【导读】近日IBM研究院提出从深度学习相关论文中自动生成深度学习代码，使用这项研究，在研究论文中提出的DL设计可以被自动提取，然后使用一种新颖的深度学习UI编辑器DARVIZ，可以手动修改和完善提取的设计。对于提取的DL设计，其源代码可以在 Keras（Python）和 Caffe（prototxt）中实时生成。所提出的DLpaper2Code框架从研究论文中提取图形和表格信息并将其转换为源代码，未来可能对DL研究的重现性产生重大影响。 论文：DLPaper2Code: Auto-generation of
导读：2019 年 11 月末，TensorFlow 的官方 GitHub 账号发布了 TensorFlow 2.1.0-rc 版本，现在，官方最新发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。据介绍，这将是最后一个支持 Python 2 的版本。除此之外，TensorFlow 2.1.0 还带来了很多重大更新与改进，了解一下。
最近，一位从事NLP工程师Gupta发现了TensorFlow存在的一个严重bug：
预训练的模型很容易使用，但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节? 你有多少次运行以下代码片段： 1import torchvision.models as models 2inception = mo
AiTechYun 编辑：chux 运动控制问题作为强化学习的基准，深度强化学习方法无论对操纵还是运动型任务都十分有效。然而，经过深度强化学习训练的人体模型常常会做出不自然的行为动作，例如抖动、不对称
Databricks研究调查的初步结果显示，96％的组织认为数据相关的挑战是将AI项目移至生产时最常见的障碍。数据是人工智能的关键，但数据和人工智能则处在孤岛中。Databricks是统一分析领域的领导者，由Apache Spark的原创者创建，利用统一分析平台解决了这一AI难题。今天在旧金山召开的Spark + AI峰会上，由4,000位数据科学家，工程师和分析领导者组成的年度盛会，为企业降低AI创新障碍创造了新的能力。这些新功能统一了数据和AI团队和技术：用于开发端到端机器学习工作流的MLflow，用于ML的Databricks Runtime以简化分布式机器学习，用Databricks Delta以提高数据的可靠性和性能。
新智元编译 来源：blog.otoro.net 作者：David Ha 编译：肖琴 【新智元导读】“世界模型”（World Models）是谷歌大脑研究科学家 David Ha 和 Swiss A
很多情况下，研究人员会遇到一个问题：使用机器学习框架实现的神经网络可能与理论模型相去甚远。验证这款模型是否可靠，直接方式就是不断修正和调参。
神经网络是复杂、多维、非线性的数组运算。如何在避免过于复杂或重复的情况下呈现深度学习模型架构的重要特征呢？又该以何种方式清晰直观、启发性地呈现它们呢？（好看也是加分项！）无论研究还是教学项目对此都没有固定标准。
在解决数据科学任务和挑战方面，Python继续处于领先地位。去年，我对当时热门的Python库进行了总结。今年，我在当中加入新的库，重新对2018年热门Python库进行全面盘点。
场景 在业务上现在有一个在线课堂的场景，老师通过在线画板绘制各种图案，学生看到画出来的图案，当然也可以理解为一个你画我猜的这样一个小游戏。 📷 简单实现 // 捕捉选择事件利用canvas画图 const canvas = document.getElementById('canvas'); const ctx = canvas.getContext('2d'); ctx.fillStyle = 'green'; ctx.fillRect(10, 10, 150, 100); // 收集画图数据 cons
本文将实现灵笼中人物角色的识别。较上一篇文章，这次我采用了VGG-19结构，并增加了预测与保存and加载模型两个部分。
本文是根据自身构建深度学习模型总结而来，可能读起来比较干巴，但干货确实不少。闲话少叙，直接进入相关内容。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
苹果在WWDC2017大会，公布了最新的iOS 11，系统新特性肯定是让不少果粉充满期待。在网上已能看到不少关于iOS 11的体验文章，那么iOS 11的新特性会对APP产生什么兼容性问题？
最近在使用Keras进行深度学习模型训练的过程中，遇到了一个错误：cannot import name 'BatchNormalization' from 'keras.layers.normalization'。经过一番调查和尝试，我找到了解决方法，现在和大家分享一下。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 找到马路上的车道线，对于人类来说非常容易，但对计算机来说，一点阴影、反光、道路颜色的微小变化、或者车道线被部分遮挡，都会带来很大的困难。 正在Udacity学习自动驾驶课程的Michael Virgo写了两篇博客文章，介绍了如何构建检测模型。 以下内容编译自他的文章： 在Udacity无人车纳米学位第一学期课程的五个项目中，有两个是关于车道检测的。 其中第一个项目介绍了一些基本的计算机视觉技术，如Canny边缘检测。 图1：Ca
看到知乎上有很多人在问这个问题，大家普遍觉得测试是 “ 互联网最低门槛 ” 、“ IT 届最轻松的行业 ”、“ 技术领域鄙视链的最底层 ”。
Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet
什么是系统测试，系统测试测试的是整个产品系统，进行系统测试，是为了验证该系统是否符合了需求规格的定义，并找出那些不符合的地方。
有同学问：老师，我们看经营数据，有一大堆指标，比如商品结构，物流配送，页面展示，销售金额，毛利额，毛利率，退货率，会员转化率等等指标。但问题是，指标有变化的很多，这个高了那个低了，很难下结论。感觉可以写的东西很多，但是思路很乱，要怎么撸顺？
#Swift for TensorFlow Swift for TensorFlow 为 TensorFlow 提供了一种新的编程模型，将 TensorFlow 计算图与 Eager Execution 的灵活性和表达能力结合在了一起，同时还注重提高整个软件架构每一层的可用性。 本项目的设计基础是 Graph Program Extraction 算法，它可以让你用 Eager Execution 式的编程模型来轻松地实现代码，同时还保留 TensorFlow 计算图的高性能优势。此外，本项目还将高级的自动
众所周知，深度学习是因为 2010 年代英伟达 GPU 算力提升而快速发展起来的，不过如今市面上还有多种品牌的显卡，它们同样拥有不错的性能，后者能不能成为 AI 模型算力的基础呢？
在部分设备的Chrome浏览器上，拉流端看到的画面会模糊，即使是设置较高分辨率和码率后，这种问题仍然没有改善。
TensorFlow 被吐槽不好用，也不是一天两天了。TensorFlow 2.0 的发布似乎将这种「民怨」推上了高潮。
每月一次的热文推荐又来了！这次，我们从将近 1400 篇机器学习文章中挑出了 10 篇热文，以飨读者。
神经网络中的每个神经元 对其所有的输入进行加权求和，并添加一个被称为偏置（bias） 的常数，然后通过一些非线性激活函数来反馈结果。
同系列可参考： 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy（一） 因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二） 因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例（三） 因果推断笔记——双重差分理论、假设、实践（四） 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML（五） 因果推断笔记——工具变量、内生性以及DeepIV（六）
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
每月一次的热文推荐又来了！这次，我们从将近 1400 篇机器学习文章中挑出了 10 篇热文，以飨读者。 本次热文的主题包括：Google Duplex，肖像，网格单元，神经网络，Airbnb，Loc2Vec，TensorFlow，Keras，Kaggle，CVPR2018 （此前发布过多篇收藏党喜欢的文章，也是来自Mybridge：①Python 开源项目 Top 10 精选，平均star为1128！ ② 从15000个Python开源项目中精选的Top30，Github平均star为3707，赶紧收藏！
本文共1700字，建议阅读6分钟。 本文为你精选近期Github上的13款深度学习开源工具包和数据集，一起Star和Fork吧～
在python中使用print（）时，raw write（）返回无效的长度：OSError: raw write() returned invalid length 254 (should have been between 0 and 127) 写出一个不是code的bug,很烦恼，解决了挺长时间，都翻到外文来看，不过还是解决了，只尝试了一种简单可观的方法，希望对大家有用
人工神经网络（ANN），俗称神经网络，是一种基于生物神经网络结构和功能的计算模型。 它就像一个人工神经系统，用于接收，处理和传输计算机科学方面的信息。
移动互联网时代的开启使得图片的获取与分享越来越容易，图片已经成为人们交互的重要媒介。如何根据图像的视觉内容为图像赋予一个语义类别（例如，教室、街道等）是图像场景分类的目标，也是图像检索、图像内容分析和目标识别等问题的基础。但由于图片的尺度、角度、光照等因素的多样性以及场景定义的复杂性，场景分类一直是计算机视觉中的一个挑战性问题。
ANN Visualizer 是一个很不错的 Python 库，兼容 Keras，它使用 Python 的 graphviz 库来创建开发人员正在构建的神经网络的可视化图形。
【新智元导读】继AI制作动画人物、创作剧本、编辑电影之后，今天，一款AI软件正式获得黄金时段艾美奖提名：热播电视剧《硅谷》中一个使用深度学习自动识别热狗的软件再度走入公众视野，使用TensorFlow和英伟达GPU开发。
IMWebConf 2020 直播期间，腾讯课堂上课页出现 flv 流直播场景页面崩溃现象：此稳定性问题颇为严重，在此记录下解决过程以示警戒。 现象 IMWebConf 2020 直播期间，腾讯课堂上课页出现 flv 流直播场景页面崩溃现象： 此稳定性问题颇为严重，在此记录下解决过程以示警戒。 定位过程 定性为内存泄露 通过搜索了解到页面崩溃通常是因为内存泄露导致（非网络等其他问题情况下）。 稳定重现 音视频分队同学首先是去做实验重现这个问题，针对直播的代码做测试页面： 空白测试页面：XHR 请求 fl
华南理工大学曾发表了一篇关于“面部美容预测”的论文和数据集。你可以在找到它。数据集包括5500人，他们的吸引力在1至5分之间。
计算机中描述图形信息的两大系统是栅格图形「又称位图」（raster graphics）和矢量图形（vector graphics）。下述，对栅格图形和矢量图形进行对比。
图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片，我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片，或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影，只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理！
开源软件的一个关键优势是任何人都可以阅读源代码并检查其功能。然而，大多数软件，甚至是开源软件，都以编译后的二进制形式下载，这种形式更难以检查。如果攻击者想对开源项目进行供应链攻击，最不可见的方式是替换正在提供的二进制文件，同时保持源代码不变。
来源：DeepHub IMBA本文约2600字，建议阅读9分钟本文教你如何应用深度学习处理模糊图像。 图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片，我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片，或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影，只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理！ 在开始这个项目之前，本文假定读者应该了解深度学习的基本概念，例如神经网络、CNN。还要稍微熟悉一下 Keras、Tensorflow 和 OpenCV
作为一名测试人员，重要的工作内容之一，就是找BUG，提交BUG，验证BUG，推进BUG的解决，直至软件达到发布的标准，提高软件的质量，及研发的工作效率和质量。
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。
神经网络是一种受到生物神经元系统启发而设计的人工智能算法。它通过模仿人类大脑中神经元之间的连接和信号传递方式，建立起一种用于模式识别、分类和预测的模型。本文将为你介绍神经网络算法的基本原理以及如何应用。
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