Platform:NVIDIACUDADevice:NVIDIAGeForceRTX4090Driverversion:550.127.05(Linuxx64)Computeunits:128Clockfrequency:2520MHzGlobalmemorybandwidth(GBPS)float:873.20float2:901.24float4:917.89float8:928.70f

1.终身学习简介神经网络的典型应用场景是，我们有一个固定的数据集，在其上训练并获得模型参数，然后将模型应用于特定任务而无需进一步更改模型参数。然而，在许多实际工程应用中，常见的情况是系统可以不断地获取新数据，例如Web应用程序中的新用户数据或自动驾驶中的新驾驶数据。

目录概主要内容Radix-4FP4formatGradScaleTwo-PhaseRounding(TPR)SunX.,WangN.,ChenC.,NiJ.,AgrawalA.,CuiX.,VenkataramaniS.andMaghraouiK.E.andSrinivasanV.Ultra-lowprecision4-bittrainingofdeepneuralnetworks.NeurIPS,2020.概本文

目录概主要内容NarangS.,DiamosG.,ElsenE.,MicikeviciusP.,AlbenJ.,GarciaD.,GinsburgB.,HoustonM.,KuchaievO.,VenkateshG.andWuH.Mixedprecisiontraining.ICLR,2018.概本文提出了混合精度训练.主要内容从FP32到FP16的一个重要问题是,

目录概HAWQ(HessianAWareQuantization)DongZ.,YaoZ.,GholamiA.,MahoneyM.W.andKeutzerK.HAWQ:Hessianawarequantizationofneuralnetworkswithmixed-precision.ICCV,2019.概本文利用Hessian的topeigenvalues来定位对应block所需要的量化bitw

前言准确度、精确率、召回率、F1值作为评估指标，经常用到分类效果的评测上。比较好理解的二分类问题，准确度评估预测正确的比例，精确率评估预测正例的查准率，召回率评估真实正例的查全率。如何把这些评估指标用到多分类上呢，比如有三个类别A、B、C，准确度好理解，只要关系是否预测正确即

通过代码彻底搞懂Ragas的ContextPrecision是什么在信息检索和机器学习中，评估检索结果的质量非常重要。ContextPrecision是一个用于衡量"检索上下文"中相关文本块比例的指标。它的计算方法是对上下文中每个文本块的精度@k值取平均。精度@k是指在排名k位置的相关文本

机器学习大作业importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val_score,GridSearchCVfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.line

安装gcc-arm-none-eabiJLink或者stm32cubeide自带前面两者安装vscode扩展CMakeToolsCortex-Debug修复vscode爆红.vscode/c_cpp_properties.json{"configurations":[{"name":"Linux","includePath"

在前端开发中，通配符选择器*虽然方便，但应谨慎使用，主要原因在于其性能影响和潜在的样式冲突：性能影响：增加浏览器工作量：通配符选择器会匹配页面上的每一个元素。这意味着浏览器需要遍历所有元素来判断是否应用样式，尤其在大型DOM树中，这会显著增加渲染时间，导致页面加载缓慢，影

以下是准确率(Accuracy)、精确率(Precision)和召回率(Recall)的详细定义和解释：1.准确率(Accuracy)定义：准确率是指模型预测正确的样本占总样本的比例。公式：TP(TruePositive)：真正例，正确预测为正类的样本数量。TN(TrueNegative)：真负例，正确预测为负类的样本数量。

开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。 专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科

往期热门博客项目回顾：计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线基于CNN（卷积神经网络）的YOLOv8模型在动物姿态

训练和推理使用那些大型语言模型，真是挺烧钱的，主要是因为它们太能吃计算资源和内存了。不过啊，我最近发现，用点儿小技巧，就是低精度格式，咱们可以大幅提升训练和推理的速度，快到三倍呢，而且一点儿都不影响模型的准确度。咱们主要聊的虽然是大型语言模型，但这些技巧其实挺万能的，用在

问题背景项目：vue2+elementui老板说：有一个需求，这个输入框最多输入4位数，如果有小数的话，最多输入4位小数，能做吗？我说：“能！”然后我就兴冲冲地做了起来。我一想：“这个直接用el-input-number写不就好了吗”然后我设置了：（最大值9999，精度设置为4，即保留4位小数）<el-input-num

衡量二分类模型精度的一种指标，兼顾了分类模型的精确率（precision）和召回率（recall）。是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0precision&recall二分类问题分类的结果有下面的几种情况：预测\真实正例反例正例预测正确（TruePositive）错误的将其他类预测为本类（False

目标检测是计算机视觉中的重要任务，主要目的是在图像中识别并定位特定的物体。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型作为目标检测领域的代表性方法之一，凭借其高效和准确的特点，广泛应用于实际场景中。本文通过详细介绍目标检测的性能指标及其计算方法，帮助读者更好地理解和评估YOLO

一、基本概念1.YOLO简介YOLO（YouOnlyLookOnce）：是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。2.目标检测算法RCNN：该系列算法实现主要为两个步骤：先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（SelectiveSearch），大概2000个左右；然后

BigDecimal是Java中用于高精度算术运算的类。当您需要精确地处理非常大或非常小的数字时，例如在金融计算中，它特别有用。由于众所周知得原因，Double这种类型在某些情况下会出现丢失精度的问题，所以在需要对较为敏感的数据(比如与金额有关的)进行运算时，我们都会用BigDecimal。但是，用Bi