目录简介与下载依赖编码发布矢量数据编码发布栅格数据简介与下载GeoServer-Manager是使用Java编写的面向GeoServer的客户端库，通过GeoServer的REST管理接口与GeoServer交互。提供了访问GeoServer并管理（增删改查）其中工作区、数据存储、图层、图层组、样式等的接口函数。其为github上的开源项目，最近一次更新在五年前。项目源码:https://github.com/geosolutions-it/geoserver-manager.jar库：http://maven.geo-solutions.it/it/geosolutions/geoserve
目录简介与下载依赖编码发布矢量数据编码发布栅格数据简介与下载GeoServer-Manager是使用Java编写的面向GeoServer的客户端库，通过GeoServer的REST管理接口与GeoServer交互。提供了访问GeoServer并管理（增删改查）其中工作区、数据存储、图层、图层组、样式等的接口函数。其为github上的开源项目，最近一次更新在五年前。项目源码:https://github.com/geosolutions-it/geoserver-manager.jar库：http://maven.geo-solutions.it/it/geosolutions/geoserve
参考论文：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices作者：XiangyuZhang，XinyuZhou，MengxiaoLin，JianSun 1、论文摘要 我们引入了一个高效计算的CNN结构名字叫做shuffleNet，这个结构被设计用来解决部署算力非常有限的移动设备问题，这个新的结构使用了两个新的操作,pointwisegroupconvolution和channelshuffle能够在极大减少计算量的同时保持一定的精度。我们在ImageNetclassification和MSCOC
参考论文：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices作者：XiangyuZhang，XinyuZhou，MengxiaoLin，JianSun 1、论文摘要 我们引入了一个高效计算的CNN结构名字叫做shuffleNet，这个结构被设计用来解决部署算力非常有限的移动设备问题，这个新的结构使用了两个新的操作,pointwisegroupconvolution和channelshuffle能够在极大减少计算量的同时保持一定的精度。我们在ImageNetclassification和MSCOC
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，
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，
第一篇——什么是torch.fx今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：什么是torch.fx基于torch.fx做量化基于torch.fx量化部署到TensorRT本文对应第一篇，主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说，直接开始吧！什么是Torch.FXtorch.fx是Pytorch1.8出来的一套工具或者说一个库，是做python-to-pythoncodetransformation，大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子，官方介绍如下：Weapplythispr
第一篇——什么是torch.fx今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：什么是torch.fx基于torch.fx做量化基于torch.fx量化部署到TensorRT本文对应第一篇，主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说，直接开始吧！什么是Torch.FXtorch.fx是Pytorch1.8出来的一套工具或者说一个库，是做python-to-pythoncodetransformation，大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子，官方介绍如下：Weapplythispr
最近居家中，对自己之前做的一些工作进行总结。正好有Doris社区的小伙伴吐槽向量化的导入性能表现并不是很理想，就借这个机会对之前开发的向量化导入的工作进行了性能调优，取得了不错的优化效果。借用本篇手记记录下一些性能优化的思路，抛砖引玉，希望大家多多参与到性能优化的工作总来。1.看起来很慢的向量化导入问题的发现来自社区用户的吐槽：向量化导入太慢了啊，我测试了xx数据库，比Doris快不少啊。有招吗？啊哈？慢这么多吗?那我肯定得瞅一瞅了。于是对用户case进行了复现，发现用户测试的是代码库里ClickBench的streamload，80个G左右的数据，向量化导入耗时得接近1200s，而非向量化导
最近居家中，对自己之前做的一些工作进行总结。正好有Doris社区的小伙伴吐槽向量化的导入性能表现并不是很理想，就借这个机会对之前开发的向量化导入的工作进行了性能调优，取得了不错的优化效果。借用本篇手记记录下一些性能优化的思路，抛砖引玉，希望大家多多参与到性能优化的工作总来。1.看起来很慢的向量化导入问题的发现来自社区用户的吐槽：向量化导入太慢了啊，我测试了xx数据库，比Doris快不少啊。有招吗？啊哈？慢这么多吗?那我肯定得瞅一瞅了。于是对用户case进行了复现，发现用户测试的是代码库里ClickBench的streamload，80个G左右的数据，向量化导入耗时得接近1200s，而非向量化导
