继续看pytorch_quantiation.calib中Calibrator类,代码位于:tools\pytorch-quantization\pytorch_quantization\calib 其作用:收集校准数据的统计信息:将校准数据馈送到模型,并以直方图的形式收集每个层的激活分布统计信息以进行量化。收集直方图数据后,使用一个或多个校准算法( compute_amax)校准刻度( cal
前言 本文介绍linux性能优化CPU相关的知识点,首先介绍了CPU相关的性能指标,接着介绍经常使用的工具如 pidstat、sar、vmstat等并演示其使用方法,最后介绍性能分析时常用的方法与策略。图片来源Linux Performance 一、CPU 性能指标 1、CPU使用率用户CPU使用率:CPU使用率高,通常说明有应用程序比较繁忙; 系统CPU使用率:CPU使用率高,说明内核比
很多情况下用的是pandas而不是numpy,因为前者是在后者的基础上又封装了一些操作,相当于做了函数简化。pandas主要是数据预处理用的比较多。 十八 Pandas 1 文件读取1.1 读取csv任意一种格式,只要是以,为分隔符,就可以用read_csv读取: import pandas as pd excel = pd.read_csv('excel.csv') 先把文件打印出
最近在Ubuntu18.04环境下使用realsense,需要配置ROS1和ROS2,查找了多方面教程,最后整理出来一个成功案例,自己测试已经成功(经过多次尝试,如果想使用ROS2,必须先把ROS1安装完成),具体的流程如下: 一、安装ROS1-Melodic: 1.安装源: sudo sh -c '. /etc/lsb-release && echo "deb ht
Python算法图解——递归(一):打印从1循环到10本系列内容来自何韬编著的《Python算法图解》。 递归:程序调用自身的编程技巧。它通常把一个大型复杂的问题,层层转换为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解。在某些情况下,它能解决 for 循环难以解决的算法问题,有时只需少量的代码就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,大大减少了代码量。 在程序实现中,递归往往以调用的方式存在。递归调用
分类目录:《系统学习Python》总目录 用于函数装饰器的众多技术也同样用于新的类装饰器的编写,但是一些技术可能包含两层的扩增,以便同时管理实例构造函数调用和实例接口访问。由于类装饰器也是一个返回可调用对象的可调用对象,因此大多数函数和类的组合已经足够了。 无论怎样编写,装饰器的返回结果就是随后创建实例时所运行的。例如,要在一个类创建之后直接管理它,返回最初的类自身: def decorat
C程序的内存布局 C程序运行时会被加载入内存中,而内存一般分为五个分区:栈区、堆区、数据区、常量区、代码区。 一、动态区 动态区的内容会根据执行情况而动态变化。 1、栈区(stack) 栈区存放:函数调用时所需保存的信息(局部变量/自动变量、参数、返回值等) 栈区大小:最大大小由编译时确定,不会太大。 由编译器自动分配释放,由操作系统自动管理,无须手动管理。(函数调用时自动创建,销毁时
1 什么是鉴权 在网站中,有些页面是登录后的用户才能访问的,由于http是无状态的协议,我们无法确认用户的状态(如是否登录)。这时候浏览器在访问这些页面时,需要额外传输一些用户的账户信息给后台,让后台知道该用户是否登录、是哪个用户在访问。 2 cookie cookie是浏览器实现的技术,在浏览器中可以存储用户是否登录的凭证,每次请求都会将该凭证发送给服务器。 cookie
量化工具箱pytorch_quantization 通过提供一个方便的 PyTorch 库来补充 TensorRT ,该库有助于生成可优化的 QAT 模型。该工具包提供了一个 API 来自动或手动为 QAT 或 PTQ 准备模型。 API 的核心是 TensorQuantizer 模块,它可以量化、伪量化或收集张量的统计信息。它与 QuantDescriptor 一起使用,后者描述了如何量化张量
嵌入式之路,贵在日常点滴 ---阿杰在线送代码 一、抽象类概念和作用(abstract) 抽象类 java中可以定义没有方法体(只有方法头)的方法,该方法由子类来具体实现。 该没有方法体的方法我们称之为抽象方法,含有抽象方法的类我们称之为抽象类。
一、问题背景 在一个循环中,生成多组随机值,发现最终的结果都一样,结果是调用的函数如下,在函数中设置了随机种子,且是以秒为单位,那么在一秒类,由于都是用一个种子,srand又是伪随机,所以最终生成的都是同一组随机字符。 static void generate_random_name(char *prefix, char* secName, int size) { char buff
一些算法基础知识点和leetcode题解,语言是python。来源于这里。 1 链表定义 链表分为单端链表(从前一个元素指向后一个元素)和双端链表(每一个元素不仅有next指针还有前指针,指向前一个元素。 在链表中,访问元素需要通过next指针从头到尾遍历 搜索也一样,要一个一个找 插入就很快: 这里指的是这个插入方式的时间复杂度只有O(1),没有计算寻找到2的位置的时间复杂度
一些算法基础知识点和leetcode题解,语言是python。来源于这里。 1 数组定义 数组:在连续的内存空间中,存储一组相同类型的元素。 连续的内存空间:如果在内存空间上不连续,就是链表了。 相同类型:[1,2,3]就是相同类型,而[1,‘a’,1.1]就不是。 数组的索引是从0开始的,表示相对位置。 数组访问(Access):通过索引去访问某一个元素。 数组搜索(Searc
LVGL全程LittleVGL,是一个轻量化的,开源的,用于嵌入式GUI设计的图形库。并且配合LVGL模拟器,可以在电脑对界面进行编辑显示,测试通过后再移植进嵌入式设备中,实现高效的项目开发。LVGL中文教程手册:极客笔记之LVGL教程 配置信息芯片:ESP32-PICO-D4PlatformIO版本:6.1.5显示屏型号:ST7789V 240x240 一. platformIO生成项目文件
双态按钮 说明:默认显示图片ui_img_menu2_menu2_workout_status_100x100_png,点击图片切换 ui_img_menu2_menu2_workout_records_100x100_png,再次点击图片显示 ui_img_menu2_menu2_workout_status_100x100_png,即实现图片按钮切换图片 引入图片 LV_IM
代码已经开源:https://github.com/Xiao-Hu-Z/pointpillars_int8 安装环境 Prepare the OpenPCDet environment 导出onnx To export your own models, you can run python3 export_onnx.py \ --cfg_file pointpillar.yaml -
算法基础(一):时间复杂度和空间复杂度时间复杂度· O(1)· O(N)· O(logN)· O(M+N)· O(MlogN)· O ( N²)空间复杂度一些算法基础知识点和leetcode题解,来源于这里 时间复杂度 时间复杂度就是算法的执行效率,即:算法的执行时间与算法的输入值规模之间的关系。一般不关心系数和小的时间。 大O表示法里面比较常见的时间复杂度: · O(1) 执行
分类目录:《系统学习Python》总目录 前面的文章证明了函数装饰器已经被如此有用,以至于这一模式从Python2.6和Python3.0起就被扩展,并允许使用类装饰器。因为与元类相重叠的角色,它们最初是被抵制的;然而因为它们提供了一种实现诸多相同目标的更简单的方法,最终被采用了。 类装饰器与函数装饰器密切相关,实际上,它们使用相同的语法和非常相似的编程模式。然而,类装饰器并不包装单个函数
1、问题描述 我是编译pcdet的时候,执行命令python setup.py develop,出现了如下这样的问题: gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -fPIC -I/opt/python3.7/lib/python3.7/site-packages/torch/in
1 windows下读取含有中文路径的图片 1、读取含有中文路径的图片 在windows下使用cv2.imread(img_path)读取含有中文路径的图片,如下: import cv2 img_path = r"D:\dataset\巡检数据\Camera1-20220414\000000.jpg" img = cv2.imread(img_path) print(img.sha
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