学术研究与工程实现

本文讨论了编程语言的内存使用效率,从汇编语言的高效内存利用到Java的高冗余度,以及这如何类比于深度学习中模型参数的冗余。文章指出,随着硬件的发展,内存效率的问题逐渐被解决,而学术研究与工程实践在理论和应用上的侧重点有所不同。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.就从编程语言说起,刚开始是汇编,编写程序内存利用率很高;但是随着科技的发展,内存越来越大,越来越便宜,内存不再是问题,现如今JAVA使用率远远高于汇编,其中使用JAVA编程时,内存冗余度特别高,因为很多语法都会用到相同的底层模块。

2.和深度学习类比,研究的重点应该是精度,当然深度学习内部网络参数肯定会有很大的冗余度,但是,随着硬件的发展,这些将不再是问题。

  至于速度方面,把稳定的算法用集成电路模块化实现,是一个很好地发展方向。

3.因此,学术研究和工程实现侧重点完全不一样,前者注重理论;后者注重现有的理论进行工程应用。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值