渐渐的笔记本

摘要： 1 模板的基础知识 1.1 模板的参数 在技术文献中：parameter翻译成形参(format parameter), argument翻译成实参(actual parameter). A type parameter can be used to name the return type or 阅读全文

摘要： 1 C++ 内存分区 栈区(stack) 堆区(heap) 代码区(.text[read-only for program]) 常量区(.rodata[read-only for constant]) 全局(静态)存储区 .data: initialized / read & write .bss: 阅读全文

摘要： 1 ONNX ONNX是表示模型的一种格式, 它提供了对模型的一种中间表示。 1.1 ONNX's Design Principles: 既支持深度神经网络, 也支持传统的机器学习 可解释 后向兼容(backward compatible) compact and cross-platform re 阅读全文

摘要： 1 BatchNorm、InstanceNorm和LayerNorm的理解 [1] Batch Normalization, Instance Normalization, Layer Normalization: Structural Nuances • Transformer的Encoder使用 阅读全文

摘要： 在Python，函数属于First Class Object，而First Class Object可以： 作为参数进行传递 作为返回值 将其赋值给其它变量 存放在某种数据结构中，比如list、tuple等 1 Decorator 下面介绍三种类型的装饰器 1.1 装饰器没有参数，被装饰函数没有返回 阅读全文

摘要： 简介 这是在阅读完Ruizhongtai Qi的博士论文《DEEP LEARNING ON POINT CLOUDS FOR 3D SCENE UNDERSTANDING》后的一篇读书笔记。这篇论文的整体框架如下图所示，其中涉及的几项工作在点云处理领域都是非常有影响力的。 3D场景有很多表示形式，其 阅读全文

摘要： 0 具体做法 code: MaskTheFace 通过人脸关键点检测模型，可以得到特定点的像素坐标${\vec{x_1}, \vec{x_2}, .., \vec{x_n}}$ 找到口罩戴在脸上，特定点在口罩图像上的像素坐标${\vec{y_1}, \vec{y_2}, ..., \vec{y_n} 阅读全文

摘要： 原理 为什么要使用INT8推理：更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit) 将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战：更低的动态范围和精度 Consider that 32-bit floating-point can represent roughly 4 阅读全文

摘要： 1 Git版本控制 1.1 得到一个git仓库 git clone git@xxx # 从远程代码仓库克隆一个 cd /workdir && git init # 将本地目录初始化成一个git目录（生成.git文件夹） git remote add <主机名> <远程仓库的url> # 通过git 阅读全文

摘要： Word Embedding和Word2Vec Word2Vec是用来产生Word Embedding的一组技术、模型。 Word Embedding 词嵌入（Word embedding）是自然语言处理（NLP）中语言模型与表征学习技术的统称。概念上而言，它是指把一个维数为所有词的数量的高维空间( 阅读全文