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AI人工智能与大数据

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ToB 还是 ToC？

近来做了一些ToB业务，有人工智能方面的，也有纯软件方向的，有不少感触，在这里分享一下。

2022-11-11

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百度Paddle应用：汽车说明书跨模态智能问答

汽车 tensorflow pytorch github git

工欲善其事必先利其器。做人工智能，必然少不了基础框架。深度学习领域两大主流框架TensorFlow和PyTorch，一个是来自Google，另一个来自于Facebook. 国内其实也有不少框架，百度的Paddle算是做得最早的，除此之外，还有华为的MindSpore等等。

2022-11-11

5100

未来必将是AI的天下

自动驾驶无人驾驶人脸识别

如果说现代社会是计算机的天下，是软件的天下，相信不会有人质疑。每个人都有的智能手机也是一个计算机，各行各业使用的各种工具软件：打车、财税、制造业……都极大地提升了社会运营的效率。近二十年经济的腾飞，各种软件想必是立下了汗马功劳。

2022-04-12

2100

人工智能：算法和数据

编程算法大数据

做AI项目，经常要面对两个课题：算法和数据。哪一个比较重要呢？自然是都重要，不过非要对比一下，我选择数据。

2022-04-12

5160

人类还是战胜了机器：谈谈最强模型

javascript 机器学习神经网络深度学习人工智能

其实这篇文章很早之前就准备写，但由于各种事情耽误，加上自己对一些细节没有理解透彻，所以一直没有动笔。

2020-09-24

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NLP基本工具之jieba详解

搜索引擎 github git 开源神经网络

jieba（结巴）是百度工程师Sun Junyi开发的一个开源库，在GitHub上很受欢迎，使用频率也很高。

2020-04-26

1.2K0

AI从业者生存技能：化繁为简

提炼关键信息，就是小学时大家学的概括中心思想。一篇文章的观点可能只有一个，但为了辅证这个观点，会有很多材料，从各个角度来阐述。在向上层汇报时，一定要把关键信息提取出来。当然也要了解上层最关心的问题，是精度提升？还是时延提升？还是其他KPI？这个KPI提升了多少？现在到什么水平？关键信息之外的其他信息，像如何达到这个KPI的，调了哪些超参，和哪些兄弟讨论了，参考了哪几篇论文，都不应该喧宾夺主，而是提前准备好，要哪个就立马提供哪个。

2020-04-26

2670

NLP基本工具之jieba：关键词提取、词性标注

数据挖掘编程算法

jieba除了上一篇介绍的基本功能--分词之外，还可以进行关键词提取以及词性标注。

2020-04-26

2.7K0

AI人工智能、机器学习面试题（2020最新版）

机器学习深度学习神经网络人工智能

深度学习（DeepLearning, DL）和机器学习（Machine Learning, ML）的关系是什么？

2020-04-10

3.4K0

EfficientNet-lite详解：当前最强移动端轻量神经网络

tensorflow https 网络安全

3.17日谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同步发布了 EfficientNet-lite，EfficientNet的端侧版本，运行在 TensorFlow Lite 上，针对端侧 CPU、GPU 和 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-lite提供五个不同版本（EfficientNet-lite0~4），让用户能够根据自己的应用场景和资源情况在延迟、参数量和精度之间做选择。

2020-04-08

3.9K0

EfficientNet详解：当前最强网络

https 网络安全 pytorch github git

EfficientNet源自Google Brain的论文EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. 从标题也可以看出，这篇论文最主要的创新点是Model Scaling. 论文提出了compound scaling，混合缩放，把网络缩放的三种方式：深度、宽度、分辨率，组合起来按照一定规则缩放，从而提高网络的效果。EfficientNet在网络变大时效果提升明显，把精度上限进一步提升，成为了当前最强网络。EfficientNet-B7在ImageNet上获得了最先进的 84.4%的top-1精度和 97.1%的top-5精度，比之前最好的卷积网络（GPipe, Top-1: 84.3%, Top-5: 97.0%）大小缩小8.4倍、速度提升6.1倍。

2020-04-08

6.4K0

深度学习中的数据增强技术：Augmentation

https 网络安全 github git 开源

数据增强（Data Augmentation）是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生：利用算法，自动增强训练数据。

2020-04-08

4.2K0

中国企业领袖年会：企业家们如何看人工智能

12月8日上午，《中国企业家》杂志社主办的2019（第十八届）中国企业领袖年会开幕，以“决胜2020”为主题，来了很多大佬，下面几个摘录，看看大佬们对人工智能怎么看，以及一点个人的点评。

2020-04-08

5220

深度学习中的检测网络：SSD/Faster R-CNN/YOLO

深度学习中的检测任务（Detection）是指检测出图片中的物体位置，一般需要进行画框。比如下图中把人、羊，还有狗都框出来了，具体来说，网络需要输出框的坐标。

2020-04-08

7790

深入理解区块链技术原理和应用

通俗来说，区块链（Blockchain）就是一种记账的方式，账本（block）通过一条一条的记录连起来（chain），并且这个账本是每个人都有一份。

2020-04-08

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理解深度学习中的分类网络：LeNet

深度学习中的分类网络（Classification）很多，可以说是神经网络的鼻祖，代表性的有：LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、SENet、NASNet、AmboNet，下面先介绍LeNet.

2020-04-08

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TensorFlow 2.0在2019.3.7加州举办的开发者峰会（Dev Summit）发布Alpha版已经有一段时间了，最初发布的是Alpha0版本，到6.7发布beta0版本，再到6.14发布beta1版本，最后在2019.10.1发布正式版。下面简要介绍一下重要的特性和改进。

2020-04-08

6760

计算机视觉(CV)任务介绍：分类、检测、分割、超分、关键点识别、图像生成、度量学习

CV（Computer Vision，计算机视觉）是AI的两大重要应用之一（另一个是NLP，Natural Language Processing），具体有哪些任务，有哪些技术和模型呢？在本文中先简要介绍这些任务，每种任务使用的具体的技术和模型，以及其相互之间的对比，放在后续文章中介绍，敬请期待。

2020-04-08

7.1K0

人工智能机器学习深度学习

人工智能机器学习

人工智能、机器学习、深度学习这些名词经常会在各种场合听到，那具体有哪些区别呢？在业内来说，这几个概念还是有区别的，如果混用就会让人觉得是个门外汉。为了避免露馅成为外行，下面就来具体介绍一下每个概念以及它们之间的区别。

2020-04-08

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一文读懂动态规划

动态规划（DP, Dynamic Programming）是很多互联网公司笔试/面试喜欢考的题目，听起来也非常高大上。对于非计算机专业，或者没怎么刷过编程题的人来说，可能会对这个算法望而生畏。这里分享一下，让大家一看就明白，理解到底什么是动态规划。

2020-04-08

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