n3.x版本确定适合的版本。 如果我们使用macOS，假设Python版本是3.9（我们的测试版本），将下载名称包含字符串“MacOSX”的bash脚 本，并执行以下操作： # 以Intel处理器为例，文件名可能会更改 sh Miniconda3-py39_4.12.0-MacOSX-x86_64.sh -b 如果我们使用Linux，假设Python版本是3.9（我们的测试版本），将下载 和神经编程器‐解释器 (Reed and De Freitas, 2015)。它们允许统计建模者描述用于推理的迭代方法。这些工具允许重复修改深度神经网络的内部状 态，从而执行推理链中的后续步骤，类似于处理器如何修改用于计算的存储器。 • 另一个关键的发展是生成对抗网络 (Goodfellow et al., 2014) 的发明。传统模型中，密度估计和生成模 型的统计方法侧重于找到合适的概率分布（通 代轮数，每次迭代都需要通过代价高昂的许多线性代 数层传递数据。这也是为什么在20世纪90年代至21世纪初，优化凸目标的简单算法是研究人员的首选。然而， 用GPU训练神经网络改变了这一格局。图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）早年用来加速图形处 理，使电脑游戏玩家受益。GPU可优化高吞吐量的4 × 4矩阵和向量乘法，从而服务于基本的图形任务。幸运 的是，这些

GPU微架构 Pascal Pascal Volta 核心代号 GP104 GP102 GV100 Tensor Cores NA NA 640 CUDA核数量 3456 3840 5120 处理器制程 - 16nm FinFET 12nm FinFET Core Clock(<=) 1621MHz 1531MHz 1450MHz GPU显存 显存类型 GDDR5X GDDR5 HBM2

具有旋转、尺度、平移、视角及亮度不变性，有利于对目标 特征信息进行有效表达； ➢ SIFT 特征对参数调整鲁棒性好，可以根据场景需要调整适宜 的特征点数量进行特征描述，以便进行特征分析。 缺点：不借助硬件加速或者专门的图像处理器很难实现。 疑似特征点检测 去除伪特征点 特征点梯度 与方向匹配 特征描述向量的 生成 步骤 图像特征提取 3. 特征提取 21 许永洪,吴林颖.中国各地区人口特征和房价波动的动态关系[J]