本文来自于www.qcloud.com，主要以当前学术界在AI处理器构架方面的讨论为主，其次对一些流式处理及数据复用，片上存储及其优化等方面接受本篇文章。
在一文所述的AI加速平台的第一阶段中，无论在FPGA还是ASIC设计，无论针对CNN还是LSTM与MLP，无论应用在嵌入式终端还是云端（TPU1），其构架的核心都是解决带宽问题。
不解决带宽问题，空有计算能力，利用率却提不上来。
就像一个8核CPU，若其中一个内核就将内存带宽100%占用，导致其他7个核读不到计算所需的数据，将始终处于闲置状态。
对此，学术界涌现了大量文献从不同角度对带宽问题进行讨论，可归纳为以下几种：A、流式处理与数据复用B、片上
在一文所述的AI加速平台的第一阶段中，无论在FPGA还是ASIC设计，无论针对CNN还是LSTM与MLP，无论应用在嵌入式终端还是云端（TPU1），其构架的核心都是解决带宽问题。
不解决带宽问题，空有计算能力，利用率却提不上来。
就像一个8核CPU，若其中一个内核就将内存带宽100%占用，导致其他7个核读不到计算所需的数据，将始终处于闲置状态。
对此，学术界涌现了大量文献从不同角度对带宽问题进行讨论，可归纳为以下几种：A、流式处理与数据复用B、片上
2025/3/18 5:57:32
714KB
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HDRDeghosting:HowtodealwithSaturation,http://www.cs.duke.edu/~junhu/CVPR2013/
2025/3/16 16:10:33
20.29MB
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基于栅格算法，以欧氏距离变换为基础，实现了点、线、面等任意图形的加权voronoi图生成。
相关论文地址http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LZTX201201025.htm
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2025/3/16 4:47:51
2.4MB
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预览地址：http://www.dede58.com/shop/2019/0621/17855.html；
织梦最新内核开发的模板，该模板属于景观、餐饮加盟、小吃加盟、加盟网类企业使用，自带最新的手机移动端，同一个后台，数据即时同步，简单适用！原创设计、手工书写DIV+CSS，完美兼容IE7+、Firefox、Chrome、360浏览器等；
主流浏览器；
页面简洁简单，容易管理，DEDE内核都可以使用；
附带测试数据！
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2025/3/13 12:16:08
31.33MB
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把官网文档拉到本地，实现离线访问，适合封闭网络开发的人员参考使用。
需要将文件放置服务器下面，定义本地虚拟域名l.com指向文件。
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2025/3/13 2:01:09
1.19MB
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直接点击里面的make.bat生成.参考网页:http://www.joenchen.com/archives/60http://blog.csdn.net/njhhack/article/details/2120019http://blog.csdn.net/hitetoshi/article/details/3296253
2025/3/12 22:20:05
310KB
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在http://www.cnblogs.com/strick/p/6634637.html有详细说明
2025/3/10 9:40:55
252.28MB
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1.SEO大量优化URL路径绝对化,一定要更改index.php、news.php、m.php这三个文件的"$SiteUrl="https://www.xxxxxx.com/qzrencai"";//注意,最后不用加"/"2.增加首页HR工具箱3.可以设置自己风格和颜色,在css.css更改4.iis7配置web.config，里面有三条记录，其他主机请自行配置。
2025/3/9 15:22:04
15KB
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视频_https://www.bilibili.com/video/av56326741能看懂的数据挖掘教导。
两天等于一个学期。
两天等于一个学期。
2025/3/7 19:41:21
48.76MB
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英文原版，英文好的可以看一下良好的理论分析特性，高效的实际可计算性和强大的建模能力是大家选择凸建模的原因。
注意，我这里说的是凸建模！科学研究的第一步是对实际问题抽象近似，建模成数学问题，这里有巨大的选择自由度！虽然非凸建模具有最强的表达能力，也最省事，代价却是理论上难以分析和实际中无法可靠计算！近十年来火的一塌糊涂的压缩感知，稀疏表示和低秩恢复都是由凸建模带动起来的！研究者们通过分析凸问题的性质来解释和理解真实世界的机理！要注意，很多这样的问题几十年前就已经有非凸的表达形式了，只有用凸建模才焕然一新！更进一步，通过对凸建模的深入理解，大家对具体的非凸问题，注意不是所有，开始利用特殊的结构特点做分析，得出了一些很深刻的结果，比如神经网络收敛到局部最优解，而不是平稳点，随机算法有助于逃离鞍点。
但是，非凸分析几乎都是casebycase，没有统一有效的手段，这与凸分析差别甚大。
从这个角度来说，凸建模和凸优化是研究实际问题的首选！作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/24641575/answer/136736625来源：知乎著作权归作者所有。
商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
注意，我这里说的是凸建模！科学研究的第一步是对实际问题抽象近似，建模成数学问题，这里有巨大的选择自由度！虽然非凸建模具有最强的表达能力，也最省事，代价却是理论上难以分析和实际中无法可靠计算！近十年来火的一塌糊涂的压缩感知，稀疏表示和低秩恢复都是由凸建模带动起来的！研究者们通过分析凸问题的性质来解释和理解真实世界的机理！要注意，很多这样的问题几十年前就已经有非凸的表达形式了，只有用凸建模才焕然一新！更进一步，通过对凸建模的深入理解，大家对具体的非凸问题，注意不是所有，开始利用特殊的结构特点做分析，得出了一些很深刻的结果，比如神经网络收敛到局部最优解，而不是平稳点，随机算法有助于逃离鞍点。
但是，非凸分析几乎都是casebycase，没有统一有效的手段，这与凸分析差别甚大。
从这个角度来说，凸建模和凸优化是研究实际问题的首选！作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/24641575/answer/136736625来源：知乎著作权归作者所有。
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2025/3/6 4:58:51
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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