问：为什么DLA和GPU一起使用时运行速度会变慢，即使DLA模型全部是在DLA中转换的？
所有 Jetson AGX Orin 和 Orin NX 板以及所有上一代 Jetson AGX Xavier 和 Xavier NX 模块都具有 DLA 内核。对于至少具有一个 DLA 实例及其相应时钟设置的所有平台。DRIVE Xavier 和 DRIVE Orin 也有 DLA 核心。
模型采用动态K-max pooling取出得分top-k的特征值，能处理不同长度的句子，并在句子中归纳出一个特征图，可以捕捉短和长期的关系。并且该模型不依赖解析树，适用于任何语言基。
责编 | 王子彧 出品 |进迭时空SpacemiT AI 应用出现在我们日常的生产生活当中，赋能各行各业的劲头势不可挡。近些年，AI 算力芯片领域群雄逐鹿，通过对芯片、算力与 AI 三者发展迭代过程的理解，我们发现高能效比的算力、通用的软件栈以及高度优化的编译器，是我们的 AI 算力产品迈向成功的必要条件。 进迭时空作为计算芯片企业，对 RISC-V 架构 CPU 进行高度定制，不断挖掘其在计算中的潜力，在 RISC-V 生态强大的软件栈与 CPU 领域成熟的编译器的基础上对 RISC-V DSA 进
工业制造和物流应用正在增长。我们看到工人短缺、对工业安全和运营效率的要求增加的转变。在供应链管理中，更好的计划和调度变得越来越重要。这反过来又推动了仓库、自动化、移动、机器人、工业拾取和放置 、光学检测和缺陷检测机器人等。
本文回顾一篇CVPR 2018 的论文 Deep Layer Aggregation，一种网络特征融合方法，谷歌学术显示目前该文已有398次引用，希望对研究网络基础结构设计的同学有启发。
CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Convolution后的分割网络。
当前疫情形势严峻，商场、火车站、地铁口等公共场所对人员流量的统计至关重要。“每天进出多少人？” “现在商场中人员数量有多少？”这些关键数据直接影响到相关防疫管控措施。因为人员基数较大、流动性较高，通过人工来进行流量统计费时费力，更难保障准确性。针对上述难点，大量场景开始使用深度学习中视觉技术来解决此类问题。
这次测试内容在 https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetson_benchmarks 开源项目里，提供一系列针对各种视觉类深度学习模型的测试代码，使用者可以针对自己手上的Jetson设备执行各种性能测试。
昨天NVIDIA美国针对Triton on Jetson有一个讲座，我们看看都讲了哪些：
烟花厂人员作业释放静电行为检测算法通过python+yolo系列算法模型框架，烟花厂人员作业释放静电行为检测算法在工厂车间入口处能够及时捕捉到人员是否触摸静电释放仪。一旦检测到人员进入时没有触摸静电释放仪，系统将自动触发告警。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法使用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法选择YOLO框架模型的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
笔者很喜欢CenterNet极简的网络结构，CenterNet只通过FCN（全卷积）的方法实现了对于目标的检测与分类，无需anchor与nms等复杂的操作高效的同时精度也不差。同时也可以很将此结构简单的修改就可以应用到人体姿态估计与三维目标检测之中。
【导语】前段时间纯粹为了论文凑字数做的一个工作，本文不对CenterNet原理进行详细解读，如果对CenterNet原理不了解，建议简单读一下原论文然后对照本文代码理解（对原版CenterNet目标检测代码进行了极大程度精简）。
Jetson AGX Xavier具有两个NVIDIA深度学习加速器 （DLA）引擎，如图5所示，它们减轻了对固定功能卷积神经网络（CNN）的推理。这些引擎提高了能源效率，释放了GPU来运行用户所执行的更复杂的网络和动态任务。
前天发了一个推文【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet，讲解的是CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection这篇论文，今天要讲的这篇论文全名是Object as Points。这篇论文提出的网络也被叫作CenterNet，和前面介绍的CenterNet重名了，注意加以区别。论文原文见附录。
AI 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 正在成为解决机器人、零售、医疗保健、工业等各个领域的各种计算问题的有效工具。对低延迟、实时响应和隐私的需求已经推动了在边缘运行 AI 应用程序。
直接将ReID头加入检测网络会造成跟踪性能大的下降，从而造成过多IDSW。本文探究了失败的原因，并提出了一种简单有效的解决方案。
2015年，由何恺明等四位华人所提出的ResNet一战成名，可极快的加速神经网络的训练。
本文包括七个小节：1、什么是数据湖；2、数据湖的基本特征；3、数据湖基本架构；4、各厂商的数据湖解决方案；5、典型的数据湖应用场景；6、数据湖建设的基本过程；7、总结。受限于个人水平，谬误在所难免，欢迎同学们一起探讨，批评指正，不吝赐教。
DeepStream的Jetson版本基于JetPack 6.0 DP（开发者预览版）。此版本不适用于生产目的。
本文带领大家重温 Objects as Points 一文，其于2019年4月发布于arXiv，谷歌学术显示目前已有403次引用，Github代码仓库已有5.2K星标，无论在工业界和学术界均有巨大影响力。
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新，正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示，随着数字化转型进程深入推进，企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化，传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
为深度学习设计新的定制硬件加速器显然很受欢迎，但是用一种新的设计实现最先进的性能和效率是一个复杂和具有挑战性的问题。
NVIDIA的DLA硬件是专门用于深度学习操作的固定功能加速器引擎。它旨在对卷积神经网络进行全硬件加速，支持各种层，如卷积、反卷积、全连接、激活、池化、批量归一化等。NVIDIA的Jetson Orin SoC最多支持2个第二代DLA(第二代DLA在功耗效率方面表现最佳)，而Xavier SoC最多支持2个第一代DLA。
A Simple Baseline for Multi-Object Tracking是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，FairMOT主要就是基于JDE做的改进，可以简单的理解为，FairMOT是将JDE的YOLOv3的主干，改成了CenterNet，也就是将检测的方法由Anchor-base换成了Anchor-free，然后同样在已有检测模型上加了了embeeding分支，模型输出检测的结果和embeeding，提供给后续的assiciation使用。 当然这样替换是有道理的，下面我们从原理的部分分析下为什么要这样做。
Pentaho首席技术官James Dixon创造了“数据湖”一词。它把数据集市描述成一瓶水（清洗过的，包装过的和结构化易于使用的）。
很多人学C语言编程，对内存模型很混乱，搞不清楚C语言层面的堆、栈和操作系统层面的虚拟内存之间的关系。
《FairMOT：A Simple Baseline for Multi-Object Tracking》是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，FairMOT主要就是基于JDE做的改进，可以简单的理解为，FairMOT是将JDE的YOLOv3的主干，改成了CenterNet，也就是将检测的方法由Anchor-base换成了Anchor-free，然后同样在已有检测模型上加了了embeeding分支，模型输出检测的结果和embeeding，提供给后续的assiciation使用。 当然这样替换是有道理的，下面我们从原理的部分分析下为什么要这样做。
论文认为当前的anchor-based方法虽然性能很高，但需要枚举所有目标可能出现的位置以及尺寸，实际上是很浪费的。为此，论文提出了简单且高效的CenterNet，将目标表示为其中心点，再通过中心点特征回归目标的尺寸。
最近疯狂迷恋（想买）Jetson Orin，也就是NVIDIA今年新发布的嵌入式AI开发板。 这玩意儿今年3、4月份开始正式销售，官方售价1999美刀，国内嘛，估计16000左右。 性能很美丽，价格当然也很美丽。
个人主页：天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 💬 刷题网站：一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com) 特别标注：该博主将长期更新c语言内容，初学c语言的友友们，订阅我的《初学者入门C语言》专栏，关注博主不迷路！ 目录 一、数据类型 1.说明 2.概念模型 1.实体 2.属性 3.码 4.实体型 5.实体集 6.联系 2.数据模型 1.数据结构 2.数据操作 3.数据的完整性 2.常用的数据模型 1.层次模型 2
【GiantPandaCV导语】修改开源的 3D 检测算法，使用了 pytorch 自带的 DConv，省去 linux 下编译 DConv 的 cuda 代码，可以直接在 window 下训练和测试。在源码基础上增加了 finetune 和 resume 等功能，并提供了重新训练的模型。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
提出这个问题的朋友一般都是初学者，刚刚开始接触C#语言，但是又知道古老的C语言（ps：现在市场上信息量太大）。这两种语言这两个字母之间就差了一个#，却有着大不相同之处，因此入门时会想知道怎么区分，想要了解异同。
【新智元导读】英伟达创始人黄仁勋在9月26日GTC北京的主旨演讲中，隆重介绍了NVIDIA Tensor RT 3。今天英伟达的官方博客则着重介绍了NVIDIA深度学习加速器(NVDLA)这一免费开源架构。在会后新智元对黄仁勋的专访中，黄仁勋谈到了谷歌TPU与Tensor RT 3 的区别，并表示中国整个计算机产业的技术水平已经是世界一流。 GPU 不光能做 Tensor 的处理，还能做很多其他任务 2017年5月GTC 美国的大会上，黄仁勋宣布，将开源 Xavier DLA 供所有开发者使用、修改。初期版
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 比Codex还会写C语言的AI代码生成模型，现在开源了！ 这段时间，用AI写代码可以说是大火，其中最著名的要属OpenAI的Codex和DeepMind的AlphaCode。 △基于Codex的Copilot 然而，这两个AI模型，全都没有开源： 其中AlphaCode只给出了一些测试样例，而Codex只开放了API。 为此，来自CMU的几个研究人员，用GPT-2搞出了一个名叫PolyCoder的AI代码生成模型，而且还是开源的。 据研究人员表示，虽
如今，随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来。据统计，每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。
如何理解这个贪字，新手习惯于找最好的编程语言，最好的入门书籍，代码最完善的入门资料，现在国内软件行业已经非常成熟了，国内的编程软件书籍质量已经得到了极大的提升，所以在选择编程语言的书籍的时候是可以有很多种选择了，有关C语言国内最原始的书籍当属于谭浩强的C语言编程，而且因为当时由于条件限制这本书在很多细节方面值得商榷，但积极意义还是要大于本身的缺陷，国内第一代的程序员几乎都是看着这本书学习编程的，历史意义显得更加积极一些。
C是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。C擅长面向对象程序设计的同时，还可以进行基于过程的程序设计，因而C++就适应的问题规模而论，大小由之。
1.在C++程序中调用被C编译后的函数，为什么要加extern "C"？ C++语言支持函数重载，C语言不支持函数重载。 函数被C++编译后在库中的名字与C语言的名字不同 C++提供了C连接交换指定符号extern"C"解决名字匹配问题 假设某个函数原型为void foo(int x,int y)； 该函数被C语言编译后在库中提供的名字为_foo 在C++编译器则会产生像_foo_int_int之类的名字 2.头文件中的ifndef/define/endif是干什么用的？ 头文件中的ifend/d
先用C++编写一个加法程序 #include <iostream> using namespace std; int add(int a, int b) { return a + b; } int main() { int x = 5, y = 10; int z = add(5, 10); cout << "x = " << x << endl; cout << "y = " << y << endl; cout << "x + y = " << z <<
很少有人知道，SUNO一开始是nanoGPT的一个分支。（Suno创业团队首款产品Bark受到了nanoGPT的启发）
📷 NVIDIA Jetson AGX Orin开发套件的官方价格为1999美金，而三年前发布的Jetson AGX Xavier开发套件的官方价格为899美金（现在已经停产买不到了），很多用户说居然
在NVIDIA 嵌入式边缘计算系列Jetson产品上做开发的用户对Jetpack都很熟悉，现在NVIDIA发布了最新的版本。
Java是从C衍生出来的，Java语言的对象模型几乎是C对象模型的简化版。但是C和Java还是有一些明显的区别的。
前面基本完成了动网格专题的发布，不过还是有一些内容并没有更新进去，比如说in-cylinder、接触检测、2.5D网格重构等。不过这些都是小技巧，写起来挺麻烦，以后有时间再通过案例视频的方式讲解好了。从今天开始最近一段时间准备发布Fluent UDF的一些内容。
对于旗舰手机来说，最好的芯片、屏幕和拍照能力缺一不可，各家厂商都要在此基础上不断开发独门技术。在国内第二代自研芯片手机厂商的行列中，vivo 处于引领潮流的位置。
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