本文提出了一种基于CNN的级联多任务学习人群密度估计方法，旨在解决人群场景变化大的问题。该方法利用高阶先验知识进行图像分类，将图像分为10类，并学习一个基于人数分类的人群场景分类器。同时，提出了一种基于图像中的人数估计的密度图生成方法，通过在图像中叠加2D高斯核函数来生成密度图。实验结果表明，该方法在多任务学习人群密度估计中取得了较好的效果。
上一篇文章《真正运行容器的工具：深入了解 runc 和 OCI 规范》已经讲清楚了Runc与OCI。这里再讲解一下概念。
目标检测是计算机视觉中的一个基本问题，旨在检测和定位图像或视频中的目标。随着深度学习的出现，目标检测发生了范式转变，基于深度学习的方法已成为主流方法。正在进行的研究导致了许多新方法的发展，表明了该领域进一Stride步的潜力。
ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 32 - page 37
传统的RTL设计流程包括设计输入、功能仿真、设计综合、布局布线和系统调试这样的几个步骤，而且这个过程往往需要反复迭代，毕竟通常很难保证功能仿真一次通过或者系统调试没有任何bug。HLS设计流程是基于C的设计流程，因此要在C这个层面完成设计输入和功能验证，同时还要保证生成的RTL代码的功能与对应的C代码的功能完全一致，这就多了一个C/RTL协同仿真(C/RTL Co-simulation)。这样，整个设计流程就包括采用C描述的设计输入、算法功能验证、C综合（生成RTL代码）、C/RTL协同仿真，后续就可以将生成的RTL代码融入的设计中完成RTL的综合与布局布线了。从这个流程中可以看到，HLS设计流程有两个显著特征：在C层面描述算法；在C层面验证算法。这是其相比于RTL更为快捷的一个重要原因。
在采用C语言进行算法建模时，数组会被经常用到。同样地，采用RTL建模时，数组也会被经常使用，例如VHDL中的std_logic_vector类型（Vector就是一维向量）。此外，RTL代码中的Memory，无论最终采用何种方式实现，本质上都可以看做数组。这就建立了C模型与RTL模型在数组这一层面上的对应关系。简言之，C模型中的数组对应RTL模型中的Memory。需要注意的是，这种对应关系是有条件的。为了使得C模型中的数组可综合，需要其深度是常数，而不能是变量（RTL模型中的Memory也是固定的深度与宽度）。
Execution monitoring includes action monitoring, plan monitoring.
算法建模之后一项重要的步骤是算法验证，这就需要测试平台（Test Bench）。基于C的算法建模同样需要构建基于C的测试平台。相比于VHDL/Verilog等硬件描述语言，基于C的测试平台更为快捷。这体现在两个方面：一个是可以快速构建起来；一个是仿真速度更快。
ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 313 - page 321
ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 84 - page 107
本文提出了一种用于阴影去除的多上下文嵌入深度网络DeshadowNet，可以全自动地端到端地实现阴影去除。该网络由三个子网络组成：全局定位网络（G-Net）、外观建模网络（A-Net）和语义建模网络（S-Net）。G-Net提取阴影特征表示以描述场景中的全局结构和高级语义上下文；A-Net获得G-Net的浅层外观信息；S-Net提取G-Net的深层语义信息。实验结果表明，该网络在阴影去除方面取得了显著的效果，可以有效地利用多上下文信息来提高图像的质量。
ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 76 - page 83
Full-Resolution Residual Networks for Semantic Segmentation in Street Scenes CVPR2017 Theano/Lasagne code：https://github.com/TobyPDE/FRRN
3.2.11.1.2. Texture Reference API Some of the attributes of a texture reference are immutable and must be known at compile time; they are specified when declaring the texture reference. A texture reference is declared at file scope as a variable of type
看了下svm（支持向量机）的实现原理，感觉基础的部分还是不难懂的，但是如果要自己动手实现的话还是有很大难度的，况且自己写的效果肯定不太好。于是就在网上找了一个大牛写的svm库，实现了多种分类方式，而且涵盖了几乎所有常见语言的接口，用起来方便而且效果也很好。
Low-level code sometimes inhibits optimizations. Optimizers sometimes do marvels with high-level code.
本文对重参数设计理念进行了重审视，对重参数超分网络的关键成分进行了调查。我们发现：BN层有助于引入训练非线性能力并改善模型性能(这与OREPA一文的出发点相同)。但是，由于BN会恶化超分性能并引入伪影问题，所以超分模型往往会忽视BN层。
在算法建模时，for循环经常被用到（能用for循环就不要用while循环，因为for循环会让代码更紧凑）。因此，Vivado HLS提供了针对for循环的多种优化方法，例如，loop pipelining（for循环流水），loop merge（合并for循环）， loop dataflow（设置数据流），unroll（展开for循环），loop parallelism（循环的并行性）等，但更重要的是遵循指定的代码风格，否则这些优化方法将无法使用。例如，如果for循环的边界是个变量而非固定常数，那么将无法使用unroll优化方法。从这个角度而言，最好在算法建模前了解这些基本的代码风格。这些代码风格可在Vivado HLS中看到。具体操作如下：打开Vivado HLS，点击Open Example Project，点击Coding Style Examples，即可看到以loop开头的目录，创建工程即可进一步了解，如下图所示。
所谓接口（Interface），从硬件角度而言，可理解为电路的输入、输出端口；从软件角度而言，可理解为函数的参数列表也就是形参，进一步分为输入参数和输出参数。如果没有输出参数，而有返回值，那么return的对象可理解为输出参数。这样，两者就对应起来，但并不是简单的对应。如前所述，Vivado HLS需要提取控制逻辑构成状态机，因此会形成一些握手信号，比如ap_start，ap_done，ap_idle，ap_ready等。事实上，Vivado HLS还提供了其他的接口原型供选择，但ap_ctrl_hs（会生成前述4个端口）较为常用。
Vision Transformer在移动端应用的探索和改进，提出了不规则Patch嵌入和自适应Patch融合模块有效提升了VIT在移动端的性能表现，在DeiT基础上提升了9个百分点。
本文提出了一种用于人群密度估计的深度学习网络 CrowdNet，该网络由一个深度部分和一个浅度部分组成。深度部分用于捕获人群的高层次语义信息，而浅度部分用于检测远离相机的人头。两个网络在结构上存在差异，但共享相同的网络骨干。通过结合深度和浅度网络，该方法在多个人群数据集上取得了优于传统方法的结果。同时，作者还公开了代码和训练好的模型，对于广泛的应用和研究具有一定的价值。
【新智元导读】北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上，TensorFlow宣布重大更新：增加支持JavaScript，并推出开源库TensorFlow.js，用户可以完全在浏览器定义、训练和运行机器学习模型。谷歌大脑负责人Jeff Dean、TensorFlow 总监 Rajat Monga等人进行了Keynote演讲。 Jeff Dean主旨演讲：用超强大的计算力，替代ML专家 北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上，Google Brain负责
SentenceTransformers 是一个可以用于句子、文本和图像嵌入的Python库。可以为 100 多种语言计算文本的嵌入并且可以轻松地将它们用于语义文本相似性、语义搜索和同义词挖掘等常见任务。
提起C/C++中本身的数据类型（native data types），我们会想到char、int、long等。这些数据类型对应的位宽是以8为边界的。相比于软件开发，FPGA设计中数据的位宽（也可称之为字长）是一个非常重要的因素。例如：一个输入数据均为18bit的乘法运算需要消耗1个DSP48，若输入数据位宽增至32bit，则需要消耗4个DSP48。可是C本身是无法声明一个18bit的数据。为此，Vivado HLS对数据类型做了扩展，设置了任意精度数据类型，以满足硬件设计的需求。更为重要的是，这种任意进度的数据类型继承了原有C数据类型所支持的操作，使得FPGA开发更为高效。此外，对于复合数据类型struct和enum，Vivado HLS也是支持的。
该文提出一种新颖的框架NBNet用于图像降噪，它从新的角度出发设计：通过图像自适应投影进行降噪。具体来说，NBNet通过训练这样的网络进行信号与噪声的分离：在特征空间学习一组重建基；然后，图像降噪可以通过将输入图像映射到特征空间并选择合适的重建基进行噪声重建。
Felipe Codevilla, Matthias Müller, Alexey Dosovitskiy, Antonio López, Vladlen Koltun
Some applications may need to read or write data to multiple buffers, which are separated in memory. Although this can be done easily enough with multiple calls to read and write, it is inefficient because there is overhead associated with each kernel call.
Multi-Level Discovery of Deep Options Abstract Augmenting an agent’s control with useful higher-level behaviors called optionscan greatly reduce the sample complexity of reinforcement learning, but manually designing options is infeasible in high-dimensi
💡💡💡本文改进：渐近特征金字塔网络（AFPN），解决多尺度削弱了非相邻 Level 的融合效果。
语义分割任务旨在精确预测图像中每个像素的标签。它已广泛应用于医学影像、自动驾驶、视频会议、半自动注释等应用。
HIERARCHICAL VISUOMOTOR CONTROL OF HUMANOIDS
Many of you are already familiar with the data warehouse bus architecture and matrix given their central role in building architected data marts. The corresponding bus matrix identifies the key business processes of an organization, along with their associated dimensions. Business processes (typically corresponding to major source systems) are listed as matrix rows, while dimensions appear as matrix columns. The cells of the matrix are then marked to indicate which dimensions apply to which processes.
HLS是FPGA代码的综合技术。FPGA的基本知识可以从FPGA学习之基本结构得到。Xilinx的文档《Introduction to FPGA Design with Vivado High-Level Synthesis》中的两幅图可以很好的回答这一问题。
APIs have been revolutionizing the world since the birth of first-generation computers but they were not coded in high-level languages as they are being done today. The APIs are core concepts of programming which every programmer has to learn for achieving working levels of proficiency. As of now, APIs have reached a high level of sophistication which needs to be classified into types of APIs to get a good level of understanding.
重要的特性：同时支持本地GUI和Web UI。就是一份代码，可以编译到不同平台上运行。
本系统列内容来自 性能优化大神Brendan Gregg 出的新书， 目前国内还没有引入。
这篇文章介绍了Auto-Scheduler的一种方法Ansor，这种方法已经被继承到TVM中和AutoTVM一起来自动生成高性能的张量化程序。
特征金字塔网络(FPN)已成为目标检测中提取多尺度特征的有效框架。然而，目前FPN-based的方法大多存在Channel Reduction的固有缺陷，导致语义信息的丢失。而融合后的各种特征图可能会造成严重的混叠效果。
RestHighLevelClient从字面意思理解就是restful风格的高级别的客户端，看一下Elastic官网怎么定义的：
因为消息的读取进度由offset提供，offset可以由消费者自己维护也可以维护在zookeeper里，但是当消息消费后consumer挂掉， offset没有即时写回，就有可能发生重复读的情况，这种情况同样可以通过调整commit offset周期、阈值缓解，甚至消费者自己把消费和commit offset做成一个事务解决， 但是如果你的应用不在乎重复消费，那就干脆不要解决，以换取最大的性能。
本文简要介绍了发表于ECCV 2022的论文“Don’t Forget Me: Accurate Background Recovery for Text Removal via Modeling Local-Global Context”的相关工作。该论文针对文本擦除中存在的复杂背景修复的问题，提出了CTRNet，它利用局部和全局的语义建模提升模型的背景还原能力，它设计了Low-level Contextual Guidance（LCG）和High-level Contextual Guidance（HCG）去挖掘不同的语义表征，然后通过Local-Global Content Modeling（LGCM）进行局部与全局的特征建模，从而提升文本擦除的能力。
Deep reinforcement learning (DRL) brings the power of deep neural networks to bear on the generic task of trial-and-error learning, 强化学习本质是试错学习
今天给大家推荐几篇笔者曾经解读过也非常喜欢的几篇paper，其他优秀的paper正在赶来的路上，哈哈。
《文本匹配——【EMNLP 2021】TSDAE》中的自适应预训练的一大缺点是计算开销高，因为必须首先在语料库上运行预训练，然后在标记的训练数据集上进行监督学习。标记的训练数据集可能非常大。
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