1 环境配置与Qt的安装 2 创建第一个Qt程序点击创建项目后，选择项目路径以及 给项目起名称 名称不能有中文 不能有空格 路径 - 不能有中文路径默认创建有窗口类，myWidget，基类有三种选择： QWidget 、QMainWindow、QDialogmain函数QApplication a 应用程序对象，有且仅有一个myWidget w;实例化窗口对象w.show()调用show
1、下载svn服务端和客户端 服务端VISUALSVN SERVER：https://www.visualsvn.com/客户端TortoiseSVN：https://tortoisesvn.net/downloads.html注意系统的位数，32位和64位有对应的版本。 2、安装服务端和客户端 2.1 服务端安装配置 1）安装时需要设置仓库的路径，这里设置为：E:\Repositori
文章目录一、准备工作二、在每个节点安装OpenMPI三、实现各节点SSH免密登录3.1 网络环境配置3.2 SSH免密登录四、建立和挂载NFS共享目录五、集群环境执行MPI程序 最近做的一个项目，需要基于基于IB网卡（Infiniband）OpenMPI集群搭建，自己折腾三四天才搞定，这篇文章主要是做个总结。 一、准备工作实验设备：两台塔式服务器操作系统：Ubuntu16.04 STLIP配置
大家都知道linux系统一般作为服务器来用，而且很多情况的设置都是需要通过字符界面修改配置文件来设置。比如说配置网卡IP是修改/etc下面的 ifcfg-eth0，如果配置文件没有了怎么办呢？本经验以Centos系统为例，解决如果没有网卡配置文件
工具/原料
C
# PyTorch QAT实现指南
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch进行量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT）。QAT是一种训练神经网络模型的技术，旨在通过量化操作减小模型的计算和存储需求，从而提高模型的性能和效率。
## 2. QAT实现步骤
下面是实现QAT的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2023-09-06 16:11:37
80阅读
最近需要爬取微博的数据进行分析，对于新浪微博，官方提供了API，但是有几个比较致命的限制（调用次数限制和授权期限限制），所以我觉得有必要研究一下爬虫直接爬去微博的方式获取微博数据的可行性。 步，所以在这里先介绍一下怎么模拟登陆微博（以下以新浪微博为例）。
此过程主要分两步：
1、创建开票凭证1.1、前台VF01创建开票凭证1.2、源代码"--------------------@斌将军--------------------
DATA:lt_billingdatain TYPE TABLE OF bapivbrk WITH HEADER LINE,
lt_conditiondatain TYPE TABLE OF bapikomv WITH HEADER
原创
2023-10-19 13:56:45
270阅读
# PyTorch QAT量化简介与代码示例
深度学习模型在部署到移动设备或嵌入式系统时，往往需要进行量化，以减小模型大小和提高推理速度。PyTorch提供了量化工具，其中量化感知训练（Quantization Aware Training, QAT）是一种通过模拟低精度模型推理，提高量化后模型性能的方法。本文将介绍QAT的原理及其在PyTorch中的实现，并提供相关代码示例。
## 什么是量
detach对于训练数据训练过程中不会出现out of memory的情况 但是在测试的时候随着测试的进行 GPU的memory会出现越来越多的占用 最终出现out of memory的情况torch.no_grad对于测试时out of memory问题在训练过程中由于loss.backward() 会将计算图的隐藏变量梯度清除，从而释放空间 而在测试的时候没有这一机制，因此有可能随着测试的进行
# PyTorch实现QAT
## 概述
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch实现量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT），并教会刚入行的小白如何进行实现。QAT是一种用于量化神经网络的训练方法，可以在保持模型精度的同时减少模型的存储空间和计算量。
## QAT实现流程
下面是实现QAT的主要流程。我们将使用PyTorch库来实现这些步骤。
`
原创
2023-08-19 07:36:00
467阅读
Onnx模型转化DLC模型简介在snpe平台上，将onnx模型转换为dlc模型目录snpe平台介绍snpe平台与onnx配置onnx模型转换dlc模型量化关于1.38版本SNPE部署时遇到的问题snpe平台介绍移步官网 详细信息snpe平台与onnx配置注: 我本地的SNPE版本是snpe-1.38.0.qnx，以下的配置操作皆以此版本为基础。其他版本配置操作可能存在异同。 另外，ONNX文件的生
计算机二级《VFP》上机操作试题及答案一、基本操作题(共18分)在考生文件夹下完成下列操作：(1)新建“点歌”数据库,将考生文件夹下的所有自由表添加到该数据库中。(2)新建一个项目“点歌系统”,将“点歌”数据库添加进该项目。(3)为“歌曲”表创建一个主索引,索引名为PK,索引表达式为“歌曲id”;再创建一个普通索引,索引名和索引表达式均为“演唱者”,以上索引都为升序。(4)为“歌手,,表创建一个主
WIN10系统刚推出，很多人习惯了XP的操作方法，在WIN10却不知道怎么去创建一个宽带连接，所以今天小编就为大家介绍win10宽带连接设置方法，不会的朋友快快来看看吧！方法/步骤1、右击屏幕的开始菜单图标，弹出菜单选择“控制面板”。开始菜单在桌面的左下角，注意是右击。2、然后在控制面板中，将查看方式改为“大图标”或者小图标也可以。3、在窗口中找到“网络和共享中心”，点击打开。4、这时窗口就会变为
第四章 Visual FoxPro 数据库及其操作1.创建数据库可以通过以下几种方式创建数据库：(1).在“项目管理器”中创建数据库打开“ 项目管理器” ，选择“ 数据” 选项卡中的“ 数据库”然后单击“ 新建” 按钮，在弹出的“ 创建” 对话框中输入数据库名，单击“ 保存” 。(2).由文件菜单创建数据库在系统菜单中，选择“文件”下拉菜单中的“新建”，在“新建”对话框中选择数据库文件类型，然后单
一、创建物理卷PV根据是一个创建的硬盘来操作，输入lsblk来查看有没有创建成功这个分区，下面红色标注的是查到有这个sdb。 现在开始创建PV。输入pvcreate /dev/sdb[1-2]是创建的两个物理卷轴（pvcreate 是创建物理卷)，还可以用pvcreate /dev/sdb1 /dev/sdv2 ...后面可以创建好几个，[1-2]这是创建第一个和第二个你也可
# PyTorch QAT量化Bert实现流程
## 1. 简介
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch Quantization-Aware Training（QAT）技术来量化Bert模型。QAT是一种训练过程，可以在保持模型准确性的同时，将其转换为低精度的表示形式，从而减少模型的存储和推理成本。Bert是一种常用的自然语言处理模型，量化Bert可以在保持模型性能的同时减少内存占用和计算
原创
2023-08-12 11:04:45
442阅读
# PyTorch Quantization-Aware Training (QAT) Explained
The field of deep learning has seen tremendous progress over the years, with models becoming more complex and accurate.
# PyTorch QAT: 量化训练
## 引言
深度学习中，模型的大小和计算量是一个很重要的考量因素。为了减小模型的体积和加速推理过程，量化训练（Quantization Aware Training, QAT）成为了一个常用的技术手段。PyTorch QAT 是 PyTorch 框架提供的一种量化训练方法，通过训练阶段对模型进行量化，使得模型在推理阶段时能够以低精度进行计算，从而达到减小
原创
2023-12-06 06:13:08
472阅读
数据库开发模型之模型优先的步骤如下：1、在数据库中建立一个空的数据库【不需要建立任何表】 如果不事先创建一个新的数据库，如果在连接数据库那步不选着数据库，默认是在Master数据库中生成表的2、添加ADO.NET实体数据模型 选中Models文件夹。添加--新建项--数据--ADO.NET实体数据模型--取名【文中取名为M
英特尔QAT加速卡说明（一）英特尔QAT加速卡说明（二）相关测试：://.axiomtek.com/Download/Dim/NA-360_technical_
原创
2021-09-28 11:49:03
1481阅读
