推理

推理端框架简介高通SNPE 神经网络处理引擎阿里巴巴 MNN 腾讯 FeatherCNN 端侧推理引擎卷积计算优化卷积计算优化

高性能计算(High performance computing，缩写HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的H…

codeforces round 926 div2(A-D)

1.A a题 ∑ i 2 n ( a i − a i − 1 ) \sum_{i2}^{n}(a_{i}-a_{i-1}) ∑i2n(ai−ai−1) a n − a 1 a_{n}-a_{1} an−a1所以我们排一下序输出 a n − a 1 a_{n}-a_{1} an−a1即可,当然直接累加也可以 #include<bits/stdc.h> using namespace std; #def…

LeetCode 面试题29. 顺时针打印矩阵

原题目：https://leetcode-cn.com/problems/shun-shi-zhen-da-yin-ju-zhen-lcof/ 思路： 记录上下和左右边界，每次边界--，如果超出边界就退出代码： class Solution { public:vector<int> spiralOrder(vector<…

深度学习手写字符识别：推理过程

说明本篇博客主要是跟着B站中国计量大学杨老师的视频实战深度学习手写字符识别。第一个深度学习实例手写字符识别深度学习环境配置可以参考下篇博客，网上也有很多教程，很容易搭建好深度学习的环境。 Windows11搭建GPU版本PyTorch环境详细过程数…

GEMM优化(RISC-V平台)

文章目录预备知识准备工作测试交叉编译内存带宽测试roofline模型 sgemm优化使用说明Version 0: naive版本Version 1: 循环交换版本Version 2: 分块版本Version 3: 分块优化版本Version 4: B prepack版本Version 5: A pack & B prepack版本Version 6: 汇编版本Version 7: 汇…

七个经典推理（据说没有人能全部答对）

第一个故事：企鹅肉　　一个人在朋友家吃饭，问朋友这餐吃的是什么肉？朋友说是企鹅肉，他就号啕大哭自杀了。为什么？ 第二个故事：跳火车　　一个人坐火车去邻镇看病，看完之后病全好了。回来的路上…

8 不确定性推理（12.7）

文章目录1 不确定性推理的基本概念1.1 不确定性推理的含义1.2 不确定性推理的基本问题1.3 不确定性推理的类型2 确定性结论2.1 可信度的概念2.2 CF模型2.2.1 知识不确定性的表示2.2.2 可信度的定义与性质2.2.3 证据不确定性的表示2.2.4 否定与组合证据不确定性的计算2.2.5 不确…

Triton教程 --- 模型管理

Triton教程 — 模型管理 Triton系列教程: 快速开始利用Triton部署你自己的模型Triton架构模型仓库存储代理模型设置优化动态批处理速率限制器 Triton 提供的模型管理 API 是 HTTP/REST 和 GRPC 协议的一部分，也是 C API 的一部分。 Triton 以三种模型控制模式之一…

Python大型数据集(GPU)可视化和Pillow解释性视觉推理及材料粒子凝聚

🎯要点 Python图像处理Pillow库：🎯打开图像、保存图像、保存期间的压缩方式、读取方法、创建缩略图、创建图像查看器。🎯获取 RGB 值，从图像中获取颜色，更改像素颜色，转换为黑…

python 侦探推理小游戏，通过角色和所在房间的关系，推理

#输入代码 import random YNAMES ["A", "B", "C", "D", "E"] ROOM[1,2,3,4,5]MURrandom.choice(YNAMES) DICT_ROOM{1:[] ,2: [],3: [],4: [],5:[]}times 1 # 初始化 flag1 while flag1:DICT_ROOM[1].append([])DICT_ROOM[…

Python贝叶斯推理和概率规划

贝叶斯和概率规划贝叶斯策略在以下情况下特别有用： 您对未知模型参数或有关数据生成的明确信息有先验信念 - 即您想要合并的有用信息。运行学习算法后，我们对参数有了更新的信念——即参数的新分布。您想要捕获结果的不确定性（模型的确定性…

读像火箭科学家一样思考笔记03_第一性原理（上）

1. 思维的两种障碍 1.1. 为什么知识会成为一种缺陷而非一种美德 1.1.1. 知识是一种美德 1.1.2. 知识同样的特质也会把它变成一种缺点 1.1.3. 知识确实是个好东西，但知识的作用应该是给人们提供信息，而不是起约束作用 1.1.4. 知识应该启发智慧&#…

强化学习中训练阶段和测试阶段的区别，在代码上是怎么体现的

强化学习中训练阶段和测试阶段的区别，在代码上是怎么体现的在强化学习中，训练阶段和测试阶段有一些关键的区别。这主要涉及到探索与利用的平衡、环境交互、以及模型参数更新等方面。以下是训练阶段和测试阶段的主要区别以及在代码中可能如何体现&#…

ICLR 2024 高分论文 | Step-Back Prompting 使大语言模型通过抽象进行推理

文章目录一、前言二、主要内容三、总结🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 一、前言 ICLR 2024 高分论文：《Step-Back Prompting Enables Reasoning Via Abstraction in Large Language Models》论文地址：https://openreview.net/forum?id=3bq3jsvcQ1 …

部署快捷、使用简单、推理高效！大模型部署和推理框架 Xinference 来了！

今天为大家介绍一款大语言模型（LLM）部署和推理工具——Xinference[1]，其特点是部署快捷、使用简单、推理高效，并且支持多种形式的开源模型，还提供了 WebGUI 界面和 API 接口，方便用户进行模型部署和推理。 …

HugggingFace 推理 API、推理端点和推理空间相关模型部署和使用以及介绍

HugggingFace 推理 API、推理端点和推理空间相关模型部署和使用以及介绍。 Hugging Face是一家开源模型库公司。 2023年5月10日，Hugging Face宣布C轮1亿美元融资，由Lux Capital领投，红杉资本、Coatue、Betaworks、NBA球星Kevin Durant等跟投…

xinference - 大模型分布式推理框架

文章目录关于 xinference使用1、启动 xinference设置其他参数 2、加载模型3、模型交互其它报错处理 - transformer.wte.weight 关于 xinference Xorbits Inference（Xinference）是一个性能强大且功能全面的分布式推理框架。可用于大语言模型&#xff…