Публикации по теме 'benchmark'
Почему вам должен понравиться sync.Pool?
Потому что это быстро. x4982 сокращение использования памяти и хранилища с помощью тестов ниже.
Ok. Что за черт?
Сборщик мусора запускается через определенные промежутки времени. Если ваш код постоянно выделяет память в некоторых структурах данных, а затем освобождает их, это требует постоянной работы сборщика, большего использования памяти и ЦП для выделения ресурсов в структурах инициализации.
The comments on sync/pool.go say that:
A Pool is a set of temporary objects that..
Вскрытие пакетной нормализации: более быстрая сходимость и меньшие потери! (Эталон)
TL;DR: модели сходятся быстрее и с меньшими потерями при использовании пакетной нормализации.
Пакетная нормализация — это метод, используемый для ускорения и повышения стабильности искусственных нейронных сетей за счет нормализации входного слоя путем повторного центрирования и масштабирования. Он был предложен Сергеем Иоффе и Кристианом Сегеди в их статье 2015 года Пакетная нормализация: ускорение обучения глубокой сети за счет уменьшения внутреннего ковариатного сдвига .
3 примера..
WebAssembly и SIMD
Помощь WebAssembly в достижении скорости, близкой к исходной, станет большим шагом вперед к широкому распространению.
Текущее предложение WebAssembly SIMD сокращает разрыв в производительности, позволяя программам WebAssembly с большим количеством чисел использовать SIMD для повышения производительности их выполнения.
За последние пару месяцев в Wasmer мы усердно работали над внедрением SIMD в нашу серверную среду выполнения WebAssembly и получили отличные результаты из нашего анализа..
Что у тебя в BEAM? — представляем BEAMchmark
Каждый создатель программного обеспечения хорошо знает, что эталонные тесты очень важны. Они доказывают, что ваше программное обеспечение не только работает, но и хорошо масштабируется и правильно работает при перегрузке. Сравнительный анализ также может помочь вам узнать ограничения вашей программы. Мы проводили тесты Membrane с самого начала, но заметили, что измерения использования ЦП и памяти часто нам недостаточно. Это привело нас к созданию инструмента для измерения большего..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..