Apache TVM 是一個深度的深度學習編譯框架,適用於 CPU、GPU 和各種機器學習加速芯片。更多 TVM 中文文檔可訪問 →https://tvm.hyper.ai/ 隨着深度學習工作負載所針對的硬件設備數量不斷增加,用户在各種設備上實現高性能所需的知識也在不斷增加。為了讓數據科學家在開發新模型時不必擔心性能問題,硬件廠商或是基於一些常見的深度學習算子,提供 MKLDNN 或 cuDNN
源:https://blog.ximinghui.org/30dd840e/index.html 有時候一個代碼源文件中內容過多時,我們可能想要對其進行分區,比如我想要將我的實體類分為 字段 、 行為 、 規則校驗 、 創建方法 四個部分或分區。 但是,我該怎麼告訴我的 NetBeans(劃掉) Eclipse(劃掉) IntelliJ IDEA 並讓它知道我的意思呢? 一般開發者可能會用
靜態代碼分析是指在不實際運行代碼的情況下掃描代碼以發現潛在問題。IntelliJ IDEA中的檢查可以在您編譯項目之前檢測到其中的潛在問題。IDE 可以高亮顯示各種問題、定位死代碼、發現可能的Bug和拼寫問題,並改善整體代碼結構。 本系列博文將介紹IntelliJ IDEA中代碼分析的幾種方式,以幫助您查找並修正代碼中的問題。接下來,一起來了解IDE如何幫助您在處理代碼時預防問題。 查找並修正代碼
當我坐在指揮中心,面前不再是二十塊分割的監控屏幕,而是一幅會呼吸的城市全景圖。三年前,如果有人告訴我,我能像玩模擬城市遊戲一樣管理真實的城市,我一定會覺得這是天方夜譚。今天,這一切正在成為我們日常工作的常態。 從“救火隊員”到“先知者”的轉變 過去,城市管理像是“盲人摸象”。交通部門不知道管網施工進度,應急部門不清楚大型活動人流聚集情況,規劃