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- 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。 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。
- TensorRT 是 NVIDIA 官方推出的基于 CUDA 和 cudnn 的高性能深度学习推理加速引擎，能够使深度学习模型在 GPU 上进行低延迟、高吞吐量的部署。 TensorRT 是 NVIDIA 官方推出的基于 CUDA 和 cudnn 的高性能深度学习推理加速引擎，能够使深度学习模型在 GPU 上进行低延迟、高吞吐量的部署。
- 深度学习和计算机视觉方向除了算法训练/研究，还有两个重要的方向: 模型压缩（模型优化、量化）、模型部署（模型转换、后端功能SDK开发）。所谓模型部署，即将算法研究员训练出的模型部署到具体的端边云芯片平台上，并完成特定业务的视频结构化应用开发。 深度学习和计算机视觉方向除了算法训练/研究，还有两个重要的方向: 模型压缩（模型优化、量化）、模型部署（模型转换、后端功能SDK开发）。所谓模型部署，即将算法研究员训练出的模型部署到具体的端边云芯片平台上，并完成特定业务的视频结构化应用开发。
- 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。 前端压缩，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、轻量级网络（紧凑的模型结构设计）以及滤波器（filte 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。 前端压缩，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、轻量级网络（紧凑的模型结构设计）以及滤波器（filte
- 终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求，因此需要进行模型复杂度分析，涉及到模型计算量（时间/计算复杂度）和模型参数量（空间复杂度）分析。 终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求，因此需要进行模型复杂度分析，涉及到模型计算量（时间/计算复杂度）和模型参数量（空间复杂度）分析。
- 查准率和查全率是一对矛盾的的度量。一般来说，查全率高时，查准率往往偏低；而查全率高时，查准率往往偏低。通常只有在一些简单任务中，才可能使查全率和查准率都很好高。精准率和召回率的关系可以用一个 P-R 图来展示，以查准率 P 为纵轴、查全率 R 为横轴作图，就得到了查准率－查全率曲线，简称 P-R 曲线，PR 曲线下的面积定义为 AP。 查准率和查全率是一对矛盾的的度量。一般来说，查全率高时，查准率往往偏低；而查全率高时，查准率往往偏低。通常只有在一些简单任务中，才可能使查全率和查准率都很好高。精准率和召回率的关系可以用一个 P-R 图来展示，以查准率 P 为纵轴、查全率 R 为横轴作图，就得到了查准率－查全率曲线，简称 P-R 曲线，PR 曲线下的面积定义为 AP。
- 矩阵乘的算法优化可分为两类：基于算法分析的方法：根据矩阵乘计算特性，从数学角度优化，典型的算法包括 Strassen 算法和 Coppersmith–Winograd 算法。 矩阵乘的算法优化可分为两类：基于算法分析的方法：根据矩阵乘计算特性，从数学角度优化，典型的算法包括 Strassen 算法和 Coppersmith–Winograd 算法。
- Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言 进行开发实现，基于 Linux 内核的 cgroup，namespace，以及 OverlayFS 类的 Union FS 等技术，对进程进行封装隔离，属于操作系统层面的虚拟化技术。由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程，因此也称其为容器。Docker容器与虚拟机类似，但二者在原理上不同。容器是将操作系统层虚拟化，虚拟机则是虚拟化硬件。 Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言 进行开发实现，基于 Linux 内核的 cgroup，namespace，以及 OverlayFS 类的 Union FS 等技术，对进程进行封装隔离，属于操作系统层面的虚拟化技术。由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程，因此也称其为容器。Docker容器与虚拟机类似，但二者在原理上不同。容器是将操作系统层虚拟化，虚拟机则是虚拟化硬件。
- Linux 新手必备命令：tar、grep、which、find、cut等。`ifconfig`：于配置和显示 Linux 内核中网络接口的网络参数。 Linux 新手必备命令：tar、grep、which、find、cut等。`ifconfig`：于配置和显示 Linux 内核中网络接口的网络参数。
- Linux 系统由 Linux 内核、shell、文件系统和第三方应用软件组成。Linux 文件权限与属性是学习 Linux 系统的一个重要关卡，必须理解这个部分内容的概念。 Linux 系统由 Linux 内核、shell、文件系统和第三方应用软件组成。Linux 文件权限与属性是学习 Linux 系统的一个重要关卡，必须理解这个部分内容的概念。
- 本文章是对《数字图像处理》书中知识概念、定理、公式的总结知识，并给出了自己的理解，部分涉及具体应用代码，主要是原理解析和算法总结。学习数字图像处理能让我们更深入理解计算机视觉领域的内容。 本文章是对《数字图像处理》书中知识概念、定理、公式的总结知识，并给出了自己的理解，部分涉及具体应用代码，主要是原理解析和算法总结。学习数字图像处理能让我们更深入理解计算机视觉领域的内容。
- 机器学习的本质属于应用统计学，其更多地关注如何用计算机统计地估计复杂函数，而不太关注为这些函数提供置信区间，大部分机器学习算法可以分成监督学习和无监督学习两类；通过组合不同的算法部分，例如优化算法、代价函数、模型和数据集可以建立一个完整的机器学习算法。 机器学习的本质属于应用统计学，其更多地关注如何用计算机统计地估计复杂函数，而不太关注为这些函数提供置信区间，大部分机器学习算法可以分成监督学习和无监督学习两类；通过组合不同的算法部分，例如优化算法、代价函数、模型和数据集可以建立一个完整的机器学习算法。
- K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。 K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
- Low level 特征是较低级别的特征，主要是原始特征，不需要或者需要很少的人工处理和干预，例如文本中的词向量特征，图像特征中的像素点大小，用户 id，商品 id等。High level 特征是经过比较复杂的处理，结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征，例如人工打分，模型打分等特征，可以用于较复杂的非线性模型。 Low level 特征是较低级别的特征，主要是原始特征，不需要或者需要很少的人工处理和干预，例如文本中的词向量特征，图像特征中的像素点大小，用户 id，商品 id等。High level 特征是经过比较复杂的处理，结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征，例如人工打分，模型打分等特征，可以用于较复杂的非线性模型。
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