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向治洪

《React Native移动开发实战》1,2《Kotlin实战》《Weex开发实战》和《Flutter实战》开发交流群:515980159
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2018 Google 上海开发者大会回顾
Google 开发者大会 (Google Developer Days,简称 GDD) 是展示 Google 最新开发者产品和平台的全球盛会,旨在帮助你快速开发优质应用,发展和留住活跃用户群,充分利用各种工具获得更多收益。Google开发者大会作为Google一年一度的盛会,主要是总结Google过去一年所干的事情,以及展望未来的发展,是Google的重要风向标。
xiangzhihong
2022-11-30
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人工智能学习笔记
人工智能并非专家系统,但是却或多或少的与专家系统有关系,可以说专家系统是人工智能很早期的存在形式。专家系统(ES, Expert System)是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 专家系统具有如下的一些特点: 1)知识的汇聚 2)启发性推理 3)推理和解释的透明性 4)知识的更新 典型的专家系统模型如图:
xiangzhihong
2022-11-30
4350
TensorFlow第二届开发者峰会
天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据,以发现新的行星; 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率; 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病,从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求; …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结,他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨,第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕, TensorFlow 团队发布了多款新产品,旨在使开发者更易使用,以及让数据科学家使用多种方式构建 AI 模型。
xiangzhihong
2022-11-30
3030
Android+TensorFlow+CNN+MNIST实现手写数字识别
训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件,其保存了利用TensorFlow python API构建训练后的网络拓扑结构和参数信息,实现方式有很多种,除了cnn外还可以使用rnn,fcnn等。 其中基于cnn的函数也有两套,分别为tf.layers.conv2d和tf.nn.conv2d, tf.layers.conv2d使用tf.nn.conv2d作为后端处理,参数上filters是整数,filter是4维张量。原型如下:
xiangzhihong
2022-11-30
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深度神经网络中的对抗样本与学习
概述 最近 大半年,人工智能领域成为科技领域提到的最多的名词之一。在kdnuggets此前发布的文章(Deep Learning’s Deep Flaws)’s Deep Flaws中,深度学习大神Yoshua Bengio和他的博士生、Google科学家Ian Goodfellow在评论中与作者就深度学习对抗样本(Adversarial Examples)展开了热烈的讨论,kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作。那么什么是对抗样本,对抗样本又是如何生成的
xiangzhihong
2018-02-06
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