o）的模型性能，从图中可以看到，YOLOv6 在精 度和速度方面均超越其他 YOLO 系列同体量算法。 图 1-2 展示了输入分辨率变化时各检测网络模型的性能对比，曲线上的点从左往右 分别表示图像分辨率依次增大时（384/448/512/576/640）该模型的性能，从图中可 以看到，YOLOv6 在不同分辨率下，仍然保持较大的性能优势。 2. YOLOv6 关键技术介绍 YOLOv6 大地提升了模型的训练效率。 3. 引入自蒸馏思想并设计了新的学习策略，大幅提升了 YOLOv6-M/L 的模型 精度。 算法 < 15 4. 通过训练时 Early Stop 强数据增强及推理时图像 Resize 优化策略，修复了 前期版本中输入尺寸对齐到 640x640 后精度损失的问题，提升了现有模型的 实际部署精度。 表 1 展示了 YOLOv6 与当前主流的其他 YOLO 系列算法相比较的实验结果，对比 DALI 库，将预处理 直接放到 GPU 中运算。该库可以在 GPU 上对二进制图片进行解码和预处理，极大 的缓解 CPU 瓶颈，下图 12 为 DALI 的经典流程。 图 12 DALI 加速图像预处理流程 3.2.2 吞吐测试 如下图 13 所示，INT8 + DALI 的吞吐达到了 1182 imgs/s，比 INT8 吞吐提升了 1.14 倍。引入 DALI 预处理后，T4 GPU

方案，利用搜索场景中用户点击数据构造训练数据，然后通过 Fine-tuning 方式优化 Query-Doc 语义匹配任务。图 2 展示了基于 BERT 优化美 团搜索核心排序相关性的技术架构图，主要包括三部分： ● 数据样本增强：由于相关性模型的训练基于搜索用户行为标注的弱监督数据， 我们结合业务经验对数据做了去噪和数据映射。为了更好地评价相关性模型 的离线效果，我们构建了一套人工标注的 Benchmark 数据集，指导模型迭 skDNN 等深度学习模型。给定，我们将基于 BERT 预测的 Query-Doc 相关性分数作为特征用于 L2 模型的训练中。 图 2 美团搜索核心排序相关性优化技术架构图 算法探索 数据增强 BERT Fine-tuning 任务需要一定量标注数据进行迁移学习训练，美团搜索场景下 Query 和 Doc 覆盖多个业务领域，如果采用人工标注的方法为每个业务领域标注一 批训练样本，时 文档之间的关系更加贴合排序任务场景，线上排序模型 NDCG 取得了一定的提升。 总结与展望 本文总结了搜索与 NLP 算法团队基于 BERT 在美团搜索核心排序落地的探索过程和 实践经验，包括数据增强、模型优化和工程实践。在样本数据上，我们结合了美团搜 索业务领域知识，基于弱监督点击日志构建了高质量的训练样本；针对美团搜索多模 态特点，在预训练和 Fine-tuning 阶段融合图谱品类和标签等信息，弥补

‘vis_mb_type’ 36. 37. 块类型可视化 10 编码选项 - 67 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 38. ‘buffers’ 39. 40. 图像缓冲区分配 41. ‘thread_ops’ 42. 43. 线程操作 44. ‘nomc’ 45. 46. 跳跃运动补偿 vismv integer (decoding 音频解码 - 87 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 drc_scale > 1 1. DRC启用。适用于drc_scale不对称场景，表现为响亮的全压缩，轻柔的声音增强。 FLAC音频解码器，它由Xiph实现了对FLAC的完整规格 -use_buggy_lpc FLAC编码器用于产生高 lpc 值的数据包流（例如在默认设置下），本选项允许正确解码采用老 libgsm libilbc 13 音频解码 - 88 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 下面的选项被libilbc封装支持 enhance 设置为1，则解码时使音频增强，默认是0（禁用） libopencore-amrnb解码器再封装 libopencore-amrnb允许libavcodec解码 自适应多速率窄带（Adaptive Multi-Rate N

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1996 36.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1996 36.8 mailcap --- 弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射，但又不希望该大型对象仅因为它只出现 在这个缓存或映射中而保持存活。 例如，如果你有许多大型二进制图像对象，你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字 典来将名称映射到图像，或将图像映射到名称，那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存 活。weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 类可以替代 Python 字典，它们 使用弱引用来构造映射，这种映射不会仅因为对象出现在映射中而使对象保持存活。例如，如果一个图 像对象是WeakValueDictionary 中的值，那么当对该图像对象的剩余引用是弱映射对象所持有的弱引 用时，垃圾回收器将回收该对象，并删除弱映射对象中相应的条目。 WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 在它们的实现中使用了弱引用，并在弱引用上设置当键

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1996 36.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1996 36.8 mailcap --- 弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射，但又不希望该大型对象仅因为它只出现 在这个缓存或映射中而保持存活。 例如，如果你有许多大型二进制图像对象，你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字 典来将名称映射到图像，或将图像映射到名称，那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存 活。weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 类可以替代 Python 字典，它们 使用弱引用来构造映射，这种映射不会仅因为对象出现在映射中而使对象保持存活。例如，如果一个图 像对象是WeakValueDictionary 中的值，那么当对该图像对象的剩余引用是弱映射对象所持有的弱引 用时，垃圾回收器将回收该对象，并删除弱映射对象中相应的条目。 WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 在它们的实现中使用了弱引用，并在弱引用上设置当键

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2109 36.9 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2110 36.10 imp ——由代码内部访问 弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射，但又不希望该大型对象仅因为它只出现在这 个缓存或映射中而保持存活。 例如，如果你有许多大型二进制图像对象，你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字典 来将名称映射到图像，或将图像映射到名称，那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存活。 weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 和WeakValueDictionary 类可以替代 Python 字典，它们使 用弱引用来构造映射，这种映射不会仅因为对象出现在映射中而使对象保持存活。例如，如果一个图像对象 是WeakValueDictionary 中的值，那么当对该图像对象的剩余引用是弱映射对象所持有的弱引用时，垃 圾回收器将回收该对象，并删除弱映射对象中相应的条目。 WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 在它们

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1975 36.9 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1975 36.10 imp ——由代码内部访问 弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射，但又不希望该大型对象仅因为它只出现 在这个缓存或映射中而保持存活。 例如，如果你有许多大型二进制图像对象，你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字 典来将名称映射到图像，或将图像映射到名称，那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存 活。weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 和WeakValueDictionary 类可以替代 Python 字典， 它们使用弱引用来构造映射，这种映射不会仅因为对象出现在映射中而使对象保持存活。例如，如果一 个图像对象是WeakValueDictionary 中的值，那么当对该图像对象的剩余引用是弱映射对象所持有 的弱引用时，垃圾回收器将回收该对象，并删除弱映射对象中相应的条目。 WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 在 它

基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 17/531 IPython 是基于 CPython 之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython 只是在交互方式上有所增强，但是执行 Python 代码的功能和 CPython 是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调 用了 IE。 CPython 用>>>作为提示符，而 IPython 用 2015-3-25 函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字： >>> now.__name__ 'now' >>> f.__name__ 'now' 现在，假设我们要增强 now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动 打印日志，但又不希望修改 now()函数的定义，这种在代码运行期间动 态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。 本质上，decorator Python 除了能支持 OOP 的 decorator 外，直接从语法层次支持 decorator。Python 的 decorator 可以 用函数实现，也可以用类实现。 decorator 可以增强函数的功能，定义起来虽然有点复杂，但使用起来非 常灵活和方便。 请编写一个 decorator，能在函数调用的前后打印出'begin call'和'end call'的日志。 再思考一下能否写出一个@log

2048*2028*1024 的三维网格），然后 在里面索引，这样就相当于利用硬件的分页机制实现了稀疏数据结构，既能高效利用内存 ，随机访问和插桩又特别高效。有兴趣可以研究一下他们的论文，也用了莫顿序增强 TLB 和缓存的局域性，非常精彩。 vector 也可以不初始化：只需使用一个帮手类 也可以使用小彭老师封装好的帮手类 重复分配效率低 • 即使第二次分配的是同一段差不多大小的内存，也是会产生缺页中断，花费分配时间的。 也不会越界。 ndarray ：解决访问越界问题 • 我们采用了“索性分配更大数组”的办法。 • 因此我们现在给 ndarray 的模板加了一个 额外参数，用来控制边界层的大小。 • 这里我们的图像模糊操作需要向外扩张访 问 8 个元素，因此需要把 a 的边界层大小 声明为 8 ，即 ndarray<2, float, 8> 。 ndarray ：解决起始地址对齐问题 有些 SIMD 指令要求地址对齐到一定字节数，否则会 structured grid ）表示，那就是一个插桩操作。 • 插桩的内核（ kernel ）指的就是这个“周围范围”的形状（如右图三个例子） 和每个地方读取到值对修改自身值的权重等信息。 • 个人认为，图像处理中的模糊操作，或者是滤波操作，就属于插桩。有的 插桩内核各轴向是对称的（比如高斯模糊），有的是单单往一个方向延伸 很长（比如径向模糊），有的内核是正方形（箱滤波）。 • 人工智障圈子里好像管这个叫卷积（

弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射，但又不希望该大型对象仅因为它只出现 在这个缓存或映射中而保持存活。 例如，如果你有许多大型二进制图像对象，你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字 典来将名称映射到图像，或将图像映射到名称，那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存 活。weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 类可以替代 Python 字典，它们 使用弱引用来构造映射，这种映射不会仅因为对象出现在映射中而使对象保持存活。例如，如果一个图 像对象是WeakValueDictionary 中的值，那么当对该图像对象的剩余引用是弱映射对象所持有的弱引 用时，垃圾回收器将回收该对象，并删除弱映射对象中相应的条目。 WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 在它们的实现中使用了弱引用，并在弱引用上设置当键 写 序 列 化 的 数 据。 也 可 使 用DictReader 类 和DictWriter 类以字典的形式读写数据。 � 参见 该实现在“Python 增强提议”- PEP 305 (CSV 文件 API) 中被提出 《Python 增强提议》提出了对 Python 的这一补充。 14.1.1 模块内容 csv 模块定义了以下函数： csv.reader(csvfile, dialect=’excel’