开发环境准备 主讲人：龙良曲 开发环境 ▪ Python 3.7 + Anaconda 5.3.1 ▪ CUDA 10.0 ▪ Pycharm Community ANACONDA CUDA 10.0 ▪ NVIDIA显卡 CUDA 安装确认 路径添加到PATH CUDA 测试 PyTorch安装 管理员身份运行cmd PyCharm ▪ 配置Interpreter

复杂环境下的视觉同时定位与地图构建 章国锋 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 SLAM: 同时定位与地图构建 • 机器人和计算机视觉领域的基本问题 • 在未知环境中定位自身方位并同时构建环境三维地图 • 广泛的应用 • 增强现实、虚拟现实 • 机器人、无人驾驶 SLAM常用的传感器 • 红外传感器：较近距离感应，常用于扫地机器人。 • 激光雷达：单线、多线等。 • 摄像头：单目、双目、多目等。 计算自身位置（在空间中的位置和朝向） • 构建环境地图（稀疏或者稠密的三维点云） 稀疏SLAM 稠密SLAM SLAM系统常用的框架 输入 • 传感器数据 前台线程 • 根据传感器数据进行跟踪求解， 实时恢复每个时刻的位姿 后台线程 • 进行局部或全局优化，减少误差累积 • 场景回路检测 输出 • 设备实时位姿 • 三维点云 RGB图 深度图 IMU测量值 优化以减少误差累积 虚拟/增强现实：Inside-Out方案 目前绝大多数VR头盔都采用 Outside-In的定位方案，需要在环境 中放置一个或多个传感器，活动范 围受限，不支持大范围移动的定位。 基于SLAM技术的VR/AR可以实现Inside-Out方案：将传感器固定在使用者端。 优点：不需要提前布置环境中的传感器，且没有活动范围的限制。 《The Devices of VR: Part 3 – The Future

阿里云深度学习实践 程孟力 花名: 杨熙 阿里巴巴-计算平台-PAI 个性化推荐 视频理解 智能对话系统 图像检索 更多场景  OCR识别  人脸核身  智能风控  自动驾驶  语音助手 • • • 优势: 效果 显著超越 传统模型(线性层模型 / 树模型 / SVM模型 / … ) 深度学习应用场景 沙漠 湖泊 旅行 深度学习应用主要的挑战： 2.模型效果优 化困难 机器学习框架(PAI-TensorFlow/PAI-PyTorch/Caffe /Alink/…) 计算引擎(MaxCompute / EMR / Flink) 基础硬件（CPU/GPU/FPGA/NPU） 阿里云容器服务(ACK) • 200+组件 • 数十个场景化模版 • 所见即所得 交互式建模（DSW） • JupyterLab、WebIDE • 多框架兼容 • 可视化+tensorboard 多维度监控+报警 • 自定义镜像 • 全托管+半托管 • 分布式训练优化 • 超大资源池 智能标注 可视化建模(Designer) 分布式训练(DLC) 在线服务(EAS) 生态市场 开发者工具 • CLI • PAIFlow • OpenAPI AI能力 体验中心 开源 PAI平台（Platform of Artificial Intelligence） Deep Learning

PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 系列文章 OpenVINO TM 工具套件 目录 目录 概述 ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� ������������������������������������������������������������������������������������������� 2 1.2 环境搭建������������������������������������������������������������������������������������������������� 的的历史与发展，主要模 块构成与基础操作代码演示。重点介绍 Pytorch 的各个组件、编程方式、环境 搭建、基础操作代码演示。本章对有 Pytorch 开发经验的读者来说可以直接跳 过；对初次接触 Pytorch 的读者来说，通过本章学习认识 Pytorch 框架，搭建 好 Pytorch 的开发环境，通过一系列的基础代码练习与演示建立起对深度学习 与 Pytorch 框架的感性认知。 本书内容以

华为云深度学习在文本分类中的实践 华为 Cloud&AI 李明磊 3 2 3 1 4 分类 算法 简史 深度 学习 架构 难点 应用 案例 目录 4 文本分类介绍 内容：  买没几天就降价一点都不开心，闪存跑分就五百多点点 ---  外观漂亮音质不错，现在电子产品基本上都是华为的了 ---  汽车不错，省油，性价比高 ---  这个政策好啊，利国利民 --- 85 0.9 0.95 人工标注 系统标注 效果：F1 未标注集合 ???????????? ???????????? 种子语料 机器学习模型 人工标注 15 华为云主动学习平台 16 华为云主动学习平台 17 1 2 4 3 分类 算法 简史 深度 学习 架构 难点 应用 案例 目录 18 情感分析 0.00% 20.00% 40.00% 60.00%

8.2 参数初始化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 4.9 环境和分布偏移 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 4.9.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . 767 Bibliography 769 xv xvi 前言 几年前，在大公司和初创公司中，并没有大量的深度学习科学家开发智能产品和服务。我们中年轻人（作者） 进入这个领域时，机器学习并没有在报纸上获得头条新闻。我们的父母根本不知道什么是机器学习，更不用 说为什么我们可能更喜欢机器学习，而不是从事医学或法律职业。机器学习是一门具有前瞻性的学科，在现 业者可以轻松地修改、应用和扩展常见的应用程序，以 满足他们的需求。以动态网页应用为例。尽管许多公司，如亚马逊，在20世纪90年代开发了成功的数据库驱 动网页应用程序。但在过去的10年里，这项技术在帮助创造性企业家方面的潜力已经得到了更大程度的发挥， 部分原因是开发了功能强大、文档完整的框架。 测试深度学习的潜力带来了独特的挑战，因为任何一个应用都会将不同的学科结合在一起。应用深度学习需

• 我们是谁 • 智慧城市中机器视觉应用 • 我们是如何构建城市级AI+智慧城市系统 • 大规模深度学习实战系统的几点经验 l商汤科技联合创始人，架构师 lC++/Go/Rust/Ruby开发者 l多个开源项目贡献者 lNIPS国际会议论文作者 @chyh1990 2017.6 2016.3 2015.11 2014.6 2013.3 2011年中 2017.3 2016 特征向量 AI+智慧城市 2015-2017 l单机、简易分布式人脸检测、跟踪、比对平台 l处理数十路到数百路监控摄像头数据 l千万级别深度学习特征检索 l行业试水 2018-2019 l云原生Cloud-Native超大规模视图存储、处理、检 索 l处理数万到数十万路，城市范围级别监控、门禁摄 像头数据 l10-100 Billion级别深度学习特征检索 - PB以上级别数据库存储 错误概率 97% 通过率 6位密码时代 1/100万 错误概率 95% 通过率 6000万张人脸训练 2016 2017 What’s Next? 2018 自我演化的异构人工智能云 云原生的深度学习数据闭环 自进化深度学习系统 高度定制的 图片、特征仓库 深度学习 应用服务 场景相关业务 数据清洗-查询 深度学习训练平台 模型测试与验证 深度学习算法在产品应用中的挑战

llama-cpp-python 实现）、ExLlamaV2 、AutoGPTQ 、AutoAWQ 、GPTQ-for-LLaMa 、CTransformers 以及 QuIP# 。在本节中，我们将介绍如何在本地环境中使用 TGW 运行 Qwen。 1.6.1 快速开始 最简单的运行 TGW（Text Generation WebUI）的方法是使用 repo 中提供的 Shell 脚本。首先，克隆 repo bat ，在 MacOS 系统上运行 start_macos.sh ，或者在 Windows 子系统 Linux（WSL）上运行 start_wsl.bat 。另外，你也可以选择手动在 conda 环境中安装所需的依赖项。这 里以 MacOS 系统为例进行实践操作。 conda create -n textgen python=3.11 conda activate textgen pip install 11.1 SkyPilot 是什么 SkyPilot 是一个可以在任何云上运行 LLM、AI 应用以及批量任务的框架，旨在实现最大程度的成本节省、最 高的 GPU 可用性以及受管理的执行过程。其特性包括： • 通过跨区域和跨云充分利用多个资源池，以获得最佳的 GPU 可用性。 • 把费用降到最低——SkyPilot 在各区域和云平台中为您挑选最便宜的资源。无需任何托管解决方案的 额外加价。 •

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2 为什么选择 Keras？ 5 2.1 Keras 优先考虑开发人员的经验 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 Keras 被工业界和学术界广泛采用 . . . . . 35 3.3.19 Keras 配置文件保存在哪里？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.20 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？ . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.21 如何在 Keras 中安装 HDF5 或 h5py 来保存我的模型？ . . . . 3 可用的惩罚 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232 16.4 开发新的正则化器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232 目录 X 17 约束 Constraints

最新算法是基于 PyTorch 实现的，众多的第三方 AI 框架应用，例如 mmdetection、mmaction2、 transformer、speechbrain 等均以 PyTorch 为基础开发，可见掌握 PyTorch 框架在人工智能行 业中的重要地位。 本书基于清华大学出版社出版的《TensorFlow 深度学习—深入理解人工智能算法》一书 进行二次撰写，代码部分完全基于 PyTorch 预览版202112 简 要 目 录 人工智能绪论 1.1 人工智能 1.2 神经网络发展简史 1.3 深度学习特点 1.4 深度学习应用 1.5 深度学习框架 1.6 开发环境安装 1.7 参考文献 第 2 章 回归问题 2.1 神经元模型 2.2 优化方法 2.3 线性模型实战 2.4 线性回归 2.5 参考文献 第 3 章 怎么实现人工智能是一个非常广袤的问题。人工智能的发展主要经历了三个阶段，每 个阶段都代表了人们从不同的角度尝试实现人工智能的探索足迹。早期，人们试图通过总 结、归纳出一些逻辑规则，并将逻辑规则以计算机程序的方式实现，来开发出智能系统。 但是这种显式的规则往往过于简单，并且很难表达复杂、抽象的概念和规则。这一阶段被 称为推理期。 1970 年代，科学家们尝试通过知识库加推理的方式解决人工智能，通过构建庞大复杂 的