MegEngine 提供从训练到部署完整的量化支持,包括量化感知训练以及训练后量化,凭借“训练推理一体”的特性,MegEngine 更能保证量化之后的模型与部署之后的效果一致。本文将简要介绍神经网络量化的原理,并与大家分享 MegEngine 量化方面的设计思路与实操教程。
传统的软件架构不断碎片化成一个个功能单元,并以微服务架构形式呈现在工业PaaS平台上,构成一个微服务池。目前两种架构并存于平台之上,但随着时间的推移,整体式架构会不断地向微服务架构迁移。
优质的高亮3D显示效果、高还原度的色彩画面——这两台爱普生工程投影机让同学们在教学中能够身临其境地感受到课件内容,学习效果大大提升,受到了师生的广泛好评:“现在,任何一种地貌模型都能够清晰地看到并且用于分析。足不出户,在教室里就可以进行深入的研究了!”
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用于存储和处理数据的网络
除此之外,FRL研究团队还在进一步探索,力图开发在桌子或膝上高速打字的功能,甚至实现比使用键盘更快的打字速度。与物理键盘相比,虚拟键盘不仅可以随时使用,而且能够随着时间推移,学习和适应每个人不同的打字风格,并产生适应性的变化,实现更快的打字速度。FRL团队已经在个性化模型方面取得了重要进展,使适应个人风格的键盘模型的训练时间得以减少。
可以直接在三维电子沙盘上查询各种信息;
所以,大家可以看到的其实有两个维度的东西:思维模型本身,以及我对各种学习策略的使用——这不仅是一份思维方法的教材,也是一份学习策略的教材。