- 运维日志里的“读心术”:深度学习能看出啥? 运维日志里的“读心术”:深度学习能看出啥?
- MicroNAS:面向MCU的零样本神经架构搜索Qiao Y, Xu H, Zhang Y, et al. Micronas: Zero-shot neural architecture search for mcus[C]//2024 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). IEEE, 202... MicroNAS:面向MCU的零样本神经架构搜索Qiao Y, Xu H, Zhang Y, et al. Micronas: Zero-shot neural architecture search for mcus[C]//2024 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). IEEE, 202...
- H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索Yiwei Zhao, Jinhui Chen, Sai Qian Zhang, Syed Shakib Sarwar, Kleber Hugo Stangherlin, Jorge Tomas Gomez, Jae-Sun Seo, Barbara De Salvo, Chiao Liu, Phil... H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索Yiwei Zhao, Jinhui Chen, Sai Qian Zhang, Syed Shakib Sarwar, Kleber Hugo Stangherlin, Jorge Tomas Gomez, Jae-Sun Seo, Barbara De Salvo, Chiao Liu, Phil...
- SmoothQuant: 大型语言模型的精确高效后训练量化Xiao G, Lin J, Seznec M, et al. Smoothquant: Accurate and efficient post-training quantization for large language models[C]//International conference on machine learni... SmoothQuant: 大型语言模型的精确高效后训练量化Xiao G, Lin J, Seznec M, et al. Smoothquant: Accurate and efficient post-training quantization for large language models[C]//International conference on machine learni...
- 嵌入式AI领域关键技术的理论基础 引言嵌入式AI的核心挑战在于如何在极其有限的计算和存储资源下实现高性能的智能推理。这需要我们从数学原理出发,理解模型压缩、优化和部署的本质。 第一部分:神经网络量化的完整理论体系 1.1 量化的信息论基础 1.1.1 从连续到离散:信息损失的数学刻画考虑一个连续随机变量X∈RX \in \mathbb{R}X∈R,其概率密度函数为p(x)p(x)p(x)。... 嵌入式AI领域关键技术的理论基础 引言嵌入式AI的核心挑战在于如何在极其有限的计算和存储资源下实现高性能的智能推理。这需要我们从数学原理出发,理解模型压缩、优化和部署的本质。 第一部分:神经网络量化的完整理论体系 1.1 量化的信息论基础 1.1.1 从连续到离散:信息损失的数学刻画考虑一个连续随机变量X∈RX \in \mathbb{R}X∈R,其概率密度函数为p(x)p(x)p(x)。...
- 改进的激光方法与更快的矩阵乘法Josh Alman and Virginia Vassilevska Williams. 2021. A refined laser method and faster matrix multiplication. In Proceedings of the Thirty-Second Annual ACM-SIAM Symposium on Discret... 改进的激光方法与更快的矩阵乘法Josh Alman and Virginia Vassilevska Williams. 2021. A refined laser method and faster matrix multiplication. In Proceedings of the Thirty-Second Annual ACM-SIAM Symposium on Discret...
- 使用分区截断奇异值分解滤波的近似卷积J. Atkins, A. Strauss and C. Zhang, “Approximate convolution using partitioned truncated singular value decomposition filtering,” 2013 IEEE International Conference on Acoustics,... 使用分区截断奇异值分解滤波的近似卷积J. Atkins, A. Strauss and C. Zhang, “Approximate convolution using partitioned truncated singular value decomposition filtering,” 2013 IEEE International Conference on Acoustics,...
- 无乘法器的多常数乘法Yevgen Voronenko and Markus Püschel. 2007. Multiplierless multiple constant multiplication. ACM Trans. Algorithms 3, 2 (May 2007), 11–es. 第一章 引言与问题定义在数字信号处理(DSP)和计算机算术领域,一个核心问题是如何高效地计算变量... 无乘法器的多常数乘法Yevgen Voronenko and Markus Püschel. 2007. Multiplierless multiple constant multiplication. ACM Trans. Algorithms 3, 2 (May 2007), 11–es. 第一章 引言与问题定义在数字信号处理(DSP)和计算机算术领域,一个核心问题是如何高效地计算变量...
- 1 简介编程免不得要处理各种异常,比如系统的,语言层面的,数据库的,业务逻辑的异常。本文从 语言设计哲学 和 SQL错误处理 两个方面来对比分析。 2、Golang 与 Python 在错误处理上的设计理念Go 的错误处理哲学显式 (Explicit) 优于隐式 (Implicit)Go 选择了非常“啰嗦”的 if err != nil 风格,这是出于语言设计哲学:程序员必须正视每一步可能... 1 简介编程免不得要处理各种异常,比如系统的,语言层面的,数据库的,业务逻辑的异常。本文从 语言设计哲学 和 SQL错误处理 两个方面来对比分析。 2、Golang 与 Python 在错误处理上的设计理念Go 的错误处理哲学显式 (Explicit) 优于隐式 (Implicit)Go 选择了非常“啰嗦”的 if err != nil 风格,这是出于语言设计哲学:程序员必须正视每一步可能...
- EdgeShard:通过协作边缘计算实现高效的大语言模型推理M. Zhang, X. Shen, J. Cao, Z. Cui and S. Jiang, “EdgeShard: Efficient LLM Inference via Collaborative Edge Computing,” in IEEE Internet of Things Journal, vol. 12, no... EdgeShard:通过协作边缘计算实现高效的大语言模型推理M. Zhang, X. Shen, J. Cao, Z. Cui and S. Jiang, “EdgeShard: Efficient LLM Inference via Collaborative Edge Computing,” in IEEE Internet of Things Journal, vol. 12, no...
- Agile-Quant:面向大语言模型边缘端更快推理的激活引导量化框架Shen X, Dong P, Lu L, et al. Agile-quant: Activation-guided quantization for faster inference of LLMs on the edge[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artif... Agile-Quant:面向大语言模型边缘端更快推理的激活引导量化框架Shen X, Dong P, Lu L, et al. Agile-quant: Activation-guided quantization for faster inference of LLMs on the edge[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artif...
- 1.1 深度学习介绍 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 1.3 浅层神经网络 2.1 多分类与 TensorFlow 5、得出每次训练的准确率(通过真实值和预测值进行位置比较,每个样本都比较) 2.2 梯度下降算法改进 2.3.4 其它正则化方法 2.4 BN 与神经网络调优 3.1 图像数据与边缘检测 3.2 卷积神经网络(CNN)原理 3.3 经典分类网络结构 4. 1.1 深度学习介绍 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 1.3 浅层神经网络 2.1 多分类与 TensorFlow 5、得出每次训练的准确率(通过真实值和预测值进行位置比较,每个样本都比较) 2.2 梯度下降算法改进 2.3.4 其它正则化方法 2.4 BN 与神经网络调优 3.1 图像数据与边缘检测 3.2 卷积神经网络(CNN)原理 3.3 经典分类网络结构 4.
- 推荐理由AI编译器是现在各大软硬件厂商争夺的核心要地,本文作者Chris Lattner是LLVM项目的主要发起人与作者之一,Clang编译器的作者,苹果公司编译器开发团队的首席架构师,苹果新编程语言Swift创造者,在这篇万字长文中,他详述了AI编译器发展史。阅读地址https://www.chaspark.com/#/hotspots/1138522768379686912文中列到的关键... 推荐理由AI编译器是现在各大软硬件厂商争夺的核心要地,本文作者Chris Lattner是LLVM项目的主要发起人与作者之一,Clang编译器的作者,苹果公司编译器开发团队的首席架构师,苹果新编程语言Swift创造者,在这篇万字长文中,他详述了AI编译器发展史。阅读地址https://www.chaspark.com/#/hotspots/1138522768379686912文中列到的关键...
- Mixture of Experts架构的简要解析 MoE的起源与核心思想Mixture of Experts(MoE)架构的历史可以追溯到1991年,当时Robert Jacobs、Michael Jordan、Geoffrey Hinton等人在《Neural Computation》期刊上发表了开创性论文《Adaptive Mixtures of Local Experts》。这篇论... Mixture of Experts架构的简要解析 MoE的起源与核心思想Mixture of Experts(MoE)架构的历史可以追溯到1991年,当时Robert Jacobs、Michael Jordan、Geoffrey Hinton等人在《Neural Computation》期刊上发表了开创性论文《Adaptive Mixtures of Local Experts》。这篇论...
- Transformer架构的简要解析Transformer架构自2017年诞生以来,已经彻底革新了人工智能领域,从最初的机器翻译任务扩展到几乎所有的序列建模问题。这种架构通过纯注意力机制取代了传统的循环和卷积结构,实现了前所未有的并行化能力和长距离依赖建模能力。其核心创新在于自注意力机制能够让序列中的任意两个位置直接交互,打破了RNN的序列处理瓶颈。从GPT到BERT,从ChatGPT到C... Transformer架构的简要解析Transformer架构自2017年诞生以来,已经彻底革新了人工智能领域,从最初的机器翻译任务扩展到几乎所有的序列建模问题。这种架构通过纯注意力机制取代了传统的循环和卷积结构,实现了前所未有的并行化能力和长距离依赖建模能力。其核心创新在于自注意力机制能够让序列中的任意两个位置直接交互,打破了RNN的序列处理瓶颈。从GPT到BERT,从ChatGPT到C...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道Agent集成与鸿蒙实战2026/08/11 周二 19:00-21:00
王一男-华为云码道产品规划专家;李炎-华为云码道产品专家;彭江敏-华为云鸿蒙端云一体化开发专家
本次直播带你解读华为云码道7月份产品新特性、新功能。更有专家演示码道Agent Space × 钉钉机器集成实战,从0到1打通消息通道;码道鸿蒙端云一体化实战,快速搭建员工签到系统。
回顾中 -
华为云开发者AI素养直播课·第五期2026/09/04 周五 16:00-18:00
林华鼎-华为云AI开发者运营负责人;蒋春阳-华为云AI开发者案例开发专家
本期直播内容: AI工具体验营 · 第5-8课连讲。Agent-Team 多智能体协作完成毕业设计实践
回顾中 -
华为云开发者AI素养ClassRoom·第六期2026/09/08 周二 19:00-20:00
樊渊-2026华为软件挑战赛冠军
高手来了:看软挑高手解析二维排样问题—从工业难题到算法突破
回顾中
热门标签