TensorFlow 是一个机器学习框架，如果你有大量的数据，或者你在追求人工智能最先进的技术：深度学习、神经网络等，它都会使你如虎添翼。它可不是数据科学界的瑞士军刀，而是工业车床！如果你想做的只是通过 20×2 的电子表格绘制一条回归线，那你可以停止阅读本文了。
选自hackernoon 作者：Cassie Kozyrkov 机器之心编译 参与：高璇、路 谷歌开发技术推广工程师 Laurence Moroney 在 Google Cloud Next 大会上
【磐创AI导读】：本文内容是关于谷歌刚刚举行的Google Cloud Next 2018 大会中对TensorFlow方面新增功能和改动的几点总结。想要学习更多的机器学习、深度学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。悄悄告诉你一个秘密，我们最近在派发礼物哦~详情请点击最下方阅读全文或这里：七夕有礼 | 领取深度学习入门书籍、订制U盘、抖音流光数据线和github短袖啦。
选自hopinfirst.com 作者：James Tredwell 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 本文介绍了适用于移动端的 10 个机器学习框架，包括针对计算机的机器学习框架和针对手机端的优化性
Android Go是Android的一个分支，旨在在内存不超过1.5GB的廉价手机上运行。它在2018年作为Android Oreo（Go Edition））第一次推出。
作者：Yinfei Yang 机器之心编译 参与：Pedro、蒋思源 近年来，基于神经网络的自然语言理解研究取得了快速发展（尤其是学习语义文本表示），这些深度方法给人们带来了全新的应用，且还可以帮助提高各种小数据集自然语言任务的性能。本文讨论了两篇关于谷歌语义表示最新进展的论文，以及两种可在 TensorFlow Hub 上下载的新模型。 语义文本相似度 在「Learning Semantic Textual Similarity from Conversations」这篇论文中，我们引入一种新的方式来学
Licence 从字面上看就是许可的意思，这里可以类比为通行证。开发者持有合法的通行证（Licence）才能调用 LiteAVSDK 里面对应权限的 API 接口。
Git项目源码：https://github.com/DaMaiGit/artifact
叮叮当，叮叮当，吊儿个郎当，一年一度的圣诞节到咯，我不由的回想起了前两年票圈被圣诞帽支配的恐惧。打开票圈全是各种@官方求帽子的：
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作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。 移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式，一模型运行在云端服务器，向服务器发送请求，接收服务器响应；二在本地运行模型，
理论部分 已经有很多神级大佬的工作，例如吴恩达老师的深度学习微专业课，所以不在这块花重复力气。
内容概要：全球最大的照片网站 Unsplash 宣布平台已经开放了超过 20 万名摄影师的近 200 万张免费图片的，并开放了两个图片检索结果的数据集。
在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，让计算机理解人类的行为。 这篇文章将带领你实现在你自己的应用中使用深度学习来识别复杂的手势，比
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。
jtoy 发起整理的 TensorFlow 资源，包含一些很棒的 TensorFlow 工程、库、项目等。
TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它可以在移动设备上高效运行机器学习模型，因此您可以利用这些模型进行分类、回归或其他功能，而无需和服务器交互。
编译：伯乐在线 - Yalye，英文：jtoy http://blog.jobbole.com/110558/ jtoy 发起整理的 TensorFlow 资源，包含一些很棒的 TensorFlow 工程、库、项目等。 什么是TensorFlow？ TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开
📷 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
谷歌公司推出了Android O, 其亮点之一在于可消除复制粘贴的大麻烦。Android O可自动识别和高亮电子邮件中的名字、地名、地址等文本，用户无需拖动箭头逐字逐句选中内容，便可轻轻松松地完成复制
本章介绍如何设置开发环境，以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用，本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本，OS 版本，Xcode 和 Android Studio 版本，因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反，我们将在本章中简要讨论示例工作环境，以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。正如它的名字所表达的，这个库的目的是训练一个神经网络，它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
OliveX是一家总部位于香港的公司，致力于健身相关软件的开发，自2018年首次推出以来，已为200万用户提供服务。我们的许多用户都是老年人，智能八段锦应用程序可帮助他们练习八段锦，同时最大程度地减少受伤的可能性。为此，我们在应用程序中利用最新的人工智能技术来自动检测八段锦的练习动作并向用户提供相应的反馈。
【导读】近日，数据科学家Hafidz Zulkifli发布一篇文章，主要讲解了深度学习中的“学习率”，以及如何利用学习率来提高深度学习模型的性能并减少训练时间。作者从“学习率”入手，逐层抽丝剥茧教我们
【新智元导读】 近日，谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 发布了完整的1.0版本，不仅改进了库中的机器学习功能，而且对 Python 和 Java 用户开放，提升了 debugging。同时，一系列新的改进，使得在普通智能手机上运行机器学习，特别是深度学习程序成为可能。 谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 近日发布了一个完整的1.0版本——TensorFlow 1.0.0-rc0。 Version 1.0 不仅改进了 TensorFlow 库中的机器学习功能，而且对 Python 和 J
上次在网上买的风扇到了后，动手拆卸老笔记本置换风扇，当时还购买了一些拆笔记本工具，如撬棍和散热硅胶。东西到全后开始动手。换完笔记本风扇组装好开机出现花屏，屏幕上出现不规律的彩色竖条纹，当时以为屏幕排线没有插好。维修判断故障要先从最简单地方入手。可是，当我排线拔下又重新插好后，开机故障依旧。考虑是不是换显卡硅胶时没有装好，只好重新拆机仔细查看一遍，都没发现异样，又重新组装上开机还是花屏。当时心情懊恼的无法描述。
TensorFlow Lite 2019 年发展蓝图分为四个关键部分：易用性、性能、优化和可移植性。非常欢迎您在 TensorFlow Lite 论坛中评论我们的发展蓝图，并向我们提供反馈。
TensorFlow Lite 2019 年发展分为四个关键部分：易用性、性能、优化和可移植性。
这一年成为NLP研究的分水岭，各种突破接连不断；CV领域同样精彩纷呈，与四年前相比GAN生成的假脸逼真到让人不敢相信；新工具、新框架的出现，也让这个领域的明天特别让人期待……
上周那个在DOTA2 TI8赛场上“装逼失败”的OpenAI Five，背后是强化学习的助推。
📷 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 doccano是一个开源文本标注工具。它提供了文本分类，序列标注和序列到序列的标注功能。因此，您可以为情绪分析，命名实体识别，文本摘要等创建标记数据。只需创建项目，上传数据并开始标注。 总结下来就3步，上传数据，标注，下载带有标签的数据。 官网：http://doccano.herokuapp.com/ 📷 📷 命名实体识别 第一个演示是序列标记任务之一，命名实体识别。您只需选择文本跨度并对其进行标注即可。由于doc
对象检测一直是计算机视觉中研究最广泛的问题之一。作为最基本和最基本的检测形式之一，并且其用途无与伦比，对象检测已在许多基于商业计算机视觉的应用中使用。
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原先识别人体骨骼，使用的Google的 MLKit 框架 。方便简单，直接通过Gradle添加相关依赖库。就可以使用了。
其中，快速灰度化是首步，它使用像素加权法（如YUV转换）将彩色图像转化为黑白，目的是减少数据维度，加速后续处理。
【新智元导读】苹果公司 AI 研究主管 Russ Salakhutdinov 近日在 NIPS 2016 的一次闭门分享会上畅谈了苹果的 AI 研究现状。从其流出的几张幻灯片可以看出苹果的确做了不少研究，尤其在压缩神经网络和图像识别算法方面独有一套。期待苹果发表第一篇机器学习论文！ 苹果公司长期以来一直对其在加州库比蒂诺的实验室进行的研究保持神秘。原因很好理解。但至少在人工智能领域，苹果显示出要开始揭开其研究的神秘面纱的迹象。12月6日，在 NIPS 会议的一场闭门午餐会上，苹果公司机器学习团队的新主管 R
PyTorch 是近年来较为火爆的深度学习框架，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。
在本教程中，我们将探索如何使用 Android Things 和 TensorFlow 将机器学习应用到物联网中。
对于一款数字时代的图片编辑工具而言，抠图工具扮演着越来越重要的角色。它能轻松地将图像中的目标与背景进行分离，为用户提供便捷高效的编辑体验。
机器学习是人工智能的核心，旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中，比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现，人工神经网络在我们日常生活中的APP（比方说语音助手）和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解，所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同，人脑更加强大
ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架。 ML.NET 还包括Model Builder （一个简单的UI工具）和 CLI ，使用自动机器学习（AutoML）构建自定义机器学习（ML）模型变得非常容易。
根据世界健康组织的统计，全球约有 2.85 亿位视力障碍人士，仅美国就有 810 万网民患视力障碍。
【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
然而这个 GPT-2 模型内含多达 15 亿个参数，过高的算力要求让大多数开发者望而却步。而且 OpenAI 还曾「出于对模型可能遭恶意应用的担忧，并不会立即发布所有预训练权重。」一时引发机器学习社区的吐槽。
【新智元导读】昨天凌晨谷歌正式发布了TensorFlow1.0版，改进了库中的机器学习功能，发布了XLA的实验版本，对Python和Java用户开放，提升了debugging，并且加入和改进了一些高级
📷 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 项目背景 我们经常遇到这样的场景：一盏灯变成绿色，你面前的车不走。另外，在没有任何意外发生的情况下，前面的车辆突然减速，或者转弯变道。等等这些现象，给道路安全带来了很大的影响。 那么造成这样现象的原因是什么，主要有因为司机疲劳驾驶，或者走神去做其他事情，想象身边的例子，开车时候犯困，开始时候打电话，发短信，喝水，拿后面东西，整理化妆的都有。这对道路安全和行车效率形成了极大的影响。 📷 据中国安全部门介绍，五分之一的车
过去的100多天里，在深度学习领域，每天都有大量的新论文产生。所以深度学习研究在2019年开了怎样一个头呢？
问题是这样的，项目里的社交化分享是基于 UMShare 封装成的一个 ShareLib module，为了让这个 module 对调用者说更透明，我将 WXEntryActivity 的申明从 App module 移动到了 ShareLib module里， AndroidMainifest.xml 中关于 WXEntryActivity 的申明如下：
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