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大龄程序员的人工智能之路

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2023，AI 技能学起来

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这段时间，ChatGPT 算是火出圈了。不仅朋友圈转发各种 ChatGPT 的文章，连我夫人这种从来不关注科技新闻的人也问我 ChatGPT 是怎么回事。其实我算是比较早知道并关注 ChatGPT 的，去年 12 月份还写了一篇文章 AI 也会写代码了，但我并不担心。

2023-02-27

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根据中国古诗词作画，AI 可以做到吗？

深度学习神经网络人工智能机器翻译

AI 作画工具 DD （Disco Diffusion）面市后，不少大神做出了惊艳的作品。玩家以外国人居多，网上的资料也是英文资料较多。现在国内也有人尝试，比如和菜头在他的「槽边往事」微信公众号就写了好几篇关于 AI 作画的文章，现在他的公众号配图也使用自己生成的图。西乔在她的「神秘的程序员们」微信公众号也写了好几篇教程，值得一看。

2022-08-30

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TensorFlow.js 为何引入 WASM 后端

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在前面的一篇文章《TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持 WebAssembly》中，我们谈到了 Tensorflow.js（tfjs）的新后端 WebAssembly（WASM）。这篇文章进一步挖掘 tfjs WASM 后端的更多信息，并探讨一下 tfjs 为何要引入 WASM 后端。

2020-06-17

3.3K0

AI会抢夺修图师的工作吗？

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作为一名业余摄影爱好者，在发图之前通常会使用软件处理一下，也就是俗称的 P 图。如果时间比较紧张、或者不重要的图，不会花费多长时间，加个滤镜，调一下色调，几十秒钟的时间就可以完成。修图软件五花八门，特别是手机上，我安装的图像处理软件就有十几款，这些软件各有所长，好像还没有哪款软件一统天下，会根据不同的需要选择相应的软件。

2020-05-25

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手把手教你开发人工智能微信小程序(4)：训练手写数字识别模型

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在上篇文章《手把手教你开发人工智能微信小程序(3)：加载数据》中，我给大家演示了如何通过fetch加载网络数据并进行数据归范化，出于演示的目的，例子做了简化处理，本文中将给大家介绍一个稍微复杂一点的例子：手写数字识别。很多机器学习的教程都以手写数字识别作为上手的示例，我在之前的文章也写过几篇：

2020-02-18

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手把手教你开发人工智能微信小程序(1)：线性回归模型

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谈到人工智能、机器学习，我们可能会觉得很神秘，其实机器学习背后的理论并不复杂。就如同原子弹这么尖端的科技，其背后的理论就是一个很简单的公式：

2020-01-02

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深度学习的JavaScript基础：矩阵和向量的表示

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与Java、C++这样的静态类型语言不同，JS中的变量似乎没有类型，在声明变量时不用指定变量类型。但实际上JS也有字符串、数字、布尔值、对象、数组、未定义等类型，是一种弱类型语言。在深度学习中，矩阵和向量是最基本的数据结构，而高效的矩阵和向量运算是深度学习计算中的关键。在C++中，数组可用于表示矩阵或向量，JS中也有这样的数据结构吗？

2019-12-18

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三种Javascript深度学习框架介绍

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谈到机器学习，我们脑海首先蹦出的编程语言是什么？一定是python。其实除了python，Javascript也是不错的选择。都说现在是大前端时代，从移动开发、服务器端，甚至桌面软件开发（比如大名鼎鼎的VS Code），都有Javascript的身影。

2019-11-20

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TensorFlow助力微信小程序，来自谷歌开发者大会上的商用案例

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前段时间一直在研究微信小程序中的 TensorFlow.js 开发，并开发了若干示例小程序，详情请查看之前的文章：

2019-09-17

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人工智能将改变5亿个白领工作岗位

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很明显，人工智能已经影响了我们的生活方式。每次我们请求 Siri 做基本的数学运算或呼叫 Alexa 来调节温度时，我们都用上了AI。

2019-09-17

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使用Google AI Open Images进行对象检测

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作者：Atindra Bandi, Alyson Brown, Sagar Chadha, Amy Dang, Jason Su，翻译：云水木石

2019-09-09

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Github上的5个高赞机器学习项目

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对于程序员而言，Github无疑是一个巨大的宝库，其全球注册用户超过3100万，仓库数量突破一个亿。（2018年年底统计数据）

2019-08-29

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边缘AI烽烟再起之三国逐鹿

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边缘AI（Edge AI）依然是新兴领域，许多人不清楚该为他们的项目选择哪些硬件平台。本文将比较一些当前领先的边缘AI平台。

2019-08-23

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轻松理解Keras回调

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随着计算机处理能力的提高，人工智能模型的训练时间并没有缩短，主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度，人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型，喂入越来越海量的数据，导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业，虽然CPU遵从摩尔定律，速度越来越快，但由于软件复杂度的提升，我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升，反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。

2019-08-09

1.8K0

TensorFlow模型部署到Android，需要注意几点

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在前面一篇文章《从人工智能鉴黄模型，尝试TensorRT优化》我谈到了TensorFlow模型的优化，这是针对服务器端的优化，实际上优化结果并不理想。这篇文章我将谈谈将TensorFlow模型部署到Android系统上需要注意的几点。

2019-07-02

1.1K0

Keras Pytorch大比拼

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对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，至少可以说，它不是非常用户友好。

2019-07-02

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[序列模型] Recurrent Neural Networks习题解析

机器学习神经网络深度学习人工智能

圆括号(i)代表第i个样本，尖括号<j>代表第j个词，考虑到主次，第(i)个样本是主，第<j>个词是次，所以答案是选项1。

2019-07-02

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[机器学习实战札记] 线性回归

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在前面的时间，我学习了Logistic回归，这是用来进行二分类学习的一种算法。虽然按照书上的介绍，编写了算法实现代码，但对其原理并不清楚，总感觉没有理解透。于是我又找到吴恩达的Marchine Learning课程，再次学习了线性回归和Logistic回归。

2019-07-02

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[机器学习实战札记] Logistic回归

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

这段时间里，我一直在尝试将open_nsfw加入到手机，给手机浏览器增加色情图片检测功能，这个分阶段进行，在前面的几篇文章中，都谈到了这方面的尝试：

2019-07-02

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Google Colab上安装TensorRT

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NVIDIA TensorRT是一个高性能深度学习推理平台。它包括深度学习推理优化器和运行时，可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。推理时，基于TensorRT的应用程序比仅CPU平台的执行速度快40倍。使用TensorRT，您可以优化所有主流框架中训练出的神经网络模型。

2019-07-02

2.4K0

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