神经网络优化器是深度学习中用于调整网络参数以最小化损失函数的重要工具。这些优化器通过不同的策略来更新网络权重，以提高训练效率和模型性能。以下是对几种常见神经网络
2024-07-11 16:33
优化器一般由三个组件组成：统计信息收集、开销模型、计划列举。 如图 2 所示，开销模型使用收集到的统计信息以及构造的不同开销公式，估计某个特定查询计划的成本，帮助优化器
2023-12-15 09:38
相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了，它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中，发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如：
2022-10-25 17:03
自Google提出Vision Transformer(ViT)以来，ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。凭借着ViT结构，许多视觉任务的SoTA都得到了进一步提升，包括图像分类、分割、检测、识别等。
2022-10-31 17:03
从 GPT-3，Gopher 到 LLaMA，大模型有更好的性能已成为业界的共识。但相比之下，单个 GPU 的显存大小却增长缓慢，这让显存成为了大模型训练的主要瓶颈，如何在有限的 GPU 内存下训练大模型成为了一个重要的难题。
2023-09-11 16:08
在这里，我们将学习如何解决优化问题。给定函数 f（x），基于 x = a 评估最小化 f（x）。为此，我们需要一个优化器。优化器
2018-08-01 11:37
编译器如gcc，可以指定不同的优化参数，在某些条件下，有些函数可能会被优化掉。
2020-06-22 14:58
在项目初期，在使用FPGA工具quartus或者vivado生成版本烧入开发板进行调试时(DC开启优化选项后同样会优化掉寄存器)，我们有时会发现部分寄存器被
2023-09-26 09:47
通过方位角优化调整尽可能保证天馈的主瓣方向覆盖道路，避免旁瓣覆盖道路，道路覆盖无邻区漏配，无回切、无乒乓切换、无重叠覆盖度高，对于倾角下压的优先通过机械下压进行覆盖优化调整，当机械下倾大于15度
2020-09-01 15:06
