吐槽在连续挖了好几个坑之后，又开了一个新的坑：推理优化。它属于一个llm底层的应用，目的是在操作系统层面来优化llm的执行速度进而优化整个模型。那闲话少说，我们正式开始。llm的过程prefill阶段与decoding阶段prefilldecoding这两者的区别是prefill会先把所有的数据进行拿出

kd-tree和ball-tree在算法实现原理上的区别主要体现在：1.结构不同；2.划分方式不同；3.查询效率不同；4.应用场景不同；5.空间利用效率不同。总的来说，kd-tree在处理低维数据时效率较高，而ball-tree更适合处理高维数据。kd-tree是一种二叉树结构，而ball-tree则是一种层次化的数据结构。1.

大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。食管胃结合部腺癌(adenocarcinomaoftheesophagogastricjunction，AEG)是一种在食管胃结合部发生的腺癌，其发病率在全球范围内呈上升趋势，但具体的发病机制尚不明确。尽管在基因组、转录组、蛋白质组和磷酸化蛋白质组

附图指标M1:=45;N1:=15;M2:=9;N2:=3;RSV1:=(CLOSE-LLV(LOW,M1))/(HHV(HIGH,M1)-LLV(LOW,M1))*100;RSV2:=(CLOSE-LLV(LOW,M2))/(HHV(HIGH,M2)-LLV(LOW,M2))*100;K1:=SMA(RSV1,N1,1),LINETHICK3,COLORYELLOW;KX:ZIGZAG(K1,2,0),LINETHICK2,COLORYELLOW;K2:SMA(RSV2,N2,1)

无数据知识蒸馏能够利用大型教师网络所学到的知识，来增强较小型学生网络的训练，而无需访问原始训练数据，从而避免在实际应用中的隐私、安全和专有风险。在这方面的研究中，现有的方法通常遵循一种反演蒸馏的范式，在预训练教师网络指导下实时训练生成对抗网络来合成一个大规模的样本集用

0前言本文主要讲解KNN算法中用于快速检索最近元素的KD树的构建及查找原理。为了达到最佳阅读效果，请读者按照本文顺序阅读，文章使用了大量图片帮助读者理解。1背景1.1为什么要使用KD-Tree?k近邻法(KNN)最简单的实现方法是线性扫描。这时要计算输入实例与每一个训练实例的

KD-Tree学习笔记建树如果当前超长方体只有一个点，返回这个点选择一个维度（轮流）选择中位数（\(O(n)\)）递归应用定理二维KDT中节点代表矩阵与任意一个矩形（边界上）有交的只有\(O(\sqrtn)\)个。证明：考虑一条直线，与KDT的交集，此层最多有两个，递归得到递归式，然后套主定理。

学习资料：1.B站-一只叫小花的猫2.语雀-双愚:kdtree3.B站视频：学习kdtree的前置知识：KNN算法KD树简介与背景  k-d树，是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索。关于kd树的背景，它主要是一种解决特征点匹配问题的算法，kd树就是一种高维空间索引结构

手写Kd树（C++模板非递归实现）1.Kd树1.1Kd树简介1.2Kd树的建立1.3Kd树的查找2.C++完整代码实现3.测试代码3.1代码实现3.2测试结果4.与PCL中的Kd树做对比本文实现的Kd树实现参考了高翔博士的书《自动驾驶与机器人中的slam技术从理论到实践》；高博士原书中是递归

参考：KD树详解-CSDN博客 KD树（k-dimensionaltree）是一种用于多维空间中点数据的高效存储和检索的数据结构。在游戏开发中，KD树具有多种重要的应用，主要体现在以下几个方面：1.空间分区KD树可以用于将游戏世界划分为多个区域，从而提高碰撞检测、物体查询等操作的效率。通过将空间划

无论你是专业摄影师、3D家装设计师，还是房产销售人员，经常会需要保存VR全景平台上的720全景图片到本地。直接用浏览器另存为常常无效，这时一款专门的全景图下载工具软件就派上用场了。轻松保存超清VR全景图片市面上有很多720全景图下载工具，但哪一款功能最强呢？我们推荐KD全景下

如果您需要代写公式，请联系我。龙哥QQ：591438821龙哥微信：Long622889RSV:=(((CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9)))*100);K:SMA(RSV,3,1);D:SMA(K,3,1);J:=((3*K)-(2*D));KK:=INTPART(SMA(RSV,3,1));DD:=INTPART(SMA(K,3,1));JJ:=INTPART(((3*K)-

一、定义        PID控制是经典控制理论中控制系统的一种基本调节方式，是具有比例、积分和微分作用的一种线性调节规律，它基于对被控对象的测量值与设定值之间的差异进行调整来实现稳定和精确的控制。        PID控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成，

PID控温PID算法：就是“比例（proportional）、积分（integral）、微分（derivative）”，是一种常见的“保持稳定”控制算法。下面是PID算法的公式PID控制算法的三个最基本的参数：Kp比例增益、Ki积分增益、Kd微分增益。1、Kp比例增益Kp越大，调节作用越激进，Kp调小会让调节作用更保守。2

一、旅行商问题旅行商问题（Travelingsalesmanproblem,TSP）是一个经典的组合优化问题，它可以描述为一个商品推销员去若干城市推销商品，要求遍历所有城市后回到出发地，目的是选择一个最短的路线。当城市数目较少时，可以使用穷举法求解。而随着城市数增多，求解空间比较复杂，无法使

一、旅行商问题旅行商问题（Travelingsalesmanproblem,TSP）是一个经典的组合优化问题，它可以描述为一个商品推销员去若干城市推销商品，要求遍历所有城市后回到出发地，目的是选择一个最短的路线。当城市数目较少时，可以使用穷举法求解。而随着城市数增多，求解空间比较复杂，无法使

一、旅行商问题旅行商问题（Travelingsalesmanproblem,TSP）是一个经典的组合优化问题，它可以描述为一个商品推销员去若干城市推销商品，要求遍历所有城市后回到出发地，目的是选择一个最短的路线。当城市数目较少时，可以使用穷举法求解。而随着城市数增多，求解空间比较复杂，无法使

二叉搜索树二叉搜索树又称为二叉排序树、二叉查找树。请记住，本篇所介绍的所有树，都是二叉搜索树，也就是说都用到了二分查找的思想。二叉搜索树的特征：每个结点的左结点都小于结点本身，右结点都大于结点本身。用中序遍历来遍历一棵二叉搜索树，结果必然是有序的。时间复杂度很低

本文是LLM系列文章，针对《DISTILLM:TowardsStreamlinedDistillationforLargeLanguageModels》的翻译。DISTILLM：面向大型语言模型的流线蒸馏摘要1引言2背景3DISTILLM4实验5分析与讨论6相关工作7结论摘要知识蒸馏（KD）被广泛用于将教师模型压缩为

基本原理中使用AABB作为判断光线和物体相交的加速。在AABB内部如何快速判断判断光线和物体的相交情况呢？主要分为种方法：UniformgridsSpatialpartitions注意这里使用的加速结构是在光线追踪之前做的准备工作。Grids分格子，然后记住每个格子里有哪些物体。碰到格子的话，再和

机器学习（算法篇）完整教程（附代码资料）主要内容讲述：机器学习算法课程定位、目标，K-近邻算法，1.1K-近邻算法简介，1.2k近邻算法api初步使用定位,目标,学习目标,1什么是K-近邻算法,1Scikit-learn工具介绍,2K-近邻算法API,3案例,4小结。K-近邻算法，1.3距离度量学习目标,1欧式距离,2

本文信息中文名：《并行化优化KD树算法：使用C#实现高效的最近邻搜索》英文名："ParallelizedOptimizationofKD-TreeAlgorithm:ImplementingEfficientNearestNeighborSearchinC#"摘要本文介绍了如何使用并行计算技术优化KD树算法，并使用C#编程语言实现了高效的最近邻

P3768Solutionlink\(\begin{aligned}\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^nij\gcd(i,j)&=\sum_{d=1}^n\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^nijd[\gcd(i,j)=d]\\&=\sum_{d=1}^nd^3\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}ij[

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚

在使用K-近邻（KNN）算法时，kd树（k-dimensionaltree）是一种用于减少计算距离次数从而提高搜索效率的数据结构。kd树是一种特殊的二叉树，用于存储k维空间中的数据点，使得搜索最近邻点更加高效。KD树的构造过程是将数据分割成更小的区域，直到每个区域满足特定的终止条件。1、构建KD树在k