NVIDIA driver release 450.51 (or later R450), 470.57 (or later R470), 510.47 (or later R510), 515.65 (or later R515), 525.85 (or later R525), or 530.30 (or later R530). The CUDA driver's compatibility compatibility package only supports particular drivers. Thus, users should upgrade from all R418, R440, R460, and R520 drivers, which are not forward- compatible with CUDA 12.1. For a complete list of supported drivers while maintaining target accuracy. This model script is available on GitHub and NGC. ‣ Mask R-CNN model: Mask R-CNN is a convolution-based neural network that is used for object instance segmentation. PyTorch

Kubernetes对NUMA、异构计算、存储设备的调度能力待加强 1.6 nvidia/gpu custom scheduler 1.8 local-volume 1.10 CPU manager Device plugin 1.9 volume-awared scheduling Go语言在高性能系统中的实践经验 • 为什么用Go - 比起C++，更易于实践各种并发模式 - 比起Java，更加简洁，更易于与C/C++交互

” Sneaker ” , 8: ”Bag” , 9: ”Ankle␣Boot” , } import matplotlib . pyplot as plt f i g u r e = plt . f i g u r e () # 抽 取 索 引 为 100 的 数 据 来 显 示 img , l a b e l = training_data [ 1 0 0 ] plt . t i t batch_size =64, s h u f f l e=True ) 我们写点程序检测一下 DataLoader： train_features , train_labels = next ( i t e r ( train_dataloader ) ) print ( f ” Feature ␣batch␣shape : ␣{ train_features . s i z e () }” ) print learning_rate = 1e−3 # 优 化 器 为 随 机 梯 度 下 降 optimizer = torch . optim .SGD( model . parameters () , l r=learning_rate ) 现在我们先构思一下训练的主体程序，该程序训练 10 轮，并且每轮会训练一次，然后测试一 次准确率。训练函数的输入是训练数据、神经网络体、损失函数计算体以及优化器；测试函数不

������o 06645���888��5�6�7����12�:832/�96/��.5� CASIA-WebFace ������������� mke������F������g�������r��AF���� �b���mkeC������C��b���������S���i������W� cn���mke��l�h�����������K��mkeC������w ����cnt ����� �����������-�:���+�+-�-��/�15�:���������/��+-/��������/��+-/��1�//�/��:��.0 ��o���u ��Y �r gs 1�6 �����F����0�Wf b����o���u 7AE5E9���8��C�,� � ���� � ���c�� �tP�a��� +�4���6�9�8�� �����Fi���0�Wf Detection Benchmark �EE�������67 �: �F�� :9F ����CA�:�ED�5.�,2�6�:� �������� � kj�l�sm����c���ptbVkj����R�kj� 5.�,2 ���L ������ Ia�do�L ������� I����rP�����ie�� �e���� kj�SW���I�������������t��rP�l ������

区域卷积神经网络（R‐CNN）系列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 599 13.8.1 R‐CNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 600 13.8.2 Fast R‐CNN . . . . . . . . . . . . . . . 601 13.8.3 Faster R‐CNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 603 13.8.4 Mask R‐CNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . X：矩阵 • X：张量 • I：单位矩阵 • xi, [x]i：向量x第i个元素 • xij, [X]ij：矩阵X第i行第j列的元素 集合论 • X: 集合 • Z: 整数集合 • R: 实数集合 • Rn: n维实数向量集合 • Ra×b: 包含a行和b列的实数矩阵集合 • A ∪ B: 集合A和B的并集 13 • A ∩ B：集合A和B的交集 • A \ B：集合A与集合B相减，B关于A的相对补集

· · · , l Feng Li (SDU) SVM December 28, 2021 17 / 82 Lagrangian Lagrangian: L : Rn × Rk × Rl → R, with domL = D × Rk × Rl L(ω, α, β ) = f (ω) + k � i=1 αigi(ω) + l� j=1 β jhj(ω) Weighted sum (SDU) SVM December 28, 2021 18 / 82 Lagrange Dual Function The Lagrange dual function G : Rk × Rl → R G(α, β ) = inf ω∈D L(ω, α, β ) = inf ω∈D � �f (ω) + k � i=1 αigi(ω) + l� j=1 β jhj(ω) � � K(x, z) = φ(x)Tφ(z) takes two inputs and gives their similarity in F space φ : X → F K : X × X → R F needs to be a vector space with a dot product defined upon it Also called a Hilbert Space Can just

i is the one associated with hi(ω) = 0 3 We then define its Lagrange dual function G : Rk × Rl → R as an infimum 1 of L with respect to ω, i.e., G(α, β ) = inf ω∈D L(ω, α, β ) = inf ω∈D � �f(ω) + word, kernel K(x, z) = φ(x)T φ(z) takes two inputs and gives their similarity in F space K : X × X → R (39) The problem is, can any function be used as a kernel function? The answer is no. Kernel functions (or square integrable) function concept. A function q : Rn → R is square integrable if � ∞ −∞ q2(x)dx < ∞ A function K(·, ·) : Rn × Rn → R satisfies Mercer’s condition if for any square integrable function

图 1.22 Anaconda 安装界面-1 图 1.23Anaconda 安装界面-2 安装完成后，怎么验证 Anaconda 是否安装成功呢？通过键盘上的 Windows 键+R 键， 即可调出运行程序对话框，输入“cmd”并回车即打开 Windows 自带的命令行程序 cmd.exe。或者点击开始菜单，输入“cmd”也可搜索到 cmd.exe 程序，打开即可。输入 conda 的整形数值来表达颜色强度信息， 例如 0 表示强度最低，255 表示强度最高。如果是彩色图片，则每个像素点包含了 R、G、 B 三个通道的强度信息，分别代表红色通道、绿色通道、蓝色通道的颜色强度，所以与灰 度图片不同，它的每个像素点使用一个 1 维、长度为 3 的向量(Vector)来表示，向量的 3 个 元素依次代表了当前像素点上面的 R、G、B 颜色强值，因此彩色图片需要保存为形状是 [ℎ, ?, 3]的张量(Tensor，可以通俗地理解为 07003373e-01], [ 4.62206364e-01, -1.03655539e-01, -1.18086267e+00], ...) ❑ 读取 R/G 通道数据，代码如下： In [66]: x[...,:2] # 所有样本，所有高、宽的前 2 个通道, (4, 32, 32, 2) Out[66]: tensor([[[[-1.26881

to the usual x0 = 1, so x ∈ R2 ). If you’re using Mat- lab/Octave, run the following commands to plot your training set (and label the axes): figure % open a new f i g u r e window plot (x , y , ’ o every example. To do this in Matlab/Octave, the command is m = length (y ) ; % st or e the number of t r a i n i n g examples x = [ ones (m, 1) , x ] ; % Add a column of ones to x 2 From this point on, to θ. The plotting commands will look something like this: hold on % Plot new data without c l e a r i n g old p l o t plot ( x ( : , 2 ) , x∗ theta , ’− ’ ) % remember that x i s now a matrix % with

商品检测篇：使用 RetinaNet 瞄准你的货架商品 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 基础：目标检测问题定义与说明 • 基础：R-CNN系列二阶段模型综述 • 基础：YOLO系列一阶段模型概述 • 基础：RetinaNet 与 Facol Loss 带来了什么 • 应用：检测数据准备与标注 • 应用：划分检测训练集与测试集 • 应用：生成CSV Detectors） •R-CNN •Fast R-CNN •Faster R-CNN •R-FCN 一阶段检测器（One-stage Detectors） •YOLO v1 •YOLO v2 •YOLO v3 理论：R-CNN系列二阶段模型综述 R-CNN 开启CNN+目标检测的大门 R-CNN Fast R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN 理论：YOLO系列一阶段模型概述