【导读】Yann Lecun在纽约大学开设的2020春季《深度学习》课程,干货满满。在课程网站上出了最新的中文版课程笔记。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式,到用生动形象的例子去理解,到动手做实验去感知,到著名案例的学习,到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信,一路看下来,我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣,并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching,写下一篇篇笔记的同时,我也收获了更多深刻的体会,希望大家可以和我一同进步,共同享受AI无穷的乐趣。
往期的4篇已经把Docker+Keras+Flask+JS的全栈+深度学习介绍完整了: 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用03 自己动手做一个识别手写数字的web应用04 今天更新一篇关于:图像处理。 再回顾下MNIST手写字数据集的特点:每个数据经过归一化处理,对应一张灰度图片,图片以像素的重心居中处理,28x28的尺寸。 上一篇文章中,对canvas手写对数字仅做了简单对居中处理,严格来说,应该做一个重心居中的处
本文包含了两个系列的内容: 《设计师会编程,程序员懂艺术》 《写给设计师的人工智能指南》 在这里给设计师介绍人工智能在设计领域的应用,也亲手实现了一个融合设计、编程的小实验产品。 AI真的可以替代设计
#今天被催更了,于是我立马抽空写了第3篇。 接着往期的2篇继续,一步步动手做: 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 1 目录结构 新建一个we
计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 学习一门编程语言比较好的方式是听人讲课吗?还是自己钻研书本?都算是。但阅读项目和亲手实现项目绝对是进步最快的方式。 长按扫描二维码关注我们 本篇文章转自于“机器之心” 如果你是一名经验丰富的 Python 开发人员,应该已经听说并搜索过这样的问题:「对于初学者来说,有哪些好的 Python 项目?我应该操作哪些项目来获得实践体验?」这样的问题经常出现在不同的社区,比如如 GitHub、Reddit 或 Quora。 在 2020 年最受欢迎编程语言排行里,P
Yann LeCun在纽约大学数据科学中心(CDS)主讲的《深度学习》2020年春季课程现已全部在线可看,还有中文版讲义!
通常来说,大概没有人每天换手机壳,所以不妨在 APP 中提供一个配置选项,让用户去配置手机壳的颜色,然后 APP 就可以配置对应的主题色了。
今天是《上海市生活垃圾管理条例》施行的第2天,这场被称为“史上最严”垃圾分类多次成功占据热搜头条。
继续上文。 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 01 再次进入docker容器 接着上一篇文章,我们继续使用上次新建好的容器,可以终端输入 : docker ps -a 如上图,找到上次
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 。 。 。 。 。 。 。 全部 代码 ,视频,数据集 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 唐宇迪 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: datanlp 长按图片,识别二维码 ---- 阅读过本文的人还看了以下文章: TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank,用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然
【新智元导读】本文收录了arXiv.org上关于深度学习的一些最新的研究论文,列出了这些文章的内容,包括“深度学习八大灵感应用”、“深度学习用例”、“科学与工程中的深度学习应用”、“深度学习应用程序的下一次浪潮”等。针对这些文章缺乏系统方法的问题,提出了具体的组合矩阵、形态矩阵解决方案,并给出了预测示例。 隐藏的潜力 对深度学习研究和应用的兴趣从未这么热过。几乎每天都可以在arXiv.org找到无数的新研究论文。这些论文为我们描述了新的方法,人工神经网络可以靠这些方法应用于我们日常生活的各个领域。深度学习最
---- 新智元报道 来源:B站 编辑:桃子 小咸鱼 【新智元导读】前不久,22岁何同学自制了次时代办公桌AirDesk,不仅能给设备充电,做备忘录,升降桌腿,还能够提醒喝水和下班。唯一缺点就是「贵」,总共需要6万。这不,一位UP主做了平替版,只用十分之一的成本搞定! 一周前,22岁何同学自制了「苹果放弃的产品」AirDesk 爆火出圈。 许多网友都在「求量产」,还有人却认为是在炫技,不够务实。 别急,这不一位up主近日便挑战用最短时间复刻出这张何同学同款AirDesk。 只用了24个小时,十分
一天我在公司用手机看游戏直播,同事问我在玩什么游戏?我和他说在看直播,他恍然大悟:原来如此,我还纳闷你玩游戏,咋不用动手呢。。。。一语惊醒梦中人:玩游戏不用动手,怎样才能做到玩游戏不用手呢?我要去 GitHub 上找找~
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接着往期的3篇继续,一步步动手做: 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用03 如果你练习里前面三篇,相信你已经熟悉了Docker和Keras,以及Flask了,接下来我们实现一个提供给用户输入手写字的前端web页面。 前端画板我们可以自己用最基本的canvas写,也可以选择封装好的开源库: 下面介绍2个比较好的模拟手写效果的画板库: 1 signature_pad https://github.com/szimek/s
步进电机和丝杆驱动需要300元,无线充电线圈500元,一键站立用到的光电对管50元,2块Arduino开发板一共550元。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 所有论文 包括已经录制完成和之后将要介绍的论文。选取的原则是10年内深度学习里有影响力文章(必读文章),或者近期比较有意思的文章。当然这十年里重要的工作太多了,不可能一一过一遍。在选取的时候我会偏向一些之前 直播课 中没讲到过的。 总论文数 67,录制完成数 32 全部 代码 ,预训练模型 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 论文 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: d
大家好,这里是NewBeeNLP。今天来送基本书,《自己动手做聊天机器人》,感兴趣的同学文末参加噢!
现在我么了开始在pom文件当中加入相关的配置依赖。 我们现在只需要添加一个spring的框架依赖。
车牌的检测和识别的应用非常广泛,比如交通违章车牌追踪,小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中,因为车牌往往是规整的矩形,长宽比相对固定,色调纹理相对固定,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法,近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示:
前面几节课我们给大家介绍的都是全连接神经网络,但全连接神经网络有个明显的缺点,那就是当网络层数较多时(尤其是在图像识别任务中),它每层的参数数量容易变得很大,不好控制。所以本节课老shi准备给大家介绍另外一种非常重要的网络结构——卷积神经网络。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)近几年在深度学习中的应用非常广泛,特别是在图像识别、语音识别以及本文处理方面。可以说,卷积神经网络是深度学习中最重要的神经网络之一,例如图像识别中非常有名的LeNet、AlexNet、 ResNet、VGGNet、InceptionNet等网络结构都是在卷积神经网络基础上得来的。
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络,如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含: 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在自然语言处理领域中,预训练语言模型(Pretrained Language Models)已成为非常重要的基础技术,本仓库主要收集目前网上公开的一些高质量中文预训练模型。 NLU系列 BERT RoBERTa ALBERT NEZHA XLNET MacBERT WoBERT ELECTRA ZEN ERNIE RoFormer StructBERT Lattice-BERT Mengzi-BER
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 安装依赖 pip install requests 使用方法 浏览器打开:https://order.jd.com/center/list.action 没登录就登录 F12 控制台 console 栏输入 console.log(_JdJrTdRiskFpInfo, _JdEid) 参数依次对应: _JdJrTdRiskFpInfo => self._JdJrTdRiskFpInfo _JdEid => self.
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型,并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明: 结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练,在test上评估得到的表现,没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 商品识别在零售行业的应用 一、图像识别的应用场景,以及对零售行业的变革 1.以图搜图,拍照购物 说到图像识别,大家可能马上能想到以图搜图的方式,也就是“拍照购”。这个想法出现的很早,在零几年的时候就有很多公司开始做这方面的尝试。 美国硅谷的snaptell,他们早在零六年的时候就开始做拍照购物的应用场景,他们做的大部分是一些书籍和CD类的简单物品识别,2009年被Amazon收购。2015年Amazon收购了另一
想入门深度学习的小伙伴有福了!dataflowr 最近推出了一门五天初步掌握深度学习的实战教程(实战使用 PyTorch 框架),有知识点有实例有代码,值得一看。该课程的创建和维护者是法国国立计算机及自动化研究院(INRIA)的研究员 Marc Lelarge。
你也许在大型商场体验过VR游戏,在新闻上看到过VR技术和VR设备,但你有没有想象过自己有一天也能动手做VR?甚至,连小学生也能自己动手做VR?10月12日,睿诚华智VR STEAM产品正式发布,这是业界首款能够让中小学生都能自己动手创作VR内容的产品。 睿诚华智VR STEAM产品结合前沿的虚拟现实(VR)技术,在睿悦Nibiru VR OS、Nibiru SDK等底层系统基础上,创新开发VR STEAM课程,通过VR积木式开发模块和RCreator VR制作工具等产品,让中小学生自己动手,制作VR眼镜、
感觉自己什么也不会,导师放养,又想要拿一个offer,但时间有限,只有一年半。我想,很多同学在硕士阶段可能都有这样的困惑。本来这是一个很好的问题,但让我遗憾的是,高票回答聊的都是项目经验、竞赛、简历、LeetCode这些。感觉没有一个达到点上的,所以今天和大家聊聊这个问题,希望可以对迷茫当中的同学们有点帮助。
为了了解图像识别,小编阅读了很多文章,并将其中一篇英文文献翻译出来,重现文献中的实践步骤,而这篇推文则是小编翻译原文并重现的成果(魔术师提供文献相关的所有技术资料,公众号后台回复【图像识别】,即可获取源代码下载链接~~)
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在构建模型时,调参是极为重要的一个步骤,因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢?所以这里记录一下选择参数的方法,以便后期复习以及分享。 (除了贝叶斯优化等方法)其它简单的验证有两种方法:1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法,逐个来验证。 很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score: 我使用是cross_
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 基于Flask RESTful api的图像特征检索方案,api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果,主要用于图像去重,后续拓展使用范围。 1. 项目说明: 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发,同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search,设计出基于Flask的RESTful api接口,目的是为了解决以下几个场景问题: 1)本地已经存储大规模
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 实现思路 📷 数据处理 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 原始数据集包含的图片数量很多,我从中筛选了大约10000张图片(筛选条件为:由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张) 图片尺寸统一为 100x100,文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png,其中性别1
Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/,网站主页面如下:
因为是接口调用方式,所以十几二十分钟就能做出demo,马上拿最近很火的一个游戏的宣传图测试一下。
在人工智能产业中,应用层是一个极大的部分,是人工智能技术最终的目的地。除了机器人、无人机和无人驾驶等硬件产品之外,人工智能的软件应用在单独商业化的同时,也在为这些硬件产品提供服务,像智能家居的语音控制
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师,图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务,以及智能家
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 上采样与上池化 图示理解,使用三张图进行说明: 📷 图(a)表示UnPooling的过程,特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息,之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map,除最大值位置以外,其余补0。 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。 鉴于max pooling不可逆,因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情
《神经⽹络和深度学习》是⼀本免费的在线书,对读者数学知识需求适度,兼顾理论和动手实践。
学习任何一门编程语言,都是为了去实现一个个项目,来解决实际的问题。无论项目是大还是小,都关联着许多知识与技能。
本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线,让图像识别又一次进入人们的视线,我国图像识别技术在全世界都排在前列。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 中文微博情感分类语料库 "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
本项目是利用YOLOv4进行口罩佩戴检测,使用PyTorch实现。虽然现在国内疫情基本得到有效遏制,但防控仍不可过于松懈,在一些公共场合佩戴口罩还是必不可少的。基于此,自己做了该项目,后续打算继续改进,争取将其运行到边缘设备上。希望本项目能给疫情常态化防控出一份力,也希望真正的新年早日到来。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 项目描述 本项目是一个带有超级详细中文注释的基于GPT2模型的新闻标题生成项目。 本项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目,并根据自己的理解,将代码进行重构,添加详细注释,希望可以帮助到有需要的人。 本项目使用HuggingFace的transformers实现GPT2模型代码编写、训练及测试。 本项目通过Flask框架搭建了一个Web服务,将新
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 最近遇到一个问题,如何读取仪表中的指针指向的刻度 📷 解决方法有多种,比如,方案一:模板匹配+边缘检测+霍夫直线检测,方案二:神将网络(CNN)目标定位等, 其中CNN就有点麻烦了,需要一定数量的训练样本,太麻烦,而方案一太普通,最后我采用了方案三, 方案三:模板匹配+k-means+直线拟合 具体做法如下: 首先说一下模板匹配,它是OpenCV自带的一个算法,可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置,如果模板找
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