per channel是对于tensor的某一个维度（通常是channel的维度）上的值按照一种方式去scale和offset，也就是一个tensor里有多种不同的scale和offset的方式（组成一个vector），如此以来，在量化的时候相比per tensor的方式会引入更少的错误。动态量化，或者叫作Weight-only的量化，是提前把模型中某些op的参数量化为INT8，然后在运行的时候动

当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。典型的CUDA程序的执行流程如下：分配host内存，并进行数据初始化；分配device内存，并从host将数据拷贝到device上；调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算；将device上的运算结果拷贝到host上；释放device和host上分配的内存。kernel是在device上线程中并行执行的函数，核函数用

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立体视觉（也称双目视觉）主要研究的两个相机的成像几何问题，研究内容主要包括：立体标定（Stereo Calibration）、立体校正（Stereo Rectification）和立体匹配（Stereo Matching）。目前，立体标定主要研究的已经比较完善，而立体匹配是立体视觉最核心的研究问题。匹配图像对是OpenCV自带校正好的图像对标准测试平台提供的标准图像对：MiddleBuryKITT

视频抽取音频ffmpeg -threads 16 -i xxx.mp4 xxx.wav （能提取5.1声道，采用这个！！！）或ffmpeg -threads 16 -i xxx.mp4 xxx.wav -acodec aac -vn -ac 2 -ar 48000 -ab 128000 xxx.aac （有压缩，默认提取2声道）提取aac音频：ffmpeg -i 3.mp4 -c:a copy 3

在与大模型进行交流的过程中，由于用户经验不足、模型差异性会出现Prompt指令不当的问题，因此需要通过Prompt工程，使用户能够控制模型的输出，使其生成相关、准确且高质量的文本。：在我们输入一段很长文本给大模型时，由于字数限制大模型可能无法全部读取，此时我们能将全篇文本进行分段，将前面内容让大模型总结从而将总结的内容衔接后面的内容，达到层层递进理解的效果。：我们在提出问题时可以在开头加一个"用户

图像分割 传统方法https://zhuanlan.zhihu.com/p/30732385语义分割论文-DeepLab系列http://hellodfan.com/2018/01/22/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%88%86%E5%89%B2%E8%AE%BA%E6%96%87-DeepLab%E7%B3%BB%E5%88%97/FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最

第二，为 了条码的可识读性，条码在制作时条和空之间有着较大的反射率差，从而条码区域内的灰度对比度较大，而且边缘信息丰富。第一，条码区域内的条空是平行排列的，方向趋于一致；基于方向一致性的条码定位算法。

Python/openCV 中cv2.StereoSGBM_create()代码例子import cv2from matplotlib import pyplot as pltimgL = cv2.imread('23.jpg',0)imgR = cv2.imread('24.jpg',0)stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockS