人工智能原理与技术分享

尤其是模型在边缘计算设备部署时需要考虑推理的实时性，但对数值精度的要求并不高，可以采用一些近似计算的方法牺牲数值精度提高计算速度。深度学习中有 sigmoid、softmax 等函数中经常需要计算。近似的工作方式基于以下事实：IEEE 754 浮点格式中的数字。下面使用模板递归的方式实现公式 (2)

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本文主要用一个函数实现图像的放缩、旋转，并最终得到变换和逆变换的矩阵。，这两个矩阵可分别用在关键点检测的前处理和后处理中。

1. 安装label-studio创建名为label_studio的虚拟环境(示例的Python版本为3.8)conda create -n label_studio python=3.8激活虚拟环境conda activate label_studiopip安装label-studio (version=1.3)pip install label-studio==1.32. 配置label-studio安装label-studio机器学习后端，dirname为放代码的文