Batch Norm 主讲人：龙良曲 Intuitive explanation Intuitive explanation Feature scaling ▪ Image Normalization ▪ Batch Normalization Batch Norm https://medium.com/syncedreview/facebook-ai-proposes-group-normalization- p-normalization- alternative-to-batch-normalization-fb0699bffae7 Pipeline nn.BatchNorm2d Class variables Test Visualization Advantages ▪ Converge faster ▪ Better performance ▪ Robust ▪ stable

6.0 Flink 0.7 Runtime Distributed Streaming Dataflow DataStream API Stream Processing DataSet API Batch Processing 2014 年 12 月份 发布 – 开始正式支持 DataStream Flink 0.9 Sink Source Offset Computation 集群规模 超万台 状态数据 PetaBytes 事件处理 十万亿/天 峰值能力 17亿/秒 Flink 的过去 offline Real-time Batch Processing Continuous Processing & Streaming Analytics Event-driven Applications ✔ 现在 Flink 1.9 的架构变化 Runtime Standalone, YARN Runtime Distributed Streaming Dataflow DataStream API Stream Processing DataSet API Batch Processing Table API & SQL Relational Table API & SQL Relational Local Single JVM Cloud

10) 公式 (3.1.10)中的w和x都是向量。在这里，更优雅的向量表示法比系数表示法（如w1, w2, . . . , wd）更具可读 性。|B|表示每个小批量中的样本数，这也称为批量大小（batch size）。η表示学习率（learning rate）。批量 大小和学习率的值通常是手动预先指定，而不是通过模型训练得到的。这些可以调整但不在训练过程中更新 的参数称为超参数（hyperpa 本并以小批量 方式获取数据。 在下面的代码中，我们定义一个data_iter函数，该函数接收批量大小、特征矩阵和标签向量作为输入，生成 大小为batch_size的小批量。每个小批量包含一组特征和标签。 def data_iter(batch_size, features, labels): num_examples = len(features) indices = list(range(num_examples)) for i in range(0, num_examples, batch_size): batch_indices = torch.tensor( indices[i: min(i + batch_size, num_examples)]) yield features[batch_indices], labels[batch_indices] 通常，我们利用GPU并行运算的优势，处理合

Transactional and Analytical Processing) 数据库，结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。 TiDB 兼容 MySQL，支持无限的水平扩展，具备强一致性和高可用性。TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。 TiDB Transactional and Analytical Processing) 数据库，结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。 TiDB 兼容 MySQL，支持无限的水平扩展，具备强一致性和高可用性。TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。 TiDB Transactional and Analytical Processing) 数据库，结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。 TiDB 兼容 MySQL，支持无限的水平扩展，具备强一致性和高可用性。TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。 本指南为您介绍如何使用

的性能，相较于 YOLOX-s 精度提升 2.6% AP，速度提升 38.6%；相较于 PP-YOLOE-s 精度提升 0.4% AP 的条件下，在 T4 上使用 TRT FP16 进行单 batch 推理， 速度提升 71.3%。 4. 总结与展望 本文介绍了美团视觉智能部在目标检测框架方面的优化及实践经验，我们针对 YOLO 系列框架，在训练策略、主干网络、多尺度特征融合、检测头等方面进行了思考和优 合性能优异的中大型网络（YOLOv6-M/L），丰富了 YOLOv6 网络系列。其中， YOLOv6-M/L 在 COCO 上检测精度（AP）分别达到 49.5%/52.5%，在 T4 卡上 推理速度分别可达 FPS（batch size =32）。 GitHub 下载地址：https://github.com/meituan/YOLOv6。欢迎 Star 收藏，随时取用。 官方出品详细的 Tech Report 带你解构 方 案 （Quantization-aware Training，QAT）， 并 结 合 图 优 化， YOLOv6-S 2.0 版本的量化性能可达到 43.3 mAP 和 869 FPS （batch size=32）。 16 > 2022年美团技术年货 表 2 YOLOv6-S 量化方案与 PaddleSlim 应用于 YOLO 系列模型的量化效果对比 注：以上速度指标均在 T4 TRT8

539 Pagination Correction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 541 x Batch Split . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 542 Rewriting the following diagram. Theoretically, horizontal sharding has overcome the limitation of data processing volume in single ma‐ chine and can be extended relatively freely, so it can be taken as a standard Co ncurrent per formance no loss severe loss slight loss Applied s cenar‐ ios Inconsistent processing by the business side short transaction & low‐ level concurrency long transaction & high concurrency

2015 DQN AlphaGO 2016 2017 AlphaGO Zero 2019 OpenAI Five ResNet 2015 2014 VGG GooLeNet 2015 Batch Normalization 德州扑克 Pluribus 2019 机器翻译 BERT 2018 TensorFlow 发布 2015 PyTorch 0.1 发布 2017 2018 PyTorch 这种算法固然简单直接，但是面对大规模、高维度数据的优化问题时计算效率极低， 基本不可行。梯度下降算法(Gradient Descent)是神经网络训练中最常用的优化算法，配合 强大的图形处理芯片 GPU(Graphics Processing Unit)的并行加速计算能力，非常适合优化海 量数据的神经网络模型，自然也适合优化这里的神经元线性模型。这里先简单地应用梯度 下降算法，来解决神经元模型预测的问题。由于梯度下降算法是深度学习的核心算法之 import pyplot as plt # 绘图工具 from utils import plot_image, plot_curve, one_hot # 便捷绘图函数 batch_size = 512 # 批大小 # 训练数据集,自动从网络下载 MNIST 数据集，保存至 mnist_data 文件夹 train_db=torchvision.datasets.MNIST('mnist_data'

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4164 15.3.12 用 Sqoop批量写入 TiDB数据，虽然配置了 --batch选项，但还是会遇到 java.sql.BatchUpdateException:statement count 5001 exceeds the transaction limitation 的错误，该如何解决？ · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5088 17.2.2 Batch Create Table · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5090 17.6.1 Hybrid Transactional and Analytical Processing (HTAP) · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5090 17.7 I · · · ·

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