测试目的：验证DUT在发送和接收INT8参数时，是否能够保持参数的值和顺序不变。描述本测试用例旨在检验DUT在处理包含INT8类型参数的SOME/IP消息时，是否能够正确地发送和接收这些参数，并且确保返回的方法响应消息中的INT8参数值与请求中的相同。测试拓扑：具体步骤：TESTER：创建S

  前面介绍的推理优化方法都有缺陷：knowledgedistillation：需要样本数据训练student，同时要大量算力更新student参数vLLM：通过pageattention，减少显存浪费，充分利用碎片化的显存，并未减少算力以上两种推理优化的方式都有缺陷，为了弥补上述缺陷，需要新的推理优化方式！tr

MobileNet在进行INT8量化时遇到的挑战主要有以下几个原因：网络结构复杂性：MobileNet使用深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolutions）来减少计算量和参数数量。这种卷积方式使得权重分布更加稀疏且多样化，可能在量化过程中失去一些细微的精度。激活函数和特征图范围

int8 量化是一种用于减少模型大小和计算复杂度的方法，特别是在深度学习模型中。它通过将浮点数（通常是 fp32）转换为8位整数(int8)，从而减少内存使用和提高计算效率。这在嵌入式设备和移动设备上特别有用。下面是 int8 量化的基本原理及其涉及的过程。1.为什么需要量化？减少

背景如下：我要删除Round节点，同时看了一下，Dequantize和Quantize也是没有必要的。所以最好一起删除。原始项目地址：PINTO0309/hand-gesture-recognition-using-onnx:ThisisahandgesturerecognitionprogramthatreplacestheentireMediaPipeprocesswithONNX.Simultane

我们引入了嵌入量化的概念，并展示了它们对检索速度、内存使用、磁盘空间和成本的影响。我们将讨论理论上和实践中如何对嵌入进行量化，然后介绍一个演示，展示了4100万维基百科文本的真实检索场景。目录为什么使用嵌入？嵌入可能难以扩展提高可扩展性二进制量化SentenceT

前面的文章（飞桨paddlespeech语音唤醒推理C定点实现）讲了INT16的定点实现。因为目前商用的语音唤醒方案推理几乎都是INT8的定点实现，于是我又做了INT8的定点实现。 实现前做了一番调研。量化主要包括权重值量化和激活值量化。权重值由于较小且均匀，还是用最大值非饱和量化。最大值

库链接：aalavandhaann/go-icp_cython：用于全局最优3D点集配准的Go-ICP(github.com)解决方法：找到matrix.hpp文件，用记事本打开，在__int8之前加入signed，然后保存。 

原文链接：https://revers.engineering/fun-with-pg-compliant-hook/目录Overview/概述CommonHookPointsinWindowsKernel/Windows内核中的常见钩子点TheHalPrivateDispatchTableTargetDiscovery/目标发现DIY…MOSTLYDIY.../主要δLocatingHalPrivateDispatchTable/

前言 近年来，Transformer已经成为了NLP和CV等领域的主流模型，但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在2019年12月和2021年6月分别推出了高效推理和训练引擎LightSeq，大大加速了Transformer系列模型的训练和推理，也打通了Transformer从训练到推理

目录在CH592上可以运行，用来给RSSI滤波。由于RSSI一般是-100～-20之间的数值，故数组类型是有符号数。/********************缓存迭代**参数：uint8_tnum待加入的数值*uint8_t*data待处理的数组*uint8_tlen数组长度*/__HIGH_CODEv

目录背景源码指令解析硬编码总结背景在一个技术群里，有一个哥们对着hotspot的源码问了个问题：源码看一下对应的源码：//来源：hotspot/src/cpu/x86/vm/assembler_x86.cppvoidAssembler::notl(Registerdst){intencode=prefix_and_encode(dst->encoding());emit_int8(

什么是量化？量化是一种将浮点数转换为整数的方法，可以减少计算量和存储空间，提高模型的运行效率和部署能力。量化的过程可以表示为：\[Q(x)=round(\frac{x}{s})+z\]其中，\(x\)是浮点数，\(s\)是缩放因子（scalefactor），\(z\)是零点（zeropoint），\(Q(x)\)是量化后的整数。缩放因子\(s

5月28日，“全球开源技术峰会GOTC2023”圆满落幕。在本次会上，Databend数据库的优化器研发工程师骆迪安作为嘉宾中的一员，在rust专题专区分会场进行了一次主题为《Rust实现的先进SQL Parser与高效表达式执行框架—Databend数据库表达式框架设计与实现》的演讲。演

引言语言模型一直在变大。截至撰写本文时，PaLM有5400亿参数，OPT、GPT-3和BLOOM有大约1760亿参数，而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结了最近的一些语言模型的尺寸。由于这些模型很大，因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子，仅推理BLOOM-176B模型，你就需要8

泛型的作用有关go泛型的提案和具体使用：https://github.com/polaris1119/go_dynamic_docs/blob/master/go2draft-contracts.md泛型生命周期只在编译期，旨在为程序员生

本文为对目前线性量化优点、原理、方法和实战内容的总结，主要参考神经网络量化简介并加以自己的理解和总结，适合初学者阅读和自身复习用。1，模型量化概述1.1，模型量化优点

模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点。量化有一些相似的术语，低精度（Lowprecision）可能是常见的。低精度模型表示模型权重数值格式为FP16（半精度浮点）或者

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模型量化是模型加速方向一个很重要的方法，主要思想就是用int8数据格式来存储和进行计算。这样做有两点好处：可以减小模型存储的体积。原本float32存储需要4个字节，现在int8存储

Golang泛型泛型函数定义funcFunc1[Tint|int32|int64|float32|float64](a,bT)T{ returna+b}使用Func1[int32](1,2)但是这样好像看起来很丑，所

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引言类型系统是数据库的一个重要组成部分，它提供了一种一致的方式来确定SQL中的数据类型。类型系统的设计很大程度影响数据库的易用性和健壮性，一个设计合理且一致的类型