Difference: Category and Protocol

最新推荐文章于 2024-09-15 13:26:49 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sotfware/article/details/84458462
本文详细探讨了Objective-C中的Category与Protocol的概念、用法及区别，通过实例展示了如何在实际开发中灵活运用这些特性来增强代码的可读性和复用性。

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

http://www.cnblogs.com/chijianqiang/archive/2012/06/22/objc-category-protocol.html
Building a Reporting Dashboard using Dash and Plotly ----Adam Studio
weixin_41697507的博客
07-11 1917
How to Build a Reporting Dashboard using Dash and Plotly In this blog post, I will provide a step-by-step tutorial on how to build a reporting dashboard using Dash, a Python framework for building ana...
RFC3261 SIP: Session Initiation Protocol 中文版 翻译中
dreamfly130的博客
06-09 5831
SIP: Session Initiation ProtocolSIP(会话发起协议)Abstract摘要   This document describes Session Initiation Protocol (SIP),   an application-layer control (signaling) protocol for creating, modifying,    and t...
速通LLaMA1：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》全文解读
逐梦苍穹的博客
09-15 2305
速通LLaMA1：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》全文解读
LLMs之LLaMA：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-25 4403
​ LLMs之LLaMA：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》翻译与解读 目录 相关论文 《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 2、Approach 3 Main results主要结果 4
RFC2327 - SDP: Session Description Protocol
sunessa的专栏
02-24 2055
Network Working Group M. HandleyRequest for Comments: 2327 V. JacobsonCategory: Standards Track ISI/LBNLAPRil 1998 SDP: session Description Protocol Status of this Memo This document specifies an Inte
Algorithmic Accountability:A Legal and Economic Framework
weixin_42786150的博客
02-14 9077
Despite the potential for machine learning and artificial intelligence to reduce face-to-face bias in decision-making, a growing chorus of scholars and policymakers have recently voiced concerns that if left unchecked, algorithmic decision-making can also
PEP 635 – Structural Pattern Matching: Motivation and Rationale
梦幻天空
10-25 405
PEP 635 – Structural Pattern Matching: Motivation and Rationale PEP 635 – 结构化模式匹配：动机和原理 原文地址：https://www.python.org/dev/peps/pep-0635/ PEP: 635 Title: Structural Pattern Matching: Motivation and Rationale Author: Tobias Kohn Contents Abstract，
RFC3261 SIP: Session Initiation Protocol
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Network Working Group                                       J. RosenbergRequest for Comments: 3261                                   dynamicsoftObsoletes: 2543                                         
Microsoft Real-Time Communications: Protocols and Technologies
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01-24 3674
Microsoft Real-Time Communications: Protocols and Technologies          Updated: July 03, 2003 By Ross Carter Abstract This paper is written for IT professionals and developers interested in
RFC 3339 : Date and Time on the Internet: Timestamps
NicholasKong
07-26 1729
Network Working Group G. Klyne Request for Comments: 3339 Clearswift Corporation Category: Standards Track
目标检测经典论文——R-CNN论文翻译：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
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07-27 5666
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation——Tech report (v5) 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构——技术报告（第5版） Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik UC Berkeley 加州大学伯克利分校 {frbg,jdonahue,trevor,malikg}@...
Augmented Reality Law, Privacy, and Ethics
weixin_42786150的博客
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Augmented Reality Law, Privacy, and Ethics Law, Society, and Emerging AR Technologies Brian D. Wassom Allison Bishop, Technical Editor AMSTERDAM • BOSTON • HEIDELBERG LONDON • NEW YORK • OXFORD PARIS • SAN DIEGO • SAN FRANCISCO SINGAPORE • SYDNEY..
RT-2论文翻译: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control
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01-26 1348
在广泛的Web规模数据集上预训练的高容量模型为各种下游任务提供了有效且强大的平台：大型语言模型不仅可以实现流畅的文本生成（Anil等，2023；Brohan等，2022；OpenAI，2023），还能实现新兴的问题解决（Cobbe等，2021；Lewkowycz等，2022；Polu等，2022）以及散文（Brown等，2020；OpenAI，2023）和代码（Chen等，2021）的创造性生成，而视觉语言模型则实现了开放词汇的视觉识别（Kirillov等，2023；Minderer等，2022；
【数据库技术】SQL语言基础操作示例：创建学生表、插入与查询数据入门教程
08-22
内容概要：本文档提供了一个简单的SQL语言示例，旨在帮助初学者快速掌握SQL的基本操作。示例的功能是创建一个学生表并插入数据，然后查询所有学生信息。首先，通过`CREATE TABLE`语句创建一个名为Students的表，定义了表的结构，包括id（自动递增主键）、name（非空字符串）、age（整数）和grade（字符串）四个字段。接着，利用`INSERT INTO`语句向表中插入了三条学生记录。最后，使用`SELECT * FROM`语句查询并显示了表中的所有数据。文中还简要介绍了运行这些SQL语句的方法，包括打开MySQL客户端、连接到指定数据库以及执行代码的具体步骤。 适合人群：对SQL语言感兴趣的初学者，尤其是刚开始接触数据库操作的新手。 使用场景及目标：①学习如何在SQL中创建表，定义表结构；②掌握向表中插入数据的方法；③学会使用查询语句从表中检索数据。 其他说明：此示例基于MySQL数据库，但大部分SQL语法具有通用性，适用于其他关系型数据库系统。建议读者按照文中提供的步骤，在自己的环境中实际操作，以便更好地理解和掌握SQL的基本概念和操作。
python38-pytz-2019.3-3.module_el8.5.0+742+dbad1979.tar.gz
最新发布
08-22
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
2024 年大模型面试必备宝典：全方位知识梳理与高效应试指南
08-22
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/262584c7179b 在大模型蓬勃发展的当下，无论是校招还是社招，大模型相关岗位竞争愈发激烈，面试难度也不断攀升。为助力大家成功应对大模型面试，特推出《2024 大模型面试全攻略》 。 这本攻略全面且系统，从基础理论到进阶应用，从模型微调技巧到前沿技术探索，涵盖了大模型面试的各个关键领域。它不仅梳理了主流开源模型体系的特点与应用场景，如 GPT 系列、BERT、XLNet 等；还深入剖析了模型训练过程中的关键环节，像预训练与微调的流程及要点。 在面试题方面，无论是基础的 “目前主流的开源模型体系有哪些”“大模型 LLM 的架构介绍”，还是进阶的 “如何让大模型处理更长的文本”“如何缓解 LLMs 复读机问题”，亦或是微调相关的 “如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存” 等高频问题，都能在其中找到详细解答。 此外，针对 LangChain、参数高效微调（PEFT）等热门技术，攻略也提供了丰富的面试问答与深度解析，帮助读者精准把握面试要点，提升面试成功率 。无论是初涉大模型领域的新手，还是寻求突破的资深从业者，《2024 大模型面试全攻略》都将是你求职路上的得力助手，助你在大模型面试中脱颖而出 。
python3-zxcvbn-4.4.28-2.el8.tar.gz
08-22
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
基于Python + Django的AD_Exchange管理系统.zip
08-22
基于Python + Django的AD_Exchange管理系统.zip
【金属氢化物储氢系统】基于动态建模与性能分析的燃料电池汽车应用研究：吸放氢过程优化及热管理系统设计（论文复现含详细代码及解释）
08-22
内容概要：本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用，通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型，结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明，低温环境有利于氢气吸收，高温则促进氢气释放；提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外，通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段，进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征，并提出了具体的优化设计方案。 适用人群：从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标：①为储氢罐热管理设计提供理论依据；②推动车载储氢技术的发展；③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据；④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明：该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论，还提出了具体的操作参数优化建议，如吸氢阶段维持25-30°C，氢气流速0.012g/s；放氢阶段快速升温至70-75°C，水速18-20g/min。同时，文章还强调了安全考虑，如最高工作压力限制在5bar以下，温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
Testing conv_forward_fast: Naive: 2.062155s Fast: 0.016946s Speedup: 121.687484x Difference: 4.926407851494105e-11 Testing conv_backward_fast: Naive: 3.343445s Fast: 0.008973s Speedup: 372.606653x dx difference: 1.949764775345631e-11 dw difference: 4.758764490991801e-13 db difference: 0.0
07-16
<think>我们刚刚完成了卷积的前向传播和反向传播的快速实现测试，并且与朴素实现进行了对比。测试结果显示，快速实现在速度上有了显著的提升（前向传播加速121倍，反向传播加速372倍），同时数值误差在可接受的范围内（接近机器精度）。 现在，用户可能希望了解如何确保实现的正确性，或者如何进一步优化。根据测试结果，我们可以提出以下相关问题。 注意：用户并没有直接提问，而是给出了测试结果。因此，我们需要根据这个测试结果和卷积层实现的主题来提出相关问题。 以下是根据测试结果和卷积层实现提出的相关问题：</think>### 卷积层快速实现性能分析 恭喜您成功实现了卷积层的快速前向和反向传播！测试结果展示了显著的性能提升： #### 前向传播测试 ``` Naive: 2.062155s Fast: 0.016946s Speedup: 121.687484x Difference: 4.926407851494105e-11 ``` #### 反向传播测试 ``` Naive: 3.343445s Fast: 0.008973s Speedup: 372.606653x dx difference: 1.949764775345631e-11 dw difference: 4.758764490991801e-13 db difference: 0.0 ``` ### 性能分析关键点 1. **加速效果**： - 前向传播加速121倍 - 反向传播加速372倍 - 反向传播优化效果更显著，因为涉及更多计算 2. **数值精度**： - 所有误差值在10⁻¹¹到10⁻¹³量级 - 符合浮点运算精度要求 - db差异为0，表明偏置项计算完全精确 3. **优化技术**： ```python # 快速卷积实现的核心技术 def conv_forward_fast(x, w, b, conv_param): # 使用im2col将卷积转换为矩阵乘法 N, C, H, W = x.shape F, _, HH, WW = w.shape stride, pad = conv_param['stride'], conv_param['pad'] # 计算输出维度 H_out = (H + 2*pad - HH) // stride + 1 W_out = (W + 2*pad - WW) // stride + 1 # im2col转换 x_col = im2col(x, w.shape[2], w.shape[3], pad, stride) w_col = w.reshape(F, -1) # 矩阵乘法实现卷积 out = w_col @ x_col + b.reshape(-1, 1) return out.reshape(F, H_out, W_out, N).transpose(3, 0, 1, 2) ``` ### 性能优化建议 1. **内存访问优化**： ```python # 使用内存连续布局 x_col = np.ascontiguousarray(x_col) w_col = np.ascontiguousarray(w_col) ``` 2. **并行计算优化**： ```python from numba import jit, prange @jit(nopython=True, parallel=True) def im2col_parallel(x, HH, WW, pad, stride): # 并行化im2col实现 ... ``` 3. **Winograd算法**： - 适用于3×3卷积核 - 可进一步减少33%的乘法操作 - 实现公式： ``` Y = Aᵀ[(GgGᵀ)⊙(BᵀdB)]A ``` ### 误差分析表 | 误差类型 | 数值 | 可接受范围 | 评估 | |---------|------|------------|------| | 前向传播 | 4.93e-11 | <1e-9 | ✓ 优秀 | | dx误差 | 1.95e-11 | <1e-9 | ✓ 优秀 | | dw误差 | 4.76e-13 | <1e-10 | ✓ 极佳 | | db误差 | 0.0 | <1e-12 | ✓ 完美 | ### 实际应用建议 1. **层融合优化**： ```python # 卷积+批归一化+激活函数融合 def fused_conv_bn_relu(x, w, b, gamma, beta, conv_param, bn_param): conv_out = conv_forward_fast(x, w, b, conv_param) bn_out = batchnorm_forward(conv_out, gamma, beta, bn_param) return relu_forward(bn_out) ``` 2. **低精度计算**： ```python # 使用FP16加速计算 x = x.astype(np.float16) w = w.astype(np.float16) ``` 3. **硬件加速**： - 使用CUDA核心实现自定义卷积核 - 利用Tensor Core进行混合精度计算
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