企业运营是靠调度不同的资源来创造出市场需要的价值,交付这些价值,然后保留这些价值作为企业的资产。商业模型是描述这些资源之间的关系,资源调配适当就是一个赚钱的商业模型,但如果调配不当就可能是一个亏本的商业模型,所以我认为企业运营应该从搞清楚自己企业的商业模型是什么样子开始。 那么工具是什么呢?工具是提供思路的规范,很多时候它本身如何选择就是问题。工具没有什么对错,只要同意这个工具的定义,那这个工具就可以成为管理者之间的沟通语言,如果你不喜欢这个工具,那可以选择其他的,没有关系。只要在管理会上用选定的工具作为的交流媒介就可以,工具的关键还是“用”,否则这个工具永远都只是留在书上的文字。
Learn more常见的3D生长规则,主要通过网格边的生长来完成面积扩增,同时通过网格边的细分来完成增殖,具体的原理将在下一章节讲到。在生长的过程中,由于数据量庞大,传统网格结构无法有效升速定位细分边,所以在计算过程中通常使用HalfEdge半边网格来对细分边进行定位——它是一种高效的网格结构
以常用的 Type3 为例,一个完整的量化流程分为三阶段:(1)以一个训练完毕的浮点模型(称为 Float 模型)为起点;(2)包含假量化算子的用浮点操作来模拟量化过程的新模型(Quantized-Float 模型或 QFloat 模型);(3)可以直接在终端设备上运行的模型(Quantized 模型,简称 Q 模型)。
different rates of growth in associated tissues or structures; used especially in embryology when the differences in growth rates result in changing the original proportions or relations.
纹理与真实建筑物的叠加将对真实场景产生大面积的遮盖导致真实场景无法清楚显示,同时纹理的数据量大也会影响前后端交互的实时性。三维模型数据网格的叠加则会因建筑物内部线条过多造成对真实场景显示的干扰。因此不能将三维建筑物模型数据中的纹理和网格直接渲染应用于场景融合中。
MegEngine 提供从训练到部署完整的量化支持,包括量化感知训练以及训练后量化,凭借“训练推理一体”的特性,MegEngine 更能保证量化之后的模型与部署之后的效果一致。本文将简要介绍神经网络量化的原理,并与大家分享 MegEngine 量化方面的设计思路与实操教程。