自定义算子和量化
高职院校绩效评价指标体系构建与量化
高职院校绩效评价指标体系构建与量化作者：***来源：《今日财富》2021年第19期当前时代背景下，国家正在大力推进职业教育改革，职业教育在服务经济社会发展能力与社会吸引力方面起着举足轻重的作用。
但高职院校有别于普通本科院校的特点并没有得到学校乃至社会的足够重视。
本文在参考营利性机构绩效评价方式的基础上，运用模糊综合评价法，构建一套基于高职院校特点的综合绩效评价体系，旨在为高职院校绩效评价提供新的思路与理念，从而有效促进高职院校绩效的整体优化，实现可持续发展。
一、L高职院校绩效评价现状及存在问题L高职院校是2000年初经教育部批准成立的一所全日制普通高等学校，学校占地近千亩，校舍建筑面积24万平方米。
现有教职工600余人，全日制在校生9000余人，学校设有10个二级学院，共设37个专业。
综观L高职院校的绩效评价，主要存在以下几个问题：（一）没有形成一个系统的绩效评价体系整个绩效评价过程只有考评这一个环节，而绩效评价的其他环节如绩效辅导、绩效反馈、评价结果的使用等都没有进行过，考评和绩效工资发放工作一旦结束，全部考评工作也就结束了，基本上没有绩效评价循环中除绩效考评以外的其他环节，甚至连绩效考评这一环节也不算真正完善。
（二）对绩效评价缺乏必要的认识对绩效的认识仍停留在绩效就是惩罚、扣款上，认为绩效就是人事和财务部门的事，对绩效考评采取被动、消极的态度。
然而，真正的绩效评价涉及学校各个部门，需要各个部门之间相互配合、共同协作。
绩效评价并非只对教职工过去的行为作出评判，其真正意义在于通过指导和反馈，引导教职工持续改进，不断挖掘自身潜力，实现学院、部门绩效和学校绩效的共同提升。
（三）实施过程缺乏必要的沟通L高职院校绩效考评目标的制定是由学校的管理部门负责，经济指标是财务处根据学校的年度发展目标和上年度各学院招生情况制定的，制定好之后会向各学院负责人简单征求意见后下发，而科研考核、教学考核、师德师风考评指标的制定完全由管理部门负责，制定好之后下发给各学院、部门强制执行，也就是说在绩效考评方案制定过程中，有些指标的制定有学院、部门负责人象征性的参与，有的完全成为了一种行政命令，教职工根本就没有机会参与其中，只是充当了执行者的角色，因此对绩效目标不了解或不理解的现象普遍存在。
RKNN Toolkit 快速上手指南说明书
福州瑞芯微电子股份有限公司密级状态：绝密( ) 秘密( ) 内部( ) 公开(√ )RKNN Toolkit快速上手指南（技术部，图形显示平台中心）文件状态：[ ] 正在修改[√] 正式发布当前版本：V1.3.0作者：饶洪完成日期：2019-12-23审核：卓鸿添完成日期：2019-12-23福州瑞芯微电子股份有限公司Fuzhou Rockchips Semiconductor Co . , Ltd(版本所有,翻版必究)更新记录版本修改人修改日期修改说明核定人V0.9.9 饶洪2019-03-25 初始版本卓鸿添V1.0.0 饶洪2019-05-08 同步RKNN-Toolkit-V1.0.0修改内容卓鸿添V1.1.0 饶洪2019-06-28 1.同步RKNN-Toolkit-V1.1.0修改内容2.新增Windows/MacOS/ARM64等平台的快速上手指南卓鸿添V1.2.0 饶洪2019-08-21 同步RKNN-Toolkit-V1.2.0修改内容卓鸿添V1.2.1 饶洪2019-09-26 同步RKNN-Toolkit-V1.2.1修改内容卓鸿添V1.3.0 饶洪2019-12-23 同步RKNN-Toolkit-V1.3.0修改内容卓鸿添目录1主要功能说明 (1)2系统依赖说明 (3)3UBUNTU平台快速上手 (4)3.1环境准备 (4)3.2安装RKNN-T OOLKIT（以P YTHON3.5为例） (4)3.3运行安装包中附带的示例 (5)3.3.1在PC上仿真运行示例 (5)3.3.2在RK1808上运行示例 (7)4WINDOWS平台（PYTHON3.6）快速上手指南 (9)4.1环境准备 (9)4.2安装RKNN-T OOLKIT (10)4.3运行安装包中附带的示例 (11)5MAC OS X平台（PYTHON3.6）快速上手指南 (14)5.1环境准备 (14)5.2安装RKNN-T OOLKIT (14)5.3运行安装包中附带的示例 (15)6ARM64平台（PYTHON3.5）快速上手指南 (17)6.1环境准备 (17)6.2安装RKNN-T OOLKIT (17)6.3运行安装包中附带的示例 (18)7参考文档 (21)1 主要功能说明RKNN-Toolkit是为用户提供在PC、RK3399Pro、RK1808、TB-RK1808 AI计算棒或RK3399Pro Linux开发板上进行模型转换、推理和性能评估的开发套件，用户通过提供的python接口可以便捷地完成以下功能：1)模型转换：支持Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、Darknet、Pytorch、MXNet模型转成RKNN模型，支持RKNN模型导入导出，后续能够在硬件平台上加载使用。
量化因子的具体用法
2)量化因子的具体用法（1）对量化因子/j j j k n x =的细化运用量化因子公式/j j j k n x =时，由于模糊论域,j j j N n n ⎡⎤=-⎣⎦的限制，需要对它做一些细化规定。
若某时刻测得的输入变量为x , /j j k n x =公式变换到模糊论域上时，n 按以下规定取值：()j j j j j j j j j n k x n n k xk x n n k x n ⎧≥⎪⎪=<⎨⎪-≤-⎪⎩正常值范围内这样无论输入变量x 在正常值范围内外，总能保证变换后得出的,j j j n N n n ⎡⎤∈=-⎣⎦,即j n n ≤。
（2）模糊论域N 为离散值时的取值方法如果模糊论域为离散的（取值分档），设模糊论域为：{},1,,1,0,1,,1,j j j j j N n n n n =--+--……通常取j n 为3〜7之间的某个正整数。
假设某时刻输入量为x ,若由j n k x =算出n 正好是整数，就取其为j N 中的值；如果算出的n 不是整数，则可按下式取值：()()sgn int 0.5j j j j j j j j j jn k x n n k x k x k x n n k n ⎧≥⎪⎪=+<⎨⎪-≤-⎪⎩ 式中符号算子“sgn ”，表示取后面括号内数值“j k x ”的正负号；式中取整算子“int ”，表示取后面括号中数值“0.5j k x +”的整数部分。
这一算式的实际意义为：① j j k x n ≥时，取j n n =；② j j k x n <时，n 等于j k x 的四舍五入取整；③n 的正负号与x 相同。
实际使用中，它的操作方法就是“按靠近原则，取成整数”。
例如，若算得6.3j k x =-，则取6j n =-；若算得7.5j k x =，则取8j n =。
（3）物理论域X 不对称时的变换方法假如输入量的物理论域不对称，例如，x 的物理论域[],j X a b =且a b ≠；模糊论域仍为,j j j N n n ⎡⎤=-⎣⎦，这时量化因子就变为：2/j j k n b a =-比如某时刻的输入变量[],x a b ∈，则作变换()/2y x a b =-+，然后用j n k y =的四舍五入取整计算，其正负号与y 相同。
数字图像处理系统毕业设计论文
毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计学生姓名：张占龙学号： 0905034314学院：信息与通信工程学院专业：测控技术与仪器指导教师：张志杰2013年 6月摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。
使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。
该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。
应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。
整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。
在此基础上还会对系统进行不断地完善。
关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测AbstractThis paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve.Keywords:linux embedded system image processing edge detection目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (13)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT） (20)2.2.3 离散余弦变换（DCT） (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (31)4.3 图像处理（image processing） (31)4.4 图像显示 (32)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (33)5.1.1 启动引导程序的移植 (33)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (34)5.2 图像处理功能的实现 (34)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (35)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (36)第六章调试与维护 (36)附录 A (37)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。
（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。
量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
数据中台 算子自定义
数据中台中的算子自定义在数字化转型的浪潮中，数据中台作为企业数据资产管理与应用的核心枢纽，扮演着愈发重要的角色。
数据中台不仅提供了数据整合、数据治理、数据安全等关键能力，还在数据处理层面展现了强大的灵活性和可扩展性。
其中，算子自定义功能作为数据处理环节的一大亮点，为企业用户带来了前所未有的便利和创新能力。
一、数据中台概述数据中台是一个集成了多个数据处理和服务组件的平台，它位于业务前台和数据后台之间，旨在提高数据的可用性、易用性和可复用性。
数据中台通过构建统一的数据服务体系，将分散在不同系统、不同部门、不同业务场景中的数据汇聚起来，经过清洗、整合、转换等处理流程，形成高质量的数据资产，并通过服务化的方式提供给前台业务应用，从而支撑企业的快速创新和业务迭代。
二、算子自定义的概念与价值在数据处理过程中，算子（Operator）是一个非常重要的概念。
简单来说，算子是对数据进行某种操作或变换的逻辑单元。
在传统的数据处理系统中，算子往往是预定义的，用户只能在系统提供的有限算子中选择使用。
然而，随着企业业务复杂性的增加和数据多样性的增长，预定义的算子往往难以满足用户日益增长的个性化需求。
算子自定义功能的出现，正好解决了这一问题。
它允许用户根据自己的业务逻辑和数据特点，定义新的算子或修改现有算子的行为。
这样一来，用户不仅能够更加灵活地处理数据，还能够将企业的业务知识和独特经验固化到算子中，形成具有自主知识产权的数据处理能力。
三、算子自定义的技术实现实现算子自定义功能，需要数据中台提供一套完善的算子开发框架和工具。
这套框架应该包括以下几个关键部分：1. 算子定义语言（Operator Definition Language, ODL）：一种专门用于描述算子行为和属性的语言。
ODL应该足够简洁和强大，以便用户能够轻松地定义出复杂的算子逻辑。
2. 算子开发工具：提供图形化或代码化的界面，帮助用户创建、编辑和调试算子。
现代汉语副词“莫不”的语义和语用功能
现代汉语副词“莫不”的语义和语用功能摘要：现代汉语共时平面上，“莫不”具有范围副词与揣测型评注性副词的性质。
范围副词“莫不”具备集中统合与共同陈述、客观周遍与逐指申辩、后项限定与散接分述的语义功能，具有聚合归一与省力减负、能项圈定与顺畅交际的表达效果。
在范围副词内部，“莫不”还会由于言者主观视点的位置及其转移而发生统括型与限定型之间的转化。
揣测型评注性副词“莫不”具备可能测度与据况揣摩、由果及因与凸显焦点的语义功能，具有扫描聚焦与推理互动、关联衔接与要求确认的表达效果。
关键词：“莫不”；范围量化；主观评注中图分类号：H146.2文献标识码：A 文章编号：2095-0438（2019）08-0075-04（上海师范大学语言研究所上海200234）迄今为止，武克忠（1992）[1]（P334）和朱景松等编写的常用虚词词典（2007）[2]（P308），常用语文词典《现代汉语规范词典》（第3版）（2014）[3]（P930）和《现代汉语词典》（第7版）（2016）[4]（P922）都把“莫不”归为副词，基本都表示“没有一个不”或“全部”义。
关于“莫不”的研究主要集中在历时演化方面，而现代汉语共时平面的研究成果至今几乎没有专门论述的成果。
本文仅涉及“莫不+是+NP ”的“莫不是”语料及相关分析，并不涉及已成词的“莫不是”。
①本文所用的现代汉语语料来自北京大学中国语言学研究中心（CCL ）现代汉语语料库、报刊、网络等。
所有例句均有出处。
部分例句有所删减。
例句中“{}”内成分是笔者添加的。
一、表范围：统括与限定（一）语义功能。
1.集中统合与共同陈述。
当“莫不”处在前复后单的语义环境中时，该语境先会激活范围副词“莫不”的统合功能，促使其集中囊括前项复义成分，再推动整个前项集合共同与“莫不”后项的单义成分产生陈述与被陈述的关系。
此时的“莫不”仅可语义左指，相当于典型的统括型范围副词“都”。
正因如此，本文根据蒋静忠、潘海华（2013）[5]（P45）与冯予力、潘海华（2018）[6]（P178）的量化映射规则②P1，把“莫不”句进行三分结构的处理，即：分离出全称量化算子“莫不”，再将“莫不”左侧可充当量化域的成分集中映射到限定部分，最后将剩余部分映射到核心部分，此时，我们可以对“莫不”左侧复义成分进行穷尽性解读。
TFLite基础知识
TFLite基础知识此基础知识仅为个⼈学习记录，如有错误或遗漏之处，还请各位同⾏给个提⽰。
概述TFLite主要含有如下内容：（1）TFLite提供⼀系列针对移动平台的核⼼算⼦，包括量化和浮点运算。
另外，TFLite也⽀持在模型中使⽤⾃定义算⼦。
（2）TFLite基于FlatBuffers定义了⼀种新的模型⽂件格式。
FlatBuffers类似于protocol buffers， FlatBuffers在访问数据之前不需要进⾏解析/解包步骤，通常与每个对象的内存分配相结合。
⽽且，FlatBuffers的代码占⽤空间⽐protocol buffers⼩⼀个量级。
（3）TFLite拥有⼀个新的优化解释器，其主要⽬标是保持应⽤程序的精简和快速。
解释器使⽤静态图形排序和⾃定义（动态性较⼩）内存分配器来确保最⼩的负载、初始化和执⾏延迟。
（4）TFLite提供了⼀个利⽤硬件加速的接⼝，通过安卓端的神经⽹络接⼝（NNAPI）实现，可在Android 8.1（API级别27）及更⾼版本上使⽤。
TFLite提供的⽀持：（1）⼀组核⼼ops，包括量化和浮点运算，其中许多已经针对移动平台进⾏了调整。
这些可⽤于创建和运⾏⾃定义模型。
开发⼈员还可以编写⾃⼰的⾃定义ops，并在模型中使⽤。
（2）⼀种新的基于FlatBuffers的模型⽂件格式。
（3）MobileNet模型的量化版本，其运⾏速度⽐CPU上的⾮量化（浮点）版本快。
（4）更⼩的模型：当使⽤所有⽀持的运算符时，TFLite⼩于300KB，当仅使⽤⽀持InceptionV3和Mobilenet所需的运算符时，TFLite⼩于200KB。
（5）⽀持Java和C++接⼝（6）提供⼀些pre-trained模型，例如mobileNets、Inception。
TensorFlow Lite的架构设计：⼀、开发指南在移动应⽤程序中使⽤TensorFlow Lite模型，分为三个以下步骤：（1）选择预先训练或⾃定义模型；这⼀步骤有三种选择模型的⽅式：a）使⽤pre-trained模型，例如mobileNets、Inception；b）在新的数据集上重新训练pre-trained模型；c）使⽤tf训练⾃定义的模型（2）将模型转换为TensorFLow Lite格式；TFLite Converter的⽀持输⼊：SavedModels，frozen graphs（由freeze_graph.py⽣成的模型）和tf.keras HDF5模型。
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自定义算子和量化
随着人工智能和大数据技术的快速发展，机器学习和深度学习在各个领域都得到了广泛的应用。
在机器学习和深度学习的模型中，算子是构成模型的基本单元之一。
而量化则是对模型进行优化和压缩的重要手段。
本文将介绍自定义算子和量化技术，并探讨它们在模型开发和优化中的作用。
自定义算子是指开发者根据自己的需求，通过编程方式定义的特定功能的算法。
在传统的机器学习和深度学习模型中，通常使用现有的算子来构建模型，例如卷积操作、池化操作等。
然而，有时候我们可能需要一些特殊的功能，而这些功能在现有的算子中并没有提供。
这时，我们可以通过自定义算子来实现这些功能。
自定义算子的优势在于可以根据具体需求进行灵活的定制，使得模型更好地适应特定的场景。
量化是指将模型中的参数和计算过程进行优化和压缩，以减少模型的存储空间和计算量。
在大规模的深度学习模型中，参数的数量往往非常庞大，导致模型的存储和计算成本非常高。
而量化技术可以通过减少参数的位数或者对参数进行离散化，从而减小模型的大小和计算量，同时还能提高模型的运行速度。
量化技术在边缘设备和移动设备上尤为重要，因为这些设备的计算和存储资源通常较为有限。
自定义算子和量化技术在模型开发和优化中的作用不可忽视。
自定义算子可以帮助开发者实现更加灵活和高效的模型，满足特定需求。
而量化技术则可以帮助开发者在保持模型性能的前提下，减小模型的大小和计算量，提高模型的运行效率。
这对于在资源受限的设备上部署模型来说尤为重要。
在实际应用中，开发者可以根据具体需求和场景选择合适的自定义算子和量化技术。
对于自定义算子的开发，可以根据模型的特点和需求，选择合适的编程语言和工具进行开发。
常用的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch都提供了自定义算子的接口和工具，开发者可以根据自己的需求进行定制。
对于量化技术的应用，开发者可以使用现有的量化工具和库，例如TensorFlow Lite和ONNX Runtime等，来对模型进行量化和优化。
自定义算子和量化技术是机器学习和深度学习模型开发和优化中的重要手段。
自定义算子可以帮助开发者实现更加灵活和高效的模型，满足特定需求。
而量化技术则可以帮助开发者在保持模型性能的前提下，减小模型的大小和计算量，提高模型的运行效率。
通过合理应用自定义算子和量化技术，开发者可以构建出高效、精确且适用于特定场景的模型。