是一个用Rust编写的开源代码编辑器。通过利用原生GUI和GPU渲染，以及Rust提供的性能，Lapce是目前最快的代码 #编辑

是一个用Rust编写的开源代码编辑器。通过利用原生GUI和GPU渲染，以及Rust提供的性能，Lapce是目前最快的代码 #编辑器 之一。#工具 特征: 1.模态编辑（类似 Vim）支持一等公民（也可以关闭） 2.内置 LSP 支持 3.内置远程开发支持（灵感来自） 4.插件可以用可以编译为的编程语言（C、Rust、AssemblyScript）编写 5.内置终端

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YOLOv6 是美团发布的一款开源的面向工业应用的 2D 目标检测模型 [1]，主要特点是速度快、精度高、部署友好，在美团众多视觉业务场景中都有着广泛的应用。 通过量化（Quantization）提升推理速度是实际工业应用中的基本操作，但由于 YOLOv6 系列模型采用了大量的重参数化模块，如何针对 YOLOv6 进行高效和高精度的量化成为一个亟待解决的问题。 本文旨在解决 YOLOv6 量化方面的难题，并以 YOLOv6s 模型为例，从训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）两个方面进行分析，探索出了一条切实可行的量化方案。|