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-- coding: utf-8 -- import cv2 import numpy as np import os.path import copy from PIL import Image 椒盐噪声 def SaltAndPepper(src, percetage): SP_NoiseImg = src.copy() SP_NoiseNum = int(percetage * src.shape[0] * src.shape[1]) for i in range(SP_NoiseNum): rand
2022-04-24 14:36:54
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原创 【无标题】
深度学习与计算机架构和芯片设计–zhuan 芯片的算力提升是的深度学习的准确率提升了N倍， 受惠于摩尔定律 ##深度学习的独特硬件 1.模型可以忍受低精度 2.大部分模型的计算都是一小部分计算的组合 3.很多为通用计算机设计的机制在深度学习这里并不需要（缓存，内存，TLB） 推理硬件 8bit整数运算足够，未来可能更低，用于偏稀疏计算 TPU v1 的核心就是一个65536的8bit乘-累加单元， 峰值吞吐量为92 比同时代cpu和gpu快15-30倍， 可以支持95%的谷歌模型 大内存支持大模型， 边缘测
2021-12-11 13:23:52
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原创 【无标题】
Docker Lesson 一、Docker概述 运行环境的容器 二、Docker的基本组成 2.1 Docker Client 客户端 & Docker Daemon 守护进程 Run–通过>_命令进行操作‘ 2.2 Docker Image镜像 对已有环境进行映射，只读操作 2.3 Docker Container 容器通过镜像启动 镜像负责构建和打包 容器负责启动和执行 2.4 Docker Registry 仓库 主要就是Docker Hub 三、容器的基本操作 3.1 启动交互式容
2021-12-02 10:21:37
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转载 2021-11-16
一. 自动驾驶汽车体系结构概述 感知系统-光探测和测距(Lidar),无线电探测和测距(雷达), 惯性测量单元(IMU),GPS, 摄像机,里程表 决策系统-从起点到终点,兼顾车辆状态, 内部表现, 交通规则,乘客舒适度 定位模块–行为选择器模块–运动规划模块 二 感知模块 1.定位 1.基于激光雷达的定位 2.基于激光雷达和相机方式定位 3.基于相机方式的定位 2.离线障碍物地图 这个子系统负责自动驾驶汽车环境中障碍物地图的计算 3.道路建模 负责感知道路 4.移动物体跟踪(MOT) 负责检测和跟踪运动障
2021-11-16 11:11:50
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原创 2021-11-12
Alphafold2 1.Alphafold2广泛使用了transformer结构,不挂吧是MSA还是残基–残基对的信息更新都使用了Attention机制,结构化模块使用了三角法则, 简化了计算的复杂度, 准确率也提高了不少. 2.整个模型的Evoformer和structure module部分使用了recycling 3.对于训练部分,先进行预训练, 然后把MSA中没有标签的序列预测出三维结构,再将这些训练结构置信度高的保留下来重新训练 4.对msa还做了msaked attention自监督训练 然而
2021-11-12 18:54:51
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原创 Tesla Autopilot技术架构整理(引用自EatElephant)
1.FSD Overview 通过8台相机(36HZ)采集数据(960*1280的RGB图像) 在自研的2颗*FSD chip(72TOPS(int8))上进行超过1000种不同任务的感知预测 包括但不限于下面的超过50种Main Task: Moving Objects: Statics Objects: Enviroment Tags: 每个Main Task下面还有若干Sub tasks,例如车辆检测还包括车辆的静止,朝向,开门等 除了检测任务, FSD还有包括但不限于下面的48种功能
2021-11-12 15:10:58
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原创 数仓有几种模型，他们有什么区别
星型模型：所有的维度都能直接跟事实表关联，存在冗余数据，一般来说性能会更好。 雪花模型：一个或则多个维度表没有直接跟事实表关联，需要通过其他维度表才能关联到事实表，祛除了冗余数据，因为要跟维度表关联多次，所以效率不一定有星状模型好。 两种模型的优缺点： 星状模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花模型要高，星型机构不用考虑很多正规化的因素，设计与实现都比较简单； 雪花模型由于祛除了冗余，有些统计就需要表的联结才能产生，所以效率不一定有...
2021-04-01 11:22:56
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原创 一个PLSQL脚本很慢如何分析到底哪里慢？
通过日志 记录每步的耗时，分析到底哪一段最慢。 然后找到最慢的SQL部分，看到底是查询还是更新慢。 比如查询慢，看select 后面是否被调用了其他的自定义函数，注释函数再查性能是否提升，如果调用自定义函数后变慢，则需要优化自定义函数的性能。 如果仍然很慢，这时候要分析数据量的变化 和执行计划。 主要看数据量的变化情况，是否突然数据量增加比较快，导致数据量爆增，还可以通过日志看，脚本的执行效率是否越来越慢，又分为数据量变得越来越大 或则 有人改写过代码； 1. 数据多了，之前的同步方式可能需要修.
2021-03-30 22:19:12
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原创 索引失效的有哪些？怎么看执行计划，执行计划里有什么？
索引失效的有哪些？怎么看执行计划，执行计划里有什么？ 索引失效的原因： 索引列进行运算； 针对索引使用函数； 对索引列使用隐式转换； 用 ！= 和null 判断； like ‘%-’ 百分号在前； 看执行计划： 执行一条SQL语句后，按F5可以查询该SQL语句的执行计划 执行计划主要关注： 基数（当前操作返回结果集的行数） 字节（执行该步骤后返回的字节数） CPU耗费（执行该步骤的...
2021-03-30 21:43:52
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原创 什么是执行计划？ 怎么用？
什么是执行计划？ 怎么用？ 加粗样式 执行计划是一条查询语句在oracle中的执行过程或者访问路径的描述。 在sql窗口执行完一条select 语句后按F5即可查看刚刚执行的这条查询语句的执行计划。 执行计划的常用列字段解释： 基数（rows）：Oracle估计的当前操作的返回结果集行数 字节（bytes）：执行该步骤后返回的字节数 耗费（cost）、cpu耗费：oracle估计的该步骤的执行成本，用于说明SQL执行的代价，理论上越小越好（该值可能与实际有出入） 时间（time）：oracle估计的当前操作
2021-03-30 21:26:16
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空空如也
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