自动混合精度是一种能够提升训练效率的方法。它通过减少训练过程中的显存使用,从而提高 batch_size 大小,加快模型训练。在 PyTorch 中张量默认使用的是 float32...
Celery 是一个基于分布式消息传递的异步任务队列系统。它可以用于处理在后台运行的任务,并且非常适合于实时操作。Celery 通常与 Django 或 Flask 等 web 框...
Boost Interval Container Library(简称 Boost.Icl)是 Boost 库中的一个子库,专门用于处理区间(interval)和区间集合(inte...
Protocol Buffers 使用了一种中立和平台无关的语言来定义数据结构。然后基于该数据结构定义生成不同编程语言操作代码来实现数据的序列化和反序列化数据,从而使得不同编程语言...
Protocol Buffer Serialization 指的是使用 Protocol Buffer 进行数据序列化的过程。在这个过程中,结构化的数据被转换成 Protocol ...
Protocol Buffer 会将对象序列化为二进制数据。在这篇文章中,我们简单了解下它是如何对数据进行编码的,即:了解下底层的编码格式。当然并非必须的,日常使用 Protoco...
Protocol Buffers(protobuf)主要用于在不同系统、不同语言之间进行高效的数据序列化和反序列化。从而实现跨平台、跨语言的数据交互、网络通信、持久化存储等问题的工...
Protocol Buffer Serialization 指的是使用 Protocol Buffer 进行数据序列化的过程。在这个过程中,结构化的数据被转换成 Protocol ...
虚函数(virtual function)指的是 C++ 中使用 virtual 关键字声明的函数。从表面看起来仅仅是一个函数的声明,但是其背后有着一套较为复杂的机制,通过这套机制...
C++ Boost 库中的环形缓冲区(Circular Buffer)是一种数据结构,用于实现固定大小的队列,支持高效的插入和删除操作。它的主要特点是,当缓冲区满时,新的元素会覆盖...
门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)是一种改进的循环神经网络(RNN)架构,旨在解决传统 RNN 在处理长序列时面临的梯度消失问题。GRU 由 Kyu...
长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN),与传统的 RNN 相比,在处理涉及较长距离时间依赖的任务中表现出更强的能...
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类用于处理序列数据的神经网络。 什么是序列数据?序列数据是指按照一定顺序排列的数据集合,其中的每个元素...
Boost.Bimap 是 C++ Boost 库中的一个组件,它提供了一种双向映射的容器,即键和值之间的双向映射。这意味着可以通过键查找值,也可以通过值查找键。Boost.Bim...
AUC(Area Under the Curve)是一种常用二分类评估方法,它指的是 ROC 曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)...