os.system(file) 调用系统应用来打开文件,file 可为图片或者音频文件。
本文将尝试通过 MapReduce 模型实现一个简单的 WordCount 算法,区别于传统使用 Hadoop 等大数据框架,本文使用云函数 SCF 与对象存储 COS 来实现。 MapReduce 在维基百科中的解释如下: MapReduce 是 Google 提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于 1TB)的并行运算。概念「Map(映射)」和「Reduce(归纳)」,及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还有从矢量编程语言借来的特性。 通过这段描述,我们知道,MapReduce 是面向大数
Minio是建立在云原生的基础上;有分布式和共享存储等功能;旨在多租户环境中以可持续的方式进行扩展的对象存储服务。它最适合存储非结构化数据,如:照片、视频、日志文件、容器/虚拟机/映像等,单次存储对象的大小最大可达5TB。
很久很久之前,做了一个在线下载依赖包的工具,但是由于是放在了CVM上,收费比较高昂,而自己比较清贫,所以没能坚持多久,那个工具就被我下掉了,后来有小伙伴就给我留言问我为啥工具不能用了?对啊,有Serverless架构,为什么要用CVM这种鬼东西呢?那么今天我就弄一个Python安装依赖的小工具。
概述 Minio是建立在云原生的基础上;有分布式和共享存储等功能;旨在多租户环境中以可持续的方式进行扩展的对象存储服务。它最适合存储非结构化数据,如:照片、视频、日志文件、容器/虚拟机/映像等,单次存
为什么要创建终端节点,把VPC和S3管理起来呢?如果不将VPC和S3通过终端节点管理起来,那么VPC中EC2实例访问S3存储桶是通过公共网络的;一旦关联起来,那么VPC中EC2实例访问S3存储桶走的就是内部网络。好处有两个:1. 走内部网络就不会产生流量费用;2. 走内部网络速度快,不会因为网络原因导致我们的Python脚本产生异常。
BERT是谷歌去年推出的NLP模型,一经推出就在各项测试中碾压竞争对手,而且BERT是开源的。只可惜训练BERT的价格实在太高,让人望而却步。
Root 编译自GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow官方在GitHub上推了一个AlphaGo Zero的开源代码! 这个叫做Minigo的围棋AI引擎,是一个使用Python语言、在TensorFlow框架实现的基于神经网络的围棋算法。 这个项目确实是受到DeepMind的AlphaGo算法的启发,但TensorFlow官方再三强调这个项目不属于DeepMind,也不是官方正式的AlphaGo项目。 不是行货!不是行货!不是行货! 重要的事情说三遍! DeepMind
对于给定的音频数据集,可以使用Spectrogram进行音频分类吗?尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图,并使用频谱图作为分类问题的图像。
张量处理单元(TPU)是能够大大加快深度学习模型训练速度的硬件加速器。在斯坦福大学进行的独立测试中,在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 ImageNet 数据集上以最快的速度(30 分钟)达到预期的准确率。
语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
在很多歌迷眼里,尤其是喜欢乡村音乐的人,“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson,同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表,于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用,可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势,然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型,并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署,包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作,展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中,并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说,Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务,支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
学习本文需要一些MinIO的基础知识,还不了解的小伙伴可以参考下:Github标星19K+Star,10分钟自建对象存储服务!
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