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1，模型量化概述1.1，模型量化优点1.2，模型量化的方案1.2.1，PTQ理解1.3，量化的分类1.3.1，线性量化概述2，量化算术2.1，定点和浮点2.2，量化浮点2.2，量化算术3，量化方法的改进3.1，浮点数动态范围选择3.2，最大最小值（MinMax）3.3，滑动平均最大最小值(MovingAverageMinMax)3.4，KL距离采样方法(Kullback–Leiblerdivergence)3.5，总结4，量化实战经验参考资料本文为对目前线性量化优点、原理、方法和实战内容的总结，主要参考神经网络量化简介并加以自己的理解和总结，适合初学者阅读和自身复习用。1，模型量化概述1.1，

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DaimayuanOnlineJudge-网格判断题目描述您将获得一个\(n×n\)的网格，网格中每个正方形的颜色为黑色或白色。如果满足以下所有条件，则网格是正确的：每行的黑色方块数与白色方块数相同。每列的黑色正方形数与白色方块数相同。没有行或列具有\(3\)个及以上相同颜色的连续正方形。给定网格，确定它是否正确。输入格式第一行一个数字\(n\)。接下来\(n\)行，每行包含一个长度为\(n\)的由字符B和W组成的字符串，代表网格正方形的颜色。输出格式如果网格正确，请打印数字\(1\)在一行上。否则，请打印数字\(0\)在一行上。样例输入4WBBWWBWBBWWBBWBW样例输出1数据范围\(

AtCoderBeginnerContest262A-WorldCup题解:循环判断即可#includeusingnamespacestd;voidsolve(){intn;cin>>n;for(inti=n;;i++){if(i%4==2){coutB-Triangle(Easier)题意:给定\(n\)点,\(m\)条边,如果\(a,b,c\)相连,那么\(ans++\),求\(ans\)题解:观察到\(n\)\(\le\)\(100\)可以直接暴力循环判断,然后直接搞#includeusingnamespacestd;constdoublePI=acos(-1.0);typedefpai

CodeTONRound2(Div.1+Div.2,Rated,Prizes!)题解A-Two0-1Sequences题意:有两个字符串\(a和b\),都是\(01\)字符串,可以进行一下操作看是否可以将\(a\)变成\(b\),设\(a_1\)和\(a_2\)表示的是字符串\(a\)的第一个字母和字母在满足可以操作的前提下,将\(a_2\)变成\(max(a_1,a_2)\),并将\(a_1\)删去在满足可以操作的前提下,将\(a_2\)变成\(min(a_1,a_2)\),并将\(a_1\)删去,思路:删去的时候肯定不能让字符串\(a\)的大小\(b\)的大小,并且得知后面的字符串一定要相

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时间复杂度为\(O\)\(（\)\(n\)\(log\)\(n\)\(）\)，是一种稳定的排序。思想归并排序是一种基于分治思想的排序算法，总的来说有三个步骤：分解：将\(n\)个元素分为长度为\(\frac{n}{2}\)的子序列。解决：运用合并排序法对两个子序列递归的排序。合并：合并两个已经排好序的子序列已获得排序结果。实现方法（递归法）将序列每相邻两个数字进行归并，形成\(\lfloor\frac{n}{2}\rfloor\)个序列，排序后每个序列包含两个元素。将上述序列再次归并，形成\(\lfloor\frac{n}{4}\rfloor\)个序列，每个序列包含\(4\)个元素。重复步骤\

Self-Attention的基本结构与计算Attention（注意力）实际上就是权重的另一种应用的称呼，其具体结构与初始输入的content\(\vec{x_{1}},\vec{x_{2}},\cdots,\vec{x_{n}}\in\mathcal{X}\)紧密相关。其中，\(\vec{x_{1}},\vec{x_{2}},\cdots,\vec{x_{n}}\)为维度相同（设为\(d\)，即\(\vec{x_{i}}\in\mathbb{R}^{d}\)for\(\forall1\leqi\leqn\)）的向量。所谓wordembedding，实质是用低维的向量表示物体，但是，表示时需要