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ONNX 模型 FP32 → INT8 量化

摘要: FP32→INT8量化是深度学习模型部署的关键技术,可缩小模型体积4倍、提升推理速度2-10倍,但需控制精度损失(<1%)。核心损失源于数值截断、舍入误差及敏感层(如检测头、Attention层)。量化方案包括: 训练后量化(PTQ):无训练,KL散度校准+对称权重量化可降低损失至1%内; 量化感知训练(QAT):接近无损(损失<0.5%),适合高精度场景。 优化方法:混合精度

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#wpf#c##AI
.net reactor

 安装了.net reactor之后,可以在安装目录下找到帮助文档REACTOR_HELP.chm,目前没有中文版本,里面详细介绍了.net reactor的各功能及使用场景。本系列文章是基于此帮助文档来写的。.net reactor主要有三大面板:菜单面板:- 文件就是普通的创建操作环境,打开操作环境,加载程序集等操作- 运行保护程序集 - 对当前选中的程序集执行保护操作创建许可证文件 - 根据

Gemma 4(AI大模型)

摘要: Google DeepMind推出的Gemma4是新一代开源大模型系列,基于Apache2.0协议,支持商用与自由修改。涵盖E2B(2.3B有效参数)、E4B(4.5B)、26B(MoE架构)和31B旗舰版,适配从手机到服务器的全硬件场景。核心亮点包括高效推理、128K-256K长上下文支持、原生多模态(文本/图像/视频/音频)及可配置思考模式。E4B为端侧平衡首选,26B MoE以26B

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#wpf#c##人工智能 +1
麦橘(majicmixRealistic_v7 AI大模型 PC离线搭建)

摘要:麦橘写实V7是由国内AI模型师开发的超写实通用模型,在CivitAI平台获得4.93分高评分和70万+下载量。该模型具有人物摄影级真实感,擅长表现皮肤质感、五官细节和光影效果,适用于人像、风景等多种创作场景。文章还提供了针对不同创作类型的负面提示词预设,包括通用质量增强、人物写实专用、二次元/动漫人物等9种预设方案,帮助优化生成效果。这些预设删除了不兼容的特殊嵌入词,提高了99%模型的兼容性

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#c##wpf#人工智能
ONNX 模型 FP32 → INT8 量化

摘要: FP32→INT8量化是深度学习模型部署的关键技术,可缩小模型体积4倍、提升推理速度2-10倍,但需控制精度损失(<1%)。核心损失源于数值截断、舍入误差及敏感层(如检测头、Attention层)。量化方案包括: 训练后量化(PTQ):无训练,KL散度校准+对称权重量化可降低损失至1%内; 量化感知训练(QAT):接近无损(损失<0.5%),适合高精度场景。 优化方法:混合精度

#wpf#c##AI
DDColor (AI)

摘要:DDColor是一种基于双解码器架构的图像上色模型,在ICCV 2023会议上提出。该PyTorch官方实现能够生成逼真的彩色图像效果,通过双解码器结构实现高质量的黑白照片上色。项目代码已开源,展现了当前图像彩色化领域的前沿技术水平。

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#人工智能
vb.net 视频&音频转换

主流视频音频转换工具,Kbps数值越大,音频品质越高。视频&音频转换工具 V23.0。

#.net
资金时间价值(现值 终值 年金)

是指资金经过一定时间的增殖后的资金值,是现值在未来时点上的等值资金。相对现值而言,终值又称为将来值、本利和,以符号F表示。是指资金现在的价值,是资金处于资金运动起点时刻的价值,又称为“本金”,以符号P表示。是指分期等额收付的资金值。各期间隔通常为一年,且各年金额相等,以符号A表示。现值(P) 终值(F) 年金(A)利率(i)年/季/月(n)

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#服务器
到底了