1.非线性优化（三）：g2o源代码
2.LIBSVM使用手册
3.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）
4.CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
5.怎样将电网频率用于多媒体取证？面向音频取证的核函函数电网频率检测与增强有源码
6.AMD 编译概述 & Fatbin 文件生成 & HIP Runtime API（启动 CUDA 核函数）

非线性优化（三）：g2o源代码

       新年伊始，让我们探讨一下g2o（通用图优化）在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中的数源后端优化库应用。在《十四讲》中，码核我们对g2o有了初步的代码了解，并总结了其在SLAM中的核函函数使用情况。与ceres相比，数源sparkmllib源码分析g2o的码核文档较为简略，主要依赖于两篇论文进行参考。代码本文将深入探讨g2o的核函函数源代码，特别是数源核心文件夹中的部分，以揭示这个在SLAM领域广为人知的码核后端优化库的内在机理。

       首先，代码让我们通过一张类关系图来直观理解g2o的核函函数架构。整个g2o系统分为三层：HyperGraph、数源OptimizableGraph、码核以及SparseOptimizer。HyperGraph作为最高层，提供了一个高度抽象的框架，其内部通过内类的方式实现了Vertex和Edge的结构。Vertex和Edge相互关联，Vertex存储与节点相关联的边的集合，而Edge则记录了与之链接的节点信息。HyperGraph提供了基本的节点和边的操作，如获取、设置等，个人记账源码java同时也包含了更复杂的功能，如节点和边的合并、删除等。

       OptimizableGraph继承自HyperGraph，进一步丰富了Vertex和Edge的实现，为图优化提供了更具体的接口。OptimizableGraph引入了海塞矩阵和b向量的概念，以及与之相关的操作，如获取海塞矩阵元素、设置参数位置等。此外，它还支持通过栈操作（pop、push）来管理节点信息。

       在OptimizableGraph之上，SparseOptimizer作为优化操作的对象，实现了优化的接口，并提供了初始化、辅助函数以及优化的核心函数。SparseOptimizer通过内部类实现了Vertex和Edge的实例化，为具体的优化算法提供了操作图的接口。

       在实现细节方面，BaseVertex和BaseEdge类继承了OptimizableGraph中的相应类，实现了节点和边的基本功能。BaseVertex类负责记录节点的matlab数字识别源码海塞矩阵、b向量和估计值，并提供了数值求导的备份和恢复功能。BaseEdge类则负责处理测量信息和信息矩阵的计算，包括计算误差、构造二次形式等。此外，不同类型的边（BaseUnaryEdge、BaseBinaryEdge、BaseMultiEdge）通过继承BaseEdge类，实现了不同链接节点数量的边的特殊操作。

       鲁棒核函数的实现是g2o优化框架中一个关键部分，它在处理非线性优化问题时提供了鲁棒性，确保了优化过程的稳定性。g2o通过RobustKernel虚基类提供了设置和获取核函数参数的接口，并在具体实现中使用了简化版本的计算公式，以保证信息矩阵的正定性。

       最后，OptimizationAlgorithm类定义了优化器的一系列接口，如初始化、计算边际值和求解等。g2o的优化算法包括GN、LM和dog-leg，它们分别实现了不同的求解策略，而具体的spring源码之类注解矩阵求解任务则通过Solver类及其派生类（如BlockSolver）完成。BlockSolver类提供了一个通用框架，允许用户自定义线性求解器，如直接求解、迭代求解等。

       综上所述，g2o通过层次化的类结构，提供了从抽象到具体、从基础到进阶的图优化解决方案，其设计旨在高效、鲁棒地解决SLAM中的后端优化问题。深入理解g2o的源代码，对于开发者和研究者来说，不仅能够提高优化算法的实现效率，还能深刻理解SLAM系统中的优化机制。

LIBSVM使用手册

       LibSVM是一种开源的支持向量机（SVM）软件包，提供源代码和可执行文件两种形式。针对不同操作系统，用户需按照以下步骤操作：

       1）准备数据集，按照LibSVM要求的格式。

       2）对数据进行简单缩放，以便在训练过程中更有效地处理。

       3）考虑选用RBF核函数，它在处理非线性问题时表现优异。

       4）通过交叉验证选择最佳参数C和g，网站源码都有哪些以优化模型性能。

       5）使用最佳参数C和g对整个训练集进行支持向量机模型训练。

       6）利用训练好的模型进行测试和预测。

       LibSVM使用的数据格式包括目标值和特征值，格式简洁且易于理解和操作。训练数据文件包含目标值和特征值，检验数据文件仅用于计算准确度或误差。

       Svmtrain命令用于训练模型，支持多种参数设置，包括SVM类型、核函数类型、参数值等。例如，训练一个C-SVC分类器时，可使用参数设置：svmtrain [options] training_set_file [model_file]。

       Svmpredict命令用于使用已有模型进行预测，其用法为：svmpredict test_file model_file output_file。

       SVMSCALE工具用于对数据集进行缩放，目的是避免特征值范围过大或过小，防止在训练过程中出现数值计算困难。缩放规则可以保存为文件，便于后续使用。

       LibSVM提供了一个实用的训练数据实例：heart_scale，用于参考数据文件格式和练习软件操作。用户还可以编写小程序将常用数据格式转换为LibSVM要求的格式。

       总之，LibSVM提供了全面的支持向量机模型训练与预测工具，用户需按照文档指导准备数据、设置参数、训练模型和进行预测。LibSVM的灵活性和高效性使其在数据挖掘、机器学习等领域得到广泛应用。

扩展资料

       LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可在/ghuawhu/ENF-...

       Guang Hua and Haijian Zhang*, “ENF signal enhancement in audio recordings,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. , pp. -, .

       Guang Hua, Han Liao, Qingyi Wang, Haijian Zhang*, and Dengpan Ye, “Detection of electric network frequency in audio recordings – from theory to practical detectors,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. , pp. -, .

AMD 编译概述 & Fatbin 文件生成 & HIP Runtime API（启动 CUDA 核函数）

       AMD 平台的术语概览

       AMD GPU 计算生态基于 ROCm（Radeon Open Computing platform），ROCm 包括ROC 和 Radeon 等简称，ROC：Radeon 开放计算平台，Radeon 是 AMD GPU 产品的品牌名。ROCm 类似于 CUDA 于 NVIDIA GPU。ROCx 包含 ROCr - ROC Runtime，ROCk - ROC kernel driver, ROCt - ROC Thunk。

       HIP（Heterogeneous-Computing Interface for Portability）是一个旨在简化 CUDA 应用程序到便携式 C++ 代码转换的接口，支持 C 风格的 API 和 C++ 内核语言。

       HIP-Clang 是 AMDGPU 异构编译器，用于在 AMD 平台上编译 HIP 程序。

       HCC（Heterogeneous Compute Compiler）是面向异构设备的开源 C++ 编译器，基于 LLVM + CLANG，实现将并行编程程序转换为 AMD GCN ISA。

       在 ROCM v3.5 版本前，HCC 编译器被使用，之后引入了 HIP-Clang 编译器，HCC 编译器不再发展新特性，AMD 公司不再维护。

       “HIP化”工具，即 HIPify，能将 CUDA 代码转换为便携式 C++ 代码，自动执行大部分转换工作。

       ROCm 计算平台的编译流程包括使用 HIPify 工具转换 CUDA 源码到 HIP 源码，HIP 源码能够在 AMD 或 NVIDIA GPU 上运行。

       在 AMD ROCm 平台上，HIP 提供 HIP 运行时 API，实现与应用程序链接的对象库，包括流、事件和内存管理。在 NVIDIA CUDA 平台上，提供头文件，从 HIP 运行时 API 转换为 CUDA 运行时 API，提供内联函数以实现低开销。

       在 AMD ROCm 平台生成 Fat Binary 文件，使用 clang-offload-bundler 工具，将针对不同架构的多个 ELF 二进制文件合并成单个捆绑文件。

       clang-offload-bundler 工具在编译过程中对翻译单元进行多次编译，生成主机和设备代码对象，然后合并这些代码对象到单个捆绑文件中。

       HIP Runtime API 支持 CUDA <<<>>> 核函数语法，通过 hip-clang 编译选项选择 -fhip-new-launch-api，遇到 <<<>>> 时，调用一系列 API 来存储和处理核运行参数，最终通过 hipLaunchKernel API 运行核函数。

       在编译过程中，使用 hip-clang 时，会调用 API 来存储核运行参数，然后通过桩函数调用，再通过 hipLaunchKernel API 实现核函数的运行。

       API 包括用于初始化和注册函数的 API，如 __hipRegisterFatBinary 和 __hipRegisterFunction，保证 fatbin 文件只加载一次。

deformable变形卷积pytorch实现(第二节deformable_conv2d 实现一)

       修改理解：年3月，对num_groups参数的理解进行了修正。若仍有疑问，欢迎大家指出。

       内容概述：这一节将介绍deformable_conv2d的实现细节及常见坑点。旨在帮助后来者简化实现过程。如有错误，敬请指正。文章已链接。

       目标实现：仅实现所需的deformable_conv2d部分，deformable roi部分未实现。复现旨在翻译原文，理解映射规则，结果易于推导。

       原理说明：deformable convolution设计目的是让网络学习卷积核形状。通过额外的Conv2d层学习每个位置的位移和置信度参数。数据经过卷积后，输出用于变形卷积的offset和mask，接着进行卷积，最终输出。

       参数解释：包含两个卷积核，一个用于变形卷积，一个用于学习。输入包括数据流、卷积核、offset、mask，以及固定参数如stride、padding、dilation等。关注num_groups、deformable_groups、im2col_step，理解其功能。

       实现细节：实现三个cuda核函数，分别为变形卷积前的im2col、卷积后的col2im、处理坐标信息的col2im_coord。核心在于计算卷积参数位置并进行线性插值，乘以置信mask。

       代码实现：主要实现forward和backward函数。forward部分需要多次生成列矩阵以匹配结果。具体细节和cuda核函数可参阅源代码，核心在于定位参数并执行插值运算。

       后续内容：其余部分如backward等将在后续文章中讨论。写作过程较为匆忙，欢迎讨论交流。