4nm制程工艺的真·锐龙7000处理器功耗

4nm制程工艺的真·锐龙7000处理器功耗很低;但在购机帮你评的一篇对比文章上,又说真·锐龙7000的续航竟然给10nm的第13代酷睿追平了,真·锐龙7000处理器的功耗到底是高还是低啊? 答: ●我们说真·锐龙7000处理器功耗低,说的是在“满载”或者“高负载”情况下,它的功耗相对于英特尔处理器平台低。比如8核/16线程的“基础款”,仅需65W功率,就能跑到全核最高频率;而16核32线程的顶规处理器...

自然语言处理(NLP)—— 生成式模型和判别式模型

        生成式模型和判别式模型是机器学习领域两大类模型,它们在自然语言处理、计算机视觉等领域都有广泛的应用。理解这两类模型的区别对于选择正确的模型来解决特定问题非常重要。 1. 生成式模型 (Generative Models)         生成式模型旨在学习数据的联合概率分布\(P(X, Y)\),即同时模拟观测数据\(X\)和标签\(Y\)的分布。通过这种方式,生成式模型不仅能够判断给...

使用 Python 进行自然语言处理第 4 部分:文本表示

年 3 月为 WomenWhoCode 数据科学跟踪活动提供的会议。早期的文章在这里:第 1 部分(涵盖 NLP 简介)、第 2 部分(涵盖 NLTK 和 SpaCy 库)、第 3 部分(涵盖文本预处理技术) 二、文本表示 文本数据以字母、单词、符号、数字或所有这些的集合的形式存在。例如“印度”、“”、“Covid19”等。在将机器学习/深度学习算法应用于文本数据之前,我们必须以数字形式表示文本。单...

图像处理ASIC设计方法 笔记8 卷积计算芯片的结构

乘法器1个,后面是加法器6个,这样组成的流水线。同时有6组数据在依次滚动,走的流水线深度是7拍(乘法器1个+加法器6个)。第六组数据刚进入第一个拍(乘法器)的时候,此时第一组数据在第六个拍(加法器5)处理。 计算模块大小是4行40列,整个卷积设计的大小为32行40列,数据缓存是对计算模块的大小来定的(4行40列)。整个卷积设计是调用8次计算模块(“32行40列”是“4行40列”的8倍),把每次的计算模...

图像处理ASIC设计方法 笔记7 图像存储SPRAM控制

(一)图像存储SPRAM控制 P83 模块三 图像存储SPRAM控制 输入的图像要存放在这个模块中。这个SPRAM的数据组织和读/写控制是设计的重点之一。 SPRAM是多个块的形式。用的是单端口RAM,采用分时读或者写(读写不同时),起到双端口的效果。应该用的是单端口RAM(Single-port RAM),输入只有一组数据线和一组地址线,读写共用地址线,输出只有一个端口。 可以分时进行64 bit...

Qt 5.14.2 深度解析:打造高效JSON处理利器

Qt 5.14.2 深度解析:打造高效JSON处理利器 参考资料 Qt官方文档:QJsonDocumentQt官方文档:QJsonObjectQt官方文档:QJsonArrayQt官方文档:QJsonValue 引言 在当今的软件开发世界中,JSON(JavaScript Object Notation)已经成为了数据交换的标准格式。Qt,作为一个跨平台的C++框架,自然也提供了强大的JSON处理能...

在Java中处理JSON数据:Jackson与Gson库比较

引言 JSON,作为一种轻量级的数据交换格式,因其易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,而被广泛应用于网络通信和配置文件中。在Java中,有两个强大的工具帮助咱们处理JSON数据——Jackson和Gson。这两个库各有千秋,但选择哪一个呢?小黑今天就来带大家一探究竟。 JSON简介 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaSc...

Selenium多浏览器处理

= new SafariDriver(); } driver.get("https://ceshiren.com/"); }} 启动的时候设置 browser 使用的浏览器驱动,就可以进行多浏览器的处理 Python 版本 browser=firefox pytest test_hogwarts.py Java 版本 browser="chrome" mvn -Dtest=AlertTest tes...

自然语言处理(NLP)

自然语言处理(NLP)技术是研究和开发使计算机能够理解和处理人类语言的方法。下面是几个例子说明NLP技术的应用: 语音识别:语音识别技术允许计算机将人类的口头语言转换为机器可理解的文本。例如,智能助理如Siri和Alexa可以通过语音识别技术与用户交互。 机器翻译:机器翻译技术用于将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。谷歌翻译就是一个运用了机器翻译技术的例子。 文本分类:文本分类技术可以自动将文本分...

海思hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov8-模型处理

  上一节yolov8的训练已经完成了,现在要开始做模型的转换了,这里和yolov7方式相似,但是有一些差异,尤其是yolov7的不带NMS部分的输出顺序和yolov8的输出顺序与格式是有差异的。    首先还是要自己手动加入rpn_op,这里包含了filter,sort,nms部分。 我们一个一个看,首先filter.py里 要先增加个Filter的自定义层。  op_source = """ #i...
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