多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA
VMA(q)过程的均值始终为??,因为VMA(q)由均值为0的VWN过程组成。我们还可以计算VMA(q)过程的协方差矩阵函数如下。因此,VMA(q)过程无论如何都具有平稳性,协方差矩阵将在滞后q之后截断。与MA过程类似,我们可以使用相关矩阵或AIC来确定q的阶数。AIC在定义阶数时更方便,但请注意AIC需要计算所有阶数模式,因此需要大...
黑芝麻智能仲鸣:激光雷达感知算法在A1000芯片上的部署
在我们芯片里面内置了4颗独立的VisionP6DSP,是一个向量化DSP,支持SIMD,支持64路并行,64个int8同时计算。如果用int8来做深度学习,每一颗DSP等效0.4TOPS的算力。DSP的编程和传统的MCU或者CPU是类似的,它支持C/C++的编译器,并且这个编译器支持功能安全。DSP是支持SIMD的,也就说可以像ARMNEON一样,调用一些汇编...
黑芝麻智能仲鸣:激光雷达感知算法在A1000芯片上的部署 | 公开课实录
在我们芯片里面内置了4颗独立的VisionP6DSP,是一个向量化DSP,支持SIMD,支持64路并行,64个int8同时计算。如果用int8来做深度学习,每一颗DSP等效0.4TOPS的算力。DSP的编程和传统的MCU或者CPU是类似的,它支持C/C++的编译器,并且这个编译器支持功能安全。DSP是支持SIMD的,也就说可以像ARMNEON一样,调用一些汇编及...
weidl x DeepRec:热门微博推荐框架性能提升实战
Select算子实现原理是依据条件来做元素的选择,此时可采用向量化指令的maskload方式,如图所示,以减少原先由if条件带来大量判断所导致的时间开销,然后再通过批量选择提升数据读写效率,最终线上测试表明,性能提升显著。3.1.2Transpose算子优化同样,可以使用向量化的unpack和shuffle指令对transpose算子进行...
深度学习和机器学习的线性代数入门
计算Eigenparis的矩阵权重matrix_weighing=np.hstack((eigenpairs[0][1].reshape(4,1),eigenpairs[1][1].reshape(4,1)))matrix_weighing将标准化矩阵乘以矩阵权重绘图plt.figure()target_names=load_iris.target_namesy=load_iris.targetforc,i,target_nameinzip("rgb",[0,1,...