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像素级对比学习 在Pytorch的论文提出了像素级对比学习的实现。 除了在像素级别进行对比学习之外，在线网络还将像素级别表示形式传递给像素传播模块，并向目标网络施加相似度损失。 他们在细分任务中击败了所有以前的非监督和监督方法。 安装 $ pip install pixel-level-contrastive-learning 用法 下面是一个示例，说明了如何使用该框架进行Resnet的自我监督训练，并获取第4层（8 x 8个“像素”）的输出。 import torch from pixel_level_contrastive_learning import PixelCL from torchvision import models from tqdm import tqdm resnet = models . resnet50 ( pretrained = True ) learn

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Cambridge International Examinations (CIE) Advanced Level Mathematics has been created especially for the new CIE mathematics syllabus. There is one book corresponding to each syllabus unit, exceptthat units P2 and P3 are contained in a single book. This book covers the first Pure Mathematics unit,

这本书是创始人之一Osher写的，这本书是论述Level Set的最完整的书籍之一，更偏重于数值化的高精度解，应用领域涉及图像处理以及计算物理。

FPGA上的可扩展矩阵矩阵乘法 该存储库包括用于Xilinx FPGA的矩阵矩阵乘法（A * B = C）的纯Vivado HLS实现，使用Xilinx Vitis / SDx / SDAccel实例化内存和PCIe控制器并与主机接口。 在上进行的实验实现了一半，单精度和双精度的462 GFLOP / s，301 GFLOP / s和132 GFLOP / s，其中跨越三个SLR的路由是主要瓶颈，阻止了进一步扩展。 该代码不是特定于设备的，可以为Xilinx OpenCL运行时支持的任何Xilinx FPGA进行配置。 内核也已验证可在TUL KU115和Alveo U250板上执行，结果相似。 该实现使用脉动阵列方法，其中线性连接的处理元素计算对输出矩阵图块的外部乘积的不同贡献。 在 [1]中介绍了用于实现该内核的方法。 有关我们应用的优化技术的一般说明，请参阅有关的文章[2]。

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