Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)的处理方法主要分为滤波和图优化两类。基于滤波器的SLAM 其中，黑色的为预测（经验），红色的为观测图例观测预测（经验）概率图一未观测到特征初始经验无各个位置等概率图二观测到特征经验更新三个有门位置的概率增加图三未观测到新的特征经验保持随着运动模型，概率平移，并平滑图四观测到新的特征经验更新当前位置为第二个门的概
浏览器内核是什么东东
Rending Engine, 顾名思义，称之为渲染网页内容的，将网页的代码转换为你看得见的页面，因为是排版，所以排版，所以肯定会有排版错误等问题。为什么会有排版错误呢，一部分是由于网站本身编写不规范，另一方面是浏览器本身的不规范。 现在有一些主流的排版引擎，因为这些排版引擎都有其代表的浏览器，所以常常会把排版引擎的名称和浏览器的名称混用，其实这样是不合理的，因为一
用java实现了(d)那个算法，贴出来大家给点意见哈：4-7 Monge矩阵 一个m x n的实数矩阵A，如果对所有i，j，k和l，1≤ i<k ≤ m和1≤ j<l ≤ n，有 A[i,j]+A[k,l] ≤ A[i,
如果你听过深度学习中不同的卷积类型，包括：2D/3D/1*1/Ttransposed/Dilated/SpatiallySeparable/Depthwise Separable/Flattened/Grouped/Shuffled Grouped Convolution这些，但是并不清楚它们实际意味着什么，本文就是带大家学习这些卷积到底是如何工作的。在本文中，我尽量使用简单明了的方式向大家解释深
袁亚湘院士经典优化方法漫谈报告笔记1 什么是优化优化：多种选择中挑最好的 任何存在决策的问题是优化问题 ，优化是运筹管理的核心方法，机器学习深度学习人工智能本质是一种优化问题。 在数学中为求极值问题。2 线性规划2.1单纯性法解在顶点 单纯型法 在顶点调整。 几何上寻找凸面体上最低点，直观简单。 缺点：不是多项式算法，存在例子遍历所有顶点。2.2 内点法在之前先介绍椭球算法。 蓝色为可行凸集，构造
灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型（Grey Model，简称GM），即对原始数据作累加生成（或其它方法生成）得到近似的指数规律再进行建模的方法。灰色系统的特点： 1.数据量太少，不足以用神经网络或者回归等模型 2.数据及其时间是已知的 &nb
文章目录1 相关介绍DNN卷积的实现方法contributions2 DNN 卷积3 使用
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稀疏技术——使用MATLAB编写导读核心思想具体代码结果 导读本文源于武老师电力系统仿真课程的其中一个作业。 了解 SPICE的同学可能知道SPICE（SimulationProgram with Integrated Circuit Emphasis）使用的六项技术[改进的节点分析法（ModifiedNodal Analysis），稀疏矩阵解法（Sparse Matrix Solver），牛顿-
文章目录基础概念进程上下文切换系统调用相关的概念触发进程调度的集中情况线程上下文切换线程和进程概念线程切换的不同情况中断上下文切换 基础概念CPU 寄存器是 CPU 内置的容量小、但速度极快的内存程序计数器用来存储 CPU正在执行的指令位置、或者即将执行的下一条指令位置CPU 上下文切换通俗理解:将前一个任务的CPU 上下文（也就是 CPU 寄存器和程序计数器）保存起来,加载新任务的上下文到这些
1.5 XenServer优化1.5.1 N+1原则每个pool至少3台物理机，符合N+1原则1.5.2三网分离原则1）管理网、业务网、存储网相分离2）XenServer配置管理地址，与业务网相分离。3）6块网卡做绑定： Bond1（网卡1+ 4），用于管理 Bond2（网卡2+5），用于业务 Bond3（网卡3+6），如有IP存储则使用；HBA卡光纤存储则不使用1.5.3硬盘优
这几天突发想到在ETL中Merge性能的问题。思路的出发点是Merge到目标表需要扫描的数据太多，而现实情况下，假设应该是只有一小部分会被更新，而且这部分数据也应该是比较新的数据，比方说对于想FactOrders这样一张表，一些越日期越久远的订单可能不可能被更新。那么整个思路就是减小每次需要从磁盘加载目标表到内存中跟stage表进行merge操作的数据量。只是我存在着两个疑问，这也是我问题要进行下
在 3DTiles 的官方文档中详细介绍了关于几何度量误差 Geometric Error 的一些理念和内涵，概括来说可以翻译为如下定义：几何度量误差，Geometric Error，简称 GE，是计算机图形图像学领域中用来描述计算机绘制的近似几何模型与理想数学模型之间近似程度的一种度量误差。除此之外，与几何度量误差概念相似但表现形式不同的还有一个名为 Screen Space Error 的屏幕
# 从PyTorch中的matmul到gemm的进化之路
在深度学习领域，矩阵相乘是一种常见的操作，它在神经网络中起着至关重要的作用。在PyTorch中，矩阵相乘操作最初是通过`matmul`函数实现的。然而，随着技术的不断发展，PyTorch团队引入了更高效的矩阵相乘算法——GEMM（General Matrix Multiply）来取代`matmul`函数，从而提高了计算效率和性能。本文将介
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。
更多 Triton 中文文档可访问 →https://triton.hyper.ai/
分组 GEMM 内核通过启动固定数量的 CTA 来计算一组 gemms。调度是静态的，并且在设备上完成。
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学习机器视觉—OpenCV(一)一、认识OpenCV1、OpenCV是什么？OpenCV（Open Source Computer Vison Libray）,是基于开源发行的计算机视觉库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV覆盖了计算机视觉的许多应用领域，可用于解决 人机交互，物体识别，图像分区，人脸识别，动作识别，运动追踪，机器人领域的问题。我想说：OpenCV其实就是很
Why GEMM is at the heart of deeplearningI spend most of my time worrying about how to make deep learning with neural networks faster and more power ef...
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2015-06-27 18:55:00
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转自 https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/
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2021-12-22 09:50:59
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文章目录一、Pytorch实现线性模型二、练习代码三、课后练习 `一、Pytorch实现线性模型准备数据：广播机制： 这两个矩阵是不能直接做加法的，所以需要做广播即对[1 2 3]进行扩充。 求出loss后，一般会求和或者均值得到loss的标量值。 pytorch输入的数据是tensor类型。 这里关于函数的参数的一些补充知识: def fuc(*args,**kwargs): print(ar
