，去除多余数据图像冗余（表达数据的信息多余）编码冗余编码符号数多余实际所需像素间冗余领域像素间相关性心里视觉冗余视觉感知的重要程度信源编码：通过减少冗余数据来实现数据压缩的过程客观保真度准则-----图像质量（相似度）评价当所......