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论文速读|利用局部性提高机器人操作的样本效率
项目地址:SGRv2 本文提出了SGRv2,一个系统的视觉运动政策框架,通过整合动作局部性提高了样本效率。在多个模拟和真实世界环境中进行的广泛评估表明,SGRv2在数据有限的情况下表现出色,并且在不同的控制模式下保持一致的性能。未来的工作可以进一步探索将扩散政策与局部性框架结合,以增强在现实世界中的性能,并扩展泛化测试的范围。 论文初读:
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【Java设计模式】数据局部性模式:通过高效数据管理提升性能
文章目录 【Java设计模式】数据局部性模式:通过高效数据管理提升性能一、概述二、详细解释及实际示例三、Java中数据局部性模式的编程示例四、何时在Java中使用数据局部性模式五、数据局部性模式在Java中的实际应用六、数据局部性模式的优点和权衡七、源码下载 【Java设计模式】数据局部性模式:通过高效数据管理提升性能 一、概述 数据局部性设计模式旨在通过安排数据在内存中的位
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局部性原理的理解
局部性原理的理解 17300240036 杜逸闲 本文首先介绍了局部性原理的定义,然后列举了一些局部性原理的应用,接着具体讨论了局部性原理在page coloring中的应用,最后分析了局部性原理的本质。 什么是局部性原理 在计算机学科的概念中,局部性原理是一个常用的术语,指处理器在访问某些数据时短时间内存在重复访问,某些数据或者位置访问的概率极大,大多数时间只访问局部的数据。主要可以分为
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Intel8086处理器-处理数据的方式/寻址方式/局部性原理/位运算/进制转换
在计算机中,cpu将一切硬件,都看成内存,各种硬件在CPU的眼中都是下面这样子的 CPU对硬件的操作,其实就是和这些硬件的内存或者BIOS进行交互,CPU能做且只能做三件事 1.将某个地址中存储的字节转移到另一个地址处 2.将两个地址处的内容相加,并将结果存入某个地址 3.判断某地址处的字节是否为0 下面是8086CPU对内存的操作大致流程 日记:上图中可以看出是先取代码,IP
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Cache —— 局部性原理和工作原理
一、程序访问的局部性原理 程序访问的局部性原理包括时间局部性和空间局部性。 空间局部性:在最近的未来要用到的信息(指令和数据),很可能与现在正在使用的信息在存储空间上是邻近的时间局部性:在最近的未来要用到的信息,很可能是现在正在使用的信息 高速缓冲技术是利用程序访问的局部性原理,把程序中正在使用的部分存放在一个高速的、容量较小的Cache中,使CPU的访存操作大多数针对Cache进行,从而
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一 程序访问的局部性-cache高速缓存-cache和主存间映射
1.程序访问局部性 计算机存储层次结构 为提高性能/价格,将各存储器组成一个金字塔式的层次结构,取长补短协调工作 寄存器--->cache--->主存储器--->外存(disk,flash menory) 工作过程 •CPU运行时,需要的操作数大部分来自寄存器 •需从(向)存储器中取(存) 数时,先访问cache;若在,取自cache •若不在cache,则访问RAM;若
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【C语言】cache和程序访问的局部性对程序性能的影响
文章目录 1.源程序比较其性能影响2.内存分配(1)静态存储区(static):(2)栈区(stack):(3)堆区(heap):(4)文字常量区:(5)程序代码区:举例:注意字符串“abc”与“123”的区别: 3.程序执行时间(1)`time( )`(2)`clock( )`(3)`QueryPerformanceCounter( )` (4)`GetTickCount( )`(5)`R
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冷热字段分离提升程序局部性
突然想起了上学期课堂上的一个提升程序局部性的案例,我觉得非常有意思,写篇博客记录一下。 1 场景 案例场景非常简单,就是遍历访问大结构体数组的某一字段。对应到下图,funcA要访问a[N]的fld3字段,funcB中要访问b[N]的fld5字段。 在这个场景中,程序要访问的结构体数组很大(单个结构体要占用600B内存),然而,要访问的字段却很小,大约1B-4B。总结来说,就是,
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【软考】局部性原理
目录 一、说明二、类型2.1 时间局部性2.2 空间局限性2.3顺序局部性 一、说明 1.局部性原理是指CPU访问存储器时,无论是存取指令还是存取数据,所访问的存储单元都趋于聚集在一个较小的连续区域中。 二、类型 2.1 时间局部性 1.Temporal Locality 2.如果一个信息项正在被访问,那么在近期它很可能还会被再次访问。 3.程序循环、堆栈等是产
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三十三章:From Contexts to Locality ——从上下文到局部性:通过局部感知的上下文相关性进行超高分辨率图像分割
&原文信息 原文题目:《From Contexts to Locality: Ultra-high Resolution Image Segmentation via Locality-aware Contextual Correlation》 原文引用:Li Q, Yang W, Liu W, et al. From contexts to locality: Ultra-high reso
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