BSC链DAPP双币质押LP模式系统开发|LP算力案例|详情方案

简介: horizontal and vertices strides,`strides=[1,stride,stride,1]`

区块链是计算机网络节点之间共享的分布式数据库或分类帐。作为一个数据库,区块链以电子形式存储信息。区块链以其在比特币等加密货币系统中的关键角色而闻名,用于维护安全和去中心化的交易记录。区块链的创新在于,它确保了数据记录的忠诚度和安全性,并在不需要信任的第三方的情况下产生信任。

 1将filter reshape成2维[filter_height*filter_weight*in_channels,output_channels]

 2从input中提取image patches,形成虚拟tensor[batch,out_height,out_width,filter_height*filter_width*in_channels]

 3对于每个batch,右乘filter matrix和image patch vector

 示例:

 output[b,i,j,k]=

 sum_{di,dj,q}input[b,strides[1]*i+di,strides[2]*j+dj,q]*

 filter[di,dj,q,k]

 Must have`strides[0]=strides[3]=1`.For the most common case of the same

 horizontal and vertices strides,`strides=[1,stride,stride,1]`.

 用一个例子来说明:

 input的维度为[2,5,5,4]表示batch_size为2,图片是5*5,输入通道数为4,

 filter的维度为[3,3,4,2]表示卷积核大小为3*3,输入通道数为4,输出通道数为2

 步长为1,padding方式选用VALID

 典型数据库和区块链之间的一个关键区别是数据的结构模式。区块链以组的形式收集信息,称为包含信息集。块具有一定的存储容量。填充时,它将关闭并链接到先前填充的块,形成一个称为区块链的数据链。添加块后的所有新信息都被编译成新形成的块。一旦填充,该块也将添加到链中。

auto nchw_offset_output=new Tensor(offset_output,Tensor::CAFFE);

 offset_output->copyToHostTensor(nchw_offset_output);

 auto feature_output=net->getSessionOutput(session,"2841");

 auto nchw_feature_output=new Tensor(feature_output,Tensor::CAFFE);

 feature_output->copyToHostTensor(nchw_feature_output);

 数据库通常将其数据构造成一个表,而区块链,顾名思义,将其数据构造成一个串在一起的块(块)。当以去中心化的性质实现时,这种数据结构固有地形成一个不可逆的数据时间表。当一个块被填充时,它被固定并成为这个时间表的一部分。当添加到链中时,链中的每个块都被赋予了一个精确的时间戳。

 memcpy(nhwc_tensor->host<float>(),resized_img.data,nhwc_tensor->size());

 input->copyFromHostTensor(nhwc_tensor);

 MNN::Timer time;

 time.reset();

 net->runSession(session);

 MNN_PRINT("use time%f msn",time.durationInUs()/1000.f);

 auto offset_output=net->getSessionOutput(session,"2830");

相关文章
|
6月前
|
弹性计算 关系型数据库 数据库
快速体验Cloudberry和APCC
通过Docker快速体验Cloudberry和APCC
295 6
|
6月前
|
IDE 开发工具 C++
JetBrains CLion 2025.1 发布 - C 和 C++ 跨平台 IDE
JetBrains CLion 2025.1 (macOS, Linux, Windows) - C 和 C++ 跨平台 IDE
238 0
|
11月前
|
存储 人工智能 供应链
区块链技术在供应链金融中的革新应用
区块链技术在供应链金融中的革新应用
1652 20
|
10月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
智能客服系统集成技术解析和价值点梳理
在 2024 年的智能客服系统领域,合力亿捷等服务商凭借其卓越的技术实力引领潮流,它们均积极应用最新的大模型技术,推动智能客服的进步。
428 7
|
10月前
|
自然语言处理 搜索推荐 小程序
博物馆导览系统:提升观众参观效率与满意度
在这个快节奏时代,博物馆面临挑战与机遇。传统导览方式难以满足个性化、互动性和沉浸式学习需求。本文深入解析博物馆智能导览系统,包括精准定位导航、展品解说和AR技术应用,提升观众参观效率与满意度。
400 5
|
11月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
Python数据分析项目:抖音短视频达人粉丝增长趋势
Python数据分析项目:抖音短视频达人粉丝增长趋势
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
智能语音识别技术在多语言环境下的挑战与优化策略###
随着全球化的加速推进,智能语音识别技术作为人机交互的关键一环,其跨语言适应性成为了研究热点。本文深入探讨了智能语音识别技术在多语言环境下面临的挑战,包括口音差异、词汇多样性、语法结构复杂性等,并提出了相应的优化策略。通过对比分析不同算法和技术路线,本文旨在为提升智能语音识别系统的跨语言性能提供理论依据和实践指导。 ###
|
算法 关系型数据库 MySQL
长路漫漫, 从Blink-tree 到Bw-tree (上)
> 天不生我 bw-tree, 索引万古如长夜 > ### 背景 在前面的文章 [路在脚下, 从BTree 到Polar Index](https://zhuanlan.zhihu.com/p/374000358)中提到, 我们已经将InnoDB 里面Btree 替换成Blink Tree, 高并发压力下, 在标准的TPCC 场景中最高能够有239%的性能提升, 然后我们对InnoDB 的fi
601 1
|
编解码
【云上ELK系列】Logstash迁移Elasticsearch数据方法解读
用Logstash实现Elasticsearch集群快速迁移,解读Logstash中metadata的功效,避免踩坑
6888 0
|
自然语言处理 索引 搜索推荐