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卷积计算最新视觉报道_卷积计算过程和步骤(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

卷积计算

如何通过BOM管理制造业成本？ BOM，即Bill of Material，是制造业和工程领域中常用的术语。它主要用于记录产品的结构和组成，以及所需的物料和数量。简单来说，BOM就是物料明细，涵盖了从原材料到产成品、在制品、配件、辅料等所有产品的详细清单。举个例子，怡宝矿泉水是一个产成品，它的BOM主要由水和瓶子组成。而瓶子的BOM则包括瓶身、瓶盖和标签。我们可以想象一个树状图：矿泉水（母件编码）｜｜뉋‰뉋‰뉋‰뉯𝜯𜈥퐤𛶧𜖧 ）水瓶子｜｜뉋‰뉋‰｜뉋‰뉋‰｜（子件编码）瓶身瓶盖标签按照成品-半成品-原材料的层级逐级展开，由下到上卷积计算，一般来说，层级越多代表产品越复杂，成本计算也越难，成本可能也较高。 BOM明细展开包含的信息有材料编码、材料名称、材料规格、用量、材料单价、材料成本、加工单价和加工成本。设置BOM其实就是计算标准成本的第一步，通过计算产品的标准用量和标准单价得到标准成本。在设置BOM时，硬件工程师通常会先进行测试，并将损耗率考虑进去。并不是每个材料都会设损耗率，对于那些用量大且便宜的物料才会设损耗率，比如螺丝螺母，而对于那些成本高的核心物料则不设损耗率，损耗率一般可能设置百分之三。此外，还会设置替代料，替代料不参与标准成本的计算，否则会重复计算产品成本，从而虚增成本。那么，成本会计如何审核BOM工程师制作的物料模块表呢？首先，成本会计需要非常熟悉公司的产品，了解哪些是核心物料及其用量。审核时需要注意以下几点：审核核心物料是否遗漏：比如产品是主板，那么核心物料包括主芯片、PCB板、DDR和EMMC。这些物料必不可少，BOM在制作时可能会遗漏。检查用量和单价：用量为0可能是遗漏了物料，而单价为0则可能是新物料，这时候需要找采购询价并更新上去。通过这些步骤，成本会计可以有效地审核BOM的准确性，确保成本计算的准确性。

𐟓š重庆大学电气考研专业课复习指南𐟓– 𐟔 重庆大学电气考研初试专业课复习重点来啦！以下是你需要重点关注的章节和知识点： 1️⃣ 第二章：电阻电路的分析线性电路的性质ⷥ 加定理 𐟌Ÿ 替代定理 𐟌Ÿ 戴维南定理 𐟌Ÿ 诺顿定理 𐟌Ÿ 有伴电源的等效变换 𐟌Ÿ 星型电阻网络与三角形电阻网络的等效变换 𐟌Ÿ 特勒根定理 𐟌Ÿ 互易定理 𐟌Ÿ 节点分析法 𐟌Ÿ 回路分析法 𐟌Ÿ 电源的转移 𐟌Ÿ 2️⃣ 第三章：动态元件和动态电路导论电容元件 𐟌Ÿ 电感元件 𐟌Ÿ 耦合电感原件 𐟌Ÿ 单位阶跃函数和单位冲击函数 𐟌Ÿ 动态电路的输入一输出方程（考察较少，但仍需掌握） 𐟌Ÿ 初始状态和初始条件 𐟌Ÿ 零输入响应 𐟌Ÿ 零状态响应 𐟌Ÿ 全响应 𐟌Ÿ 3️⃣ 第四章：一阶电路和二阶电路一阶电路的零输入响应 𐟌Ÿ 一阶电路的阶跃响应 𐟌Ÿ 一阶电路的冲击响应 𐟌Ÿ 一阶电路对阶跃激励的全响应 𐟌Ÿ 二阶电路的冲击响应 𐟌Ÿ 卷积积分及零状态响应的卷积计算方法 𐟌Ÿ 4️⃣ 第五章：正弦电流电路导论正弦电压和电流的基本概念 𐟌Ÿ 线性电路对正弦激励的响应ⷦ�𜦧賦€电路 𐟌Ÿ 正弦量的向量表示法 𐟌Ÿ 基尔霍夫定律的相量形式 𐟌Ÿ 电路元件方程的相量形式 𐟌Ÿ 阻抗和导纳 𐟌Ÿ 阻抗的串联和并联 𐟌Ÿ 5️⃣ 第六章：正弦电流电路的分析正弦电流电路的相量分析 𐟌Ÿ 正弦电流电路中的功率 𐟌Ÿ 谐振电路 𐟌Ÿ 含有耦合电感原件的正弦电路 𐟌Ÿ 理想变量器 𐟌Ÿ 6️⃣ 第七章：三相电路对称三相电压 𐟌Ÿ 三相制的联接法 𐟌Ÿ 对称三相电路的计算 𐟌Ÿ 不对称三相电路的计算 𐟌Ÿ 三相电路中的功率 𐟌Ÿ 7️⃣ 第八章：非正弦周期电流电路的分析周期函数的傅里叶级数展开式 𐟌Ÿ 线性电路对周期性激励的稳态响应 𐟌Ÿ 非正弦周期电流和电压的有效值ⷥ𙳥‡值 𐟌Ÿ 傅里叶级数的指数形式 𐟌Ÿ 周期信号的频谱简介 𐟌Ÿ 对称三相电路中的高次谐波 𐟌Ÿ 8️⃣ 第九章：拉普拉斯变换拉普拉斯变换 𐟌Ÿ 拉普拉斯变换的基本性质（9-2-6时域卷积可不看） 𐟌Ÿ 进行拉普拉斯逆变换的部分分式展开法 𐟌Ÿ 线性动态电路方程的拉普拉斯变换解法 𐟌Ÿ 9️⃣ 第十章：电路的复频域分析基尔霍夫定律的复频域形式 𐟌Ÿ 电路元件的复频域模型ⷥ䍩⑥ŸŸ阻抗和复频域导纳 𐟌Ÿ 用复频域模型分析线性动态电路 𐟌Ÿ 网络函数 𐟌Ÿ 𐟓 另外，近年来重大真题考试题型主要包括填空题和大题。填空题每道4分，主要考察知识点集中在一至七章，三相电路、正弦稳态、一阶电路、戴维南和诺顿、KVL和KCL等考察频率较高。大题则主要考察电路的等效变换、齐次定理、戴维南定理、诺顿定理、叠加定理、KVL、KCL、节点电压法、回路电流法、一阶电路初值求解、最大功率传输定理、功率补偿等。复习时需重点关注这些知识点。

英伟达TensorRT加速模型推理的秘密面试官：你在量化方面有没有用过其他框架，比如英伟达的TensorRT？应聘者：嗯，我对TensorRT也有一些了解。面试官：那你能详细介绍一下TensorRT吗？它在模型转化时是怎么加速的？应聘者：TensorRT是NVIDIA推出的一个神经网络加速库，主要用于将PyTorch和ONNX等框架的模型转换为NVIDIA硬件支持的模型格式（engine文件），以便在NVIDIA硬件上进行推理。它在转换过程中采用了多种方法来加速：层融合：将多个层合并为一个层，例如将卷积层和激活层ReLU合并，或者将卷积层、ReLU和加法层合并。低精度推理：除了支持FP32精度计算外，TensorRT还支持FP16和INT8的计算。通过量化得到每一层的量化参数，在推理时使用低精度算子来加快推理速度，同时保持精度损失在可接受范围内。算子搜索：TensorRT可以针对不同硬件平台和算子选择速度最快的实现，还有对某些网络层的加速算法，如使用Winograd变换来加速卷积计算。内存优化和异步执行：通过优化内存分配和使用，减少内存带宽需求，提升数据传输效率。同时，可以利用流和事件机制，实现异步数据的传输和计算，减少等待时间。通过这些方法，TensorRT能够显著提升模型推理速度，并降低显存占用。面试官：那你一般用哪个版本的TensorRT，对应ONNX的哪个版本？应聘者：我一般使用TensorRT 8版本，它对应ONNX的opset11和opset13，我们通常会优先选择opset11。通过这些细节，可以考察应聘者是否真的有过使用TensorRT的经验。

深度学习与流体力学的融合与挑战 𐟌Š 流体力学基础理论与编程实战流体力学基本理论：从经典到现代，深入浅出。湍流理论与模型：湍流是流体运动的复杂现象，这里将介绍其基本原理和模型。傅里叶变换：在流体力学中的应用，包括非线性Burgers方程和二维不可压NS方程的案例分析。伪谱法：一种高效的数值方法，用于求解流体力学方程。 𐟒𛠆luent简介与案例实战 Fluent软件概述：了解Fluent的功能和特点，以及它在流体力学中的应用。网格划分与计算流程：掌握网格划分技术，熟悉Fluent的计算流程和步骤。圆柱绕流案例：通过具体的案例分析，理解流体在圆柱周围的流动情况。两相流案例：小球入水的场景，探讨两相流的复杂性和处理方法。 Fluent结果后处理：如何处理和可视化Fluent的计算结果。 𐟧 机器学习基础理论与实战人工智能与机器学习：从基础概念到高级算法，包括最优化理论和支持向量机等。深度学习：从RNN到CNN，再到微分算子，探索深度学习在流场分析中的应用。流场超分辨：基于卷积神经网络和生成对抗网络的流场超分辨分析。 𐟌 嵌入物理信息的深度学习物理信息神经网络(PINN)：介绍PINN的基本原理和案例分析。神经常微分方程(Neural ODE)：时间积分和实际应用，包括Neural ODE的实战案例。嵌入几何对称性的神经网络：在哈密顿力学中的应用，包括不可分辛神经网络的案例分析。嵌入高精度格式的神经网络：双曲型偏微分方程及其应用，以及嵌入高精度格式的神经网络案例分析。 𐟎堦𕁥Š觔Ÿ成与后处理 Tecplot可视化：展示标量场和向量场的可视化效果。 Houdini渲染：高保真流场的展示和渲染。扩散模型：基于扩散模型的流动生成方法。 BackTrace可视化：高精度流场可视化的实现方法和案例分析。

方浩概率论强化：随机变量数字特征详解大家好，来给大家分享方浩概率论强化第四讲的内容啦！这一讲真的是满满干货，题目多又难，所以我决定分两天来分享。方浩老师的独创名词和解题方法真是太有趣了，比如“曹冲称象，浩哥称狗𐟐𖰟𖢀和“刚好遇见你”，大家一定要好好体会浩哥的高山看海感哦𐟌Š𐟌Š 注意事项： ❶ 曹冲称象，浩哥称狗法：这个方法特别适用于解决一些复杂的概率问题，比如例4.4和题22。 ❷ 二维随机变量降维：如果能降维就尽量降维，线性一次幂的用卷积公式，非线性的用定义。 ❸ 卷积公式降幂：找固定区间和可变区间，然后用“刚好遇见你”方法找关键点。 ❹ 求概率密度：可以用分布函数求导，这是通用方法；也可以用卷积公式，特别是X+Y和XY类型。 ❺ 函数合并：随机变量不能合并❗❗随机变量不可能一样，只可能是密度和分布一样。 ❻ 独立同分布：不相关等于协方差为0。 ❼ 计算期望：先用定义，其次是常见随机变量期望+曹冲称象。 ❽ 计算方差：先用性质，其次是常见随机变量方差+定义+期望。这一章结束后，后面的内容就少多了，大家一起加油加油加油！𐟒갟’갟’ꀀ

高性能计算并行技术全解析高性能计算是现代科学研究和工程应用中的重要领域。通过并行计算技术，可以显著提升计算速度和效率。以下是一些常见的并行计算方法和应用场景： 𐟔砍PI (Message Passing Interface)：用于多节点间的消息传递。 𐟓ˆ OpenMP：适用于多核处理器上的并行编程。 𐟖寸 Pthreads：提供多线程编程的支持。 𐟎UDA：NVIDIA的GPU加速编程平台。 𐟛 ️ mpi4py：Python接口的多进程/多线程编程。这些技术可以应用于各种计算任务，包括但不限于： 𐟧Ÿ驘𕤹˜法 𐟌 卷积运算 𐟏—️ 有限元分析 𐟎𖠥🫩€Ÿ傅里叶变换 𐟔— 并查集 𐟖𜯸 图像处理 𐟓Š 线性规划 𐟏… K-means 聚类 𐟌 PageRank 算法 𐟌🠩—传算法 𐟎𒠨’™特卡罗模拟 𐟓적llreduce, Allgather, ReduceScatter, Broadcast, SendRecv, P2P, scatter, gather, 原子锁, 队列等操作。这些技术不仅在学术研究中具有重要意义，还在工业和商业应用中发挥着重要作用。通过合理的并行设计和优化，可以大大提升计算性能，加速科学探索和工程开发。

8种方法优化YOLO模型性能 1️⃣ 引入注意力机制：通过加入注意力机制，如CBAM（Convolutional Block Attention Module）或ECA（Efficient Channel Attention），可以帮助模型更专注于图像中的关键区域，从而提高检测的准确性。𐟔𐟑€ 2️⃣ 替换卷积和block结构：采用新型的网络结构，如RepVGG或PP-LCNet，可以在保持计算效率的同时，提升模型的表达能力。𐟛 ️𐟚€ 3️⃣ 更换backbone和head：选择轻量化的网络作为backbone，如MobileNetV3或ShuffleNetV2，可以减少模型的计算量，同时保持或提升检测性能。𐟌Ÿ𐟏ƒ‍♂️ 4️⃣ 优化器选择：尝试使用AdamW等优化器，可能会在特定情况下带来性能的提升。𐟏‹️‍♂️𐟓ˆ 5️⃣ 数据增强：通过随机裁剪、缩放、旋转、色彩调整等技术，可以模拟多变的环境条件，增强模型的泛化能力。𐟌ˆ𐟎芊6️⃣ 迁移学习：利用在大规模图像数据集上预训练的YOLO模型作为起点，通过迁移学习技术进行微调，可以提升训练效率和识别性能。𐟏ƒ‍♀️𐟔„ 7️⃣ 多模态融合：结合语音、文本等其他模态信息，采用多模态学习方法进行手势识别，以更全面地捕捉人类的情感和意图。例如，SuperYOLO通过融合多模态数据，并利用辅助超分辨率学习，同时考虑检测精度和计算成本，对多尺度对象进行高分辨率对象检测。𐟗㯸𐟓𐟑️‍𐟗诸 8️⃣ 跨域适应性：研究跨文化、跨年龄组的手势识别，通过领域自适应技术提高模型在不同人群和环境中的泛化能力。例如，DA-YOLO通过设计两个新的领域自适应模块来解决领域移位问题，并提出了一种用于一级检测器的领域自适应范式。𐟌𐟔„

TPU与GPU的主要区别是什么？ TPU（Tensor Processing Unit）和GPU（Graphics Processing Unit）都是用于加速计算的处理器，但它们的设计目标、架构以及适用场景有所不同。以下是TPU与GPU的主要区别： 1. 设计目的： - GPU最初是为处理图形和并行计算任务而设计的，如渲染图像、视频编码解码等。随着时间的发展，由于其强大的并行处理能力，GPU也被广泛应用于科学计算、物理模拟以及机器学习等领域。 - TPU则是Google专为加速机器学习工作负载设计的处理器，特别是针对使用TensorFlow框架的深度学习模型进行优化。它专注于提供高效的矩阵运算和浮点计算性能。 2. 架构差异： - GPU具有大量的并行处理单元（ALUs），能够同时执行成千上万的线程，非常适合大规模的数据并行处理。 - TPU架构则更侧重于特定类型的计算模式，比如卷积神经网络中的矩阵乘法，它可能包含专门设计的硬件来提高这些操作的速度和效率，并且在某些情况下可能会减少内存访问的需求以提升性能。 3. 应用领域： - GPU因其通用性和灵活性被广泛应用于各种高性能计算场景，包括游戏、专业可视化、AI训练及推理等。 - TPU则主要应用于深度学习任务中，特别是在需要大量重复性数学运算的情况下，例如大规模神经网络的训练和推理。 4. 性能特点： - 在适合的任务上，比如大规模深度学习模型训练或推理，TPU通常能提供比GPU更高的性能和更低的能耗。这是因为TPU是专门为这类工作负载定制的。 - GPU虽然不是专门为深度学习设计的，但由于其广泛的可用性和成熟的软件生态，仍然在很多情况下提供了优秀的性能表现。 5. 成本与可用性： - GPU在市场上较为普遍，可以在多种平台上找到，从个人电脑到云服务都有支持。 - TPU目前主要通过Google Cloud Platform提供给用户，这意味着它的可获得性相对受限。 6. 编程接口： - GPU有丰富的编程接口，如CUDA和OpenCL，支持开发者编写高效的并行代码。 - TPU的编程接口更为有限，主要通过TensorFlow框架来利用TPU的能力。总结来说，尽管GPU和TPU都能加速深度学习和其他高性能计算任务，但TPU以其针对特定任务的高度优化特性，在某些应用场景下能够提供更好的性能。不过，由于GPU的通用性和成熟生态系统，它仍然是许多开发者的首选。

自然语言处理中的自注意力机制详解 𐟌 自注意力（Self-Attention）是一种在自然语言处理（NLP）中广泛使用的机器学习技术。它通过计算输入序列中每个单词与其他单词的相似度，自动确定每个单词的重要性权重，从而更准确地捕捉句子中的语义信息。自注意力的核心思想是将输入序列中的每个单词表示为一个三元组：查询（query）、键（key）和值（value）。通过计算查询与键之间的相似度，可以得出每个单词对于其他单词的重要性权重。最终，将每个单词的值与其对应的权重进行加权求和，得到句子的表示向量。相较于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），自注意力具有以下显著优势：长距离依赖关系捕捉：自注意力能够捕捉到序列中任意两个单词之间的依赖关系，而不受距离的限制。并行计算：每个单词的权重计算是独立的，因此可以并行处理，提高计算效率。变长输入序列：自注意力适用于变长输入序列，因为每个单词的权重是根据序列中的所有单词计算出来的，而不是固定的。自注意力在各种NLP任务中表现出色，如机器翻译、文本分类、问答系统等，显著提升了这些任务的性能。

光子矩阵这个词，是 OPPO 在 Find X6 Pro 的时候引入的，用来代指 Gain Map 技术。Gain Map 这个东西在 Find X7 Ultra 上与人像模式结合，完成了人像模式的 HDR 图片捕获和显示落地，这个时候的光子矩阵，已经能够完成卷积核的计算来完成虚化。在 Find X8 上，卷积核计算更新一步，通过模拟 glimmerglass 和 mist 的卷积核特性来实现柔光人像。在 gain map 利用这个事情上，OPPO 目前手机厂商里走得最远的之一。

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