新的机器学习API——Core ML：Iphone 上的图像识别速度比谷歌Pixel 快6倍 和世界上的其他科技巨头一样，苹果也想让你的手机可以运行AI，以他们能做到的最快的速度和最强大的能力。...这就是为什么在今天凌晨的开发者大会（WWDC）上，苹果发布了一个新的机器学习框架API——Core ML。 ? Core ML提供支持人脸追踪、人脸检测、地标、文本检测等任务的API，见上图。...Core ML 带来的最主要好处在于，它将加快 iPhone, iPad 和 Apple Watch 上AI 任务执行的速度。这将涉及几乎一切事务，从文本分析到人脸识别，并且会影响大量的APP。...苹果在发布会上称，Iphone 上的图像识别速度将会比谷歌 Pixel 快6倍。 ?...苹果还特别强调了隐私， Core ML是面向设备上处理的，也就是说，开发者用于提升用户体验的数据将不会离开消费者的设备。 ?
API应用到你的电脑上。...Github链接： https://github.com/AlexFWulff/Machine-Learning-Demo-iOS 我的样例可以为输入的图片进行分类，所有计算都是在含Core ML和视觉框架的设备上完成的...这是几年前谷歌研究人员训练的机器视觉模型，苹果的新机器学习API允许开发者在他们的iOS app中轻松地访问这些标准化的模型。...Vision包含了许多不同的机器视觉模型，它们可以检测人脸、条形码、文本等多种类型，还提供基于图像的Core ML模型wrapper。...在这个Demo中，我没有设置出错时提醒之类的机制，所以一旦出现了错误，整个程序就会崩溃。 另一个影响项目的大bug是将文件拖放带项目导航器中发生的。
谷歌：我们没有放弃 TensorFlow，将与 JAX 并肩发展 Stack Overflow 最近发布了一项调查报告，报告显示 TensorFlow 是目前最常用的 ML 工具，被 300 万软件开发者采用...Google Scholar 上每个月都有超过 3000 篇出版物提到 TensorFlow，包括重要的应用科学研究，比如了解癌症的 CANDLE 研究。...在这个多框架世界中，TensorFlow 是我们交给应用 ML 开发人员的一份答案——工程师需要在不同规模和不同平台上构建和部署可靠、稳定、高性能的 ML 系统。...未来，我们继续开发 TensorFlow ，并将其作为一流的应用 ML 平台，与 JAX 并肩推动 ML 研究发展。我们将继续在这两个 ML 框架上投资，以推动研究和应用，为我们的数百万用户服务。...ABOUT 计算机视觉研究院 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。
选自Google AI 作者：James Wexler 机器之心编译 今日，谷歌发布了 What-If 工具，这是开源 TensorBoard 网页应用的一个新功能，可以让用户在不写代码的情况下分析 ML...谷歌 AI PAIR（People + AI Research）倡议的一个关注点就是让广大用户可以更容易地检查、评估和调试 ML 系统。...今天，谷歌发布了 What-If 工具，这是开源 TensorBoard 网页应用的一个新功能，可以让用户在不写代码的情况下分析 ML 模型。...性能和算法公平性分析 你也可以探究不同分类阈值的影响，考虑不同数值公平性标准等约束。下图展示了微笑检测模型的结果，该模型在开源 CelebA 数据集上训练得到，该数据集包含名人的标注人脸图像。...另一个团队用该工具直观地组织其示例（从最佳表现到最差表现），因此发现了模型表现不佳示例的模式。 我们希望谷歌内部和外部的人都能使用这个工具来更好地理解 ML 模型，并开始评估其公平性。
Sample测试页面：使用 imweb-tcplayer 封装后的包在课堂页面中拉流播放，内存激增到 crash。 空白测试页面：使用 tcplayer 拉流播放，内存稳定，无 crash。...稳定重现了此问题，值得一提的是这跟传统意义上的JS内存泄露不一样： Memory 调试工具看不出来任何问题，而任务管理器则可以看出此 Tab 内存使用在飙升： 缩减代码范围 根据上述实验的 5/...eruda，故问题出在内部上报工具上。...大部分情况页面早就因为内存问题而崩溃。...multiMatch(loggerFetch.resContentType, defaultOpts.resContentTypePatterns)) { // ... } 其他补充 内部上报工具为什么要劫持
一.概述 代码质量管理工具，顾名思义就是对你的代码质量进行管理与检测；那么为什么会用到这种工具呢，自然就是提高你的代码规范，比如对格式、变量、异常、语法等都会进行检查，毕竟开发的时候偶尔会出现些代码不规范的问题...二、SonarLint 1.不遵循代码标准检测 通过PMD、CheckStyle、Findbugs等代码规则检测工具，规范代码编写 2.潜在的代码缺陷 通过PMD、CheckStyle、Findbugs...等代码规则检测工具，检测出潜在的缺陷 3.糟糕的复杂度分布 文件、类、方法等，如果复杂度过高将难以改变，这会似的开发人员难以理解它们，且如果没有自动化的单元测试，对于程序中任何组件的改变都将可能导致需要全面的回归测试...，而过多的注释又会使得开发人员过多地话费时间在阅读注释上，亦违背初衷 6.缺乏单元测试 可以统计并展示单元测试覆盖率 7.糟糕的设计 通过Sonar可以找出循环，展示包与包在，类与类之间的相互依赖关系，...可以检测自定义的架构规则，通过Sonar可以管理第三方的jar包。
接下来，AI 研习社将介绍当前主流的移动端深度学习框架，其中包括移动端三大框架——Facebook、谷歌、苹果三大巨头发布的 Caffe2、TensorFlow Lite、Core ML，新秀 Bender...TensorFlow Lite 发布一个月后，谷歌即宣布与苹果达成合作——TensorFlow Lite 将支持 Core ML。...据介绍，Core ML 提供支持人脸追踪、人脸检测、地标、文本检测、条码识别、物体追踪、图像匹配等任务的 API。...Core ML 在设备上严格运行，确保了用户隐私数据，在无网络连接的情况下依然能够响应用户操作。...Core ML+Vision 应用场景如下所示： 在相机或给定图像中检测人脸 检测眼睛和嘴巴的位置、头部形状等人脸面部详细特征 录制视频过程中追踪移动的对象和确定地平线的角度 转换两个图像，使其内容对齐
这就是为什么本文列表分为两部分：针对计算机的更强大的机器学习框架和针对移动端的优化性能的框架。 计算机机器学习框架 该列表包含运行在适当硬件上的一般框架，可以处理海量的数据集。...谷歌 TensorFlow GitHub 中有超过一半的机器学习项目使用了 TensorFlow，其完整版本是当下最为流行的 ML 工具集。...借助来自第三方开发者的数百个附件、插件和模块，TensorFlow 几乎可以完成所有的 ML 任务，诸如产品推荐、语音识别、人脸识别和物体识别等。...移动端机器学习框架 谷歌 TensorFlow Lite 目前最完整的免费移动端解决方案就是 TensorFlow Lite，它最初适用于安卓机，不过一些人也在 iOS 设备上实现了该框架。...苹果 Core ML 随着机器学习和移动应用的流行，苹果发布了 Core ML 库，允许移动应用开发者在强大的计算机上训练模型，然后将其保存在手机上，并运行模型的优化版本。
让我们看看5个高评分等级的项目是哪些（虽不可能面面俱到。不过，这5条值得一看。） 01 人脸识别- 25,858★ 世界上最简单的面部识别工具。...它对识别和处理图像中的人脸很有用。它是使用dlib最先进的人脸识别算法构建的。该模型对野外数据集中的标记人脸具有99.38%的准确率。...它还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，让您可以在命令行本身的图像文件夹上进行人脸识别! ? 该库还可以处理实时人脸识别。 ?...github repo包含一系列很棒的TensorFlow实验、库和项目。 TensorFlow是由谷歌设计的端到端的机器学习开源平台。...它拥有一个由工具、库和社区资源组成的综合生态系统，让研究人员可以用ML创建最先进的应用程序。使用it开发人员可以轻松地构建和部署ML支持的应用程序。 ?
甚至 Scikit-learn 在 JavaScript 上都不工作。 这是可能的，实际上，连我自己都惊讶于开发者对此忽视的态度。...就 Scikit-learn 而言，Javascript 的开发者事实上已经推出了适用的库，它会在本文中有所提及。那么，让我们看看 Javascript 在机器学习上能够做什么吧。 ?...谷歌已经把自己移动优先的策略转换到人工智能优先很久了。 为什么 JavaScript 在机器学习界未被提及过？ 慢（真的假的？）...矩阵操作很困难（这里有库，比如 math.js） 仅用于 Web 开发（然而这里还有 Node.js） 机器学习库通常是在 Python 上的（还好，JS 的开发者人数也不少） 在 JavaScript...安装库 $ npm install ml-regression csvtojson ml-regression 正如其名，负责机器学习的线性回归。
鬼栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 为什么要追踪人脸？ 大概，是想要实现什么大胆的想法吧。比如加个贴紧脸部的特技： ?...△ 来自Face Maker应用 有个叫做Niko的程序猿，发布了拥有81个关键点的面部检测工具： ?...△ Niko Niko说，他在Dlib库68个关键点的基础上加了13个，把前额也包含在追踪范围里。 那样，就可以加上更丰富的特技了。比如，带个帽子： ?...程序猿说，他是从Patrick Huber的eos项目 (一个轻量级3DMM) 上，fork出了一个分支，用Surrey人脸模型找到了自己需要的这13个额外的点。...△ Dlib人脸姿态估计 后来出现的许多库，都是在它的基础上开发的：Python人脸识别库face_recognition便是其一。 Niko的81个关键点，也是借鉴了Dlib人脸标记的68个点。
- face-api.js -人脸应用必备 Face-api.js是一个JavaScript API，是基于tensorflow.js核心API的人脸检测和人脸识别的浏览器实现。...前端人脸识别相关的应用，推荐用face-api.js~ - ml5.js - 创意编程必备 ml5.js旨在为创意编程提供开箱即用的机器学习算法。...ml5.js的详细介绍可看： 3行代码玩转AI，ml5.js前端机器学习简明指南 - magenta.js - 音乐创作工具 magenta.js是一个基于TensorFlow.js构建的，在浏览器中使用...试验了下，BodyPix可以在15寸MacBook Pro上以25 fps的速度运行，渲染人和身体部位的分割，而在iPhone X上，BodyPix能以21 fps的速度运行，还不错。...比如谷歌的一个实验： 通过浏览器加载预训练的MobileNet模型，用户可以为上、下、左、右4个方向分别设置不同的类别，只需使用浏览器调用电脑的摄像头拍摄若干的照片，即可训练用户自己的模型。
Core ML：为移动设备提供的快速机器学习API 在此次发布会中，苹果发布了它在AI方向的最新研究成果——Core ML，Core ML是一款运用于移动设备的人工智能开发API，其核心价值就在于能够加速人工智能任务在...目前看来，苹果手机的图像识别速度将比谷歌Pixel手机快6倍。...同时，因为苹果的特殊性，所以Core ML的研发还特别注意到了隐私问题，所有的数据处理都是在设备上完成的，也就是说开发员用于提高客户体验所用到的数据都不会离开客户的机体。...总体来说，苹果的这款语音助手并无太多惊喜功能。机器学习的最新发展在HomePod上没有太多的体现——谷歌的Home可是能学习不同用户的语音特征而做出不同的回应呢。...在本次发布会上，从Siri的男女声语音合成，到照片库更智能的人脸识别，AI似乎已经全面融入苹果的开发计划中，然而从Siri到以其为载体的HomePod，苹果在AI助手的发展却依旧缺乏惊艳之笔。
硬盘检测工具mhdd是一款能够修复坏道的专业硬盘检测工具，MHDD硬盘检测工具可以不依赖于主板BIOS直接访问IDE口，可以访问128G的超大容量硬盘，即使你用的是286电脑，无需BIOS支持，也无需任何中断支持...3、一般不用管它就会自动进入到以下图所示的界面，而且就会自动扫描到当前主板上挂载的东西，如果有硬盘、光驱、U盘的话，就会显示出来序号、型号和容量。这里只挂载了一个硬盘，所以就只显示一个硬盘。...说明一下这个3就是MHDD硬盘检测工具检测到的硬盘序列号。 4、进入扫描硬盘的操作，这里有很多选择。一般都是执行运行SCAN命令。...常见问答： 1、MHDD硬盘检测工具非常不稳定，有时候崩溃? 答： (1)你需要清除MHDD.CFG,MHDD.EXE,MHDD.LOG,MHDD*.*的只读属性。...(3)检查你并不是在测试MHDD正在运行的同一个驱动器。 2、为什么MHDD硬盘检测工具不能看到我连接在主通道的驱动器? 答：检查MHDD.CFG,enableprimarychannel。
它对于识别和处理图像中的人脸特别有用。它是使用 dlib 最先进的人脸识别算法构建的。...它还提供了一个简单的人脸识别命令行工具，这个工具让你可以从命令行本身对文件夹中的图像进行人脸识别！...它拥有一个由工具、库和社区资源组成的综合生态系统，使研究人员能够使用 ML 中最先进的技术。IT 开发人员可以通过使用它，轻松地构建和部署 ML 驱动的应用程序。...的方法 Why Google wants everyone to have access to TensorFlow - 谷歌为什么希望所有人都能访问 Tensorflow Videos from...用户可以使用这个框架来构建、部署和测试真实的 ML 应用程序。 它甚至支持事件收集、评估和查询预测结果。它是基于 Hadoop、HBase 等可扩展的开源服务的。
：label和confidence 先说lable，这个好理解，与训练时的lable一致（回顾上一篇的代码，lable如下图红框所示），前面图中lable等于2，表示被判定为郭富城： 按照上面的说法...://github.com/zq2599/blog_demos 该项目在GitHub上的主页 git仓库地址(https) https://github.com/zq2599/blog_demos.git...异常，因此这里要捕获异常，避免程序崩溃退出 编码：检测和识别 检测有关的接口DetectService.java，如下，和《JavaCV人脸识别三部曲之一：视频中的人脸保存为图片》中的完全一致： package...： /** * 检测工具接口 */ private DetectService detectService; PreviewCameraWithIdentify的构造方法...，接受DetectService的实例： /** * 不同的检测工具，可以通过构造方法传入 * @param detectService */ public
备份&偷U盘文件的神器" 使用场景： 获取授课教师的课件 获取插到某台公用电脑上的U盘的数据 快捷地备份U盘（从V5.0开始） 备份U盘的同时进行版本控制 ?...为什么不干脆杀了它？...Backstab 是一种工具，能够利用 sysinternals 的 Process Explorer (ProcExp) 驱动程序杀死受反恶意软件保护的进程，该驱动程序由 Microsoft 签名。...地址：https://github.com/j1anFen/shiro_attack gadgetinspector 利用链、漏洞检测工具 ?...地址：https://github.com/zhaoweiho/ElegyRAT-C-Sharp GoogleHacking-Page K0rz3n谷歌黑客的学习和使用的总结。 ? ?
2017年过半，Crunchbase统计此数据，亚洲的AI和ML初创公司投资额与2016年基本相当。...到目前为止（7月份），专注于人脸识别和深度学习的AI创业公司商汤SenseTime拔得头筹，4.1亿美元的B轮投资。而今年结束的时候，2017年无疑将在资金方面达到顶峰。...有阿里投资部投资人表示：“阿里持续看好商汤科技的人脸识别技术在未来生活场景中的商业化前景。”...但是企业对中国AI的发展有信心，李彦宏在2017年末接受连线杂志专访时认为中国是一个没有文化和道德背景来束缚AI发展的土壤，而且政府在政策上支持，此外，还有改进算法最重要的基础：数据。...在顶层技术上，无论中国还是美国都有共同的难关要过.
今天，谷歌推出What-If工具，这是开源TensorBoard Web应用程序的一项新功能，它允许用户在不编写代码的情况下分析ML模型。...给定了一个TensorFlow模型和一个数据集的指针，这个假设工具提供了一个交互式的可视化界面来探索模型结果。 ? 工具展示了一组250张人脸照片，以及从一个检测微笑的模型中得出的结果。...在一个数据点上探索假设场景。 反设事实 只需单击一个按钮，就可以将数据点与模型预测不同结果的最相似点进行比较。我们称这些点为“反事实”，它们可以揭示模型的决策边界。...在这种情况下，工具自动设置两组的置信度阈值，以优化机会均等。 ? 比较两组数据在微笑检测模型上的性能，并将其分类阈值设置为满足相等的机会约束。...另一个团队使用它在视觉上组织他们的示例，从最佳到最差的性能，导致他们发现他们的模型表现不佳的示例类型的模式。 谷歌期待人们使用此工具更好地了解ML模型并开始评估公平性。代码是开源的。
我现在所在的基础研究团队致力于研究对抗式机器学习。 问：GANs 能够生成漂亮的名人脸部以及卧室图片，为什么它们在其他上千种的类别(ImageNet)上不能做到如此完美呢？ 我们其实也不知道。...但是把这些理论成果放在一起，确实会降低我对模型崩溃来自于非收敛性上的自信。 最近我在考虑，模型崩溃可能来自我们利用的神经网络的架构。...CIFAR上的防御效果非常好。...如果你的大学开设有机器学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人学等课程，一定要参加。 申请“谷歌大脑”项目实习。 问：你会鼓励其他领域的人（比如机械工程）来学习 ML （机器学习）吗？ 是的，当然会。...总之，我们经常发现当一个人带着从其他领域产生的新的想法来到这个领域的时候，这个领域会发生革命性的变化。 问：没有任何技术背景的人如何学习 ML？
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