它更加紧密地集成了Keras作为其高级API。 方法论 在本文中，我将Keras和fastai包含在比较中，因为它们与TensorFlow和PyTorch紧密集成。...虽然这些框架各有其优点，但似乎没有一个框架的增长速度可以与TensorFlow或PyTorch相提并论，并且他们也没有与这两个框架紧密结合。 搜索在2019年3月20日至21日进行。...Google搜索活动的平均变化 在最大的搜索引擎上进行网络搜索是衡量人气的指标。我查看过去一年Google搜索记录的趋势。...Tensorflow 2.0通过tf.keras作为其高级API间接使用Keras。 如果你想学习PyTorch，我建议你从fast.ai的MOOC 实践深度学习编码器^9开始，v3。...影响深度学习框架的另一个进步是量子计算。一台可用的量子计算机可能需要几年的时间，但谷歌，IBM，微软和其他公司正在考虑如何将量子计算与深度学习相结合。框架需要适应这项新技术。
您如何将我们今天的状况与您最初的ORTC愿景进行比较？ Bernard: 对象模型在Chromium浏览器中完全存在。...你可以在软件中做到这一点，并且不需要硬件加速。然后，在较高分辨率下，你将使用另一个编解码器，例如VP8或VP9。 这样一来，您而不必纠结只有这一种编码器，可以立即引入AV1编码。...因此，WebNN确实尝试在更高层次上解决这些操作-就像对矩阵乘法器进行操作一样。 这里的关键事情之一是所有API必须协同工作，以便它们将数据传递到不需要复制的正确位置以及另一个API。...然后，它将关键帧数据与面部关键点结合起来以重建面部。NVIDIA声称这种方法使用的带宽是H.264的十分之一。...篮球运动员是真实的，但是它将比赛与实际上不在那儿的球迷结合在一起。 因此，您已经构建了环境– AR / VR。我看到娱乐和实时场景之间的融合。
作者：十九 编辑：李宝珠，三羊 用长短期记忆网络 (LSTM) 构建的河流预报模型，能够提前 5 天实现对洪水的可靠预测，对于 5 年一遇级别的洪涝灾害预测准确度，与一般性洪涝灾害（1 年一遇）预测准确度相当...不同地理位置和重现期的 F1 scores 第四，研究人员分析了 F1 scores 在预测不同地理位置和重现期事件时的分布情况。 结果表明，这两种模型在不同地理位置的可靠性存在显著差异。...此外，在预测 1 年 (a)、2 年 (b)、5 年 (c) 和 10 年 (d) 重现期事件中，河流预报模型在不同地理位置上的 F1 scores 与 GloFAS 相比均较高或无显著差异。...从欧洲 EFAS 到中国新安江模型，AI 已成智能防线 其实早在 2021 年，谷歌在「Inventors@Google」活动上展示其 AI 技术的研究成果时，便已经提到了基于机器学习的洪水预报系统 Google...与之类似的还有欧洲洪水感知系统 (EFAS)，该系统利用先进的气象预报和水文学模型，结合机器学习算法，至少提前十天对整个欧洲进行可靠的洪水预测，并向成员国的国家及地方洪水中心发送正确的早期预警。
将自动编码器(auto-encoder)与GAN相结合，能够使模型更好的表示所有被训练的数据，以阻止模式崩溃。...来自Google DeepMind的研究者Mihaela Rosca等人利用生成模型的层级结构，提出了将自动编码器与生成对抗网络相结合的原则，结合了两种方法的优点，得到了顶尖结果。...例如，即插即用生成网络（plug and play generative network, PPGN）通过优化结合了自动编码器损失，GAN损失，和通过与训练的分类器定于的分类损失的目标函数，得到了最高水平的样本...通过探索由GAN学习到的隐变量模型的层次结构，作者展示了如何将变分自动编码器与GAN结合到一起。该方法能够克服各自方法的限制，因此具有极大的优势。...实验结果 为了更好地理解基于自动编码器的方法在GAN领域中的重要性，作者将该方法与其他GAN方法在三个数据集上进行了对比，包括混合模型AGE，和其他纯GAN方法的变种,例如DCGAN和WGAN-GP。
从技术上看 Serverless 就是 FaaS 和 BaaS 的结合。...但无服务器计算具有高度可扩展性，可以在几秒钟内对应用程序进行缩放和缩放。 3.低成本在无服务器计算中，开发人员仅在功能运行时付费，与IaaS和PaaS不同，IaaS和PaaS为每台服务器24/7收费。...使用无服务器时，实例化容器以在每个事件调用时运行函数，并且可以在用户的地理区域附近创建此容器，这将自动提高应用程序的性能。 无服务器架构的缺点 1.复杂性增加 我们使用应用程序越精细，它就越复杂。...管理太多功能会很麻烦，同时忽略粒度会导致我们设置迷你巨石。 5.实施中的缺点无服务器的最大挑战是集成测试难。 我们将为应用程序编写许多函数，但是如何将它们集成到应用程序中？...DevOps 无服务器DevOps的DevOps是另一个流行语很长一段时间。与无服务器一样，DevOps也是一个令人困惑的术语。很多人对DevOps有很多不同的看法。
作者：François Beaufort 本文是关于我使用实验性的WebGPU API并与有兴趣使用GPU进行数据并行计算的Web开发人员分享我的旅程。...在本文中，我将重点介绍WebGPU的GPU计算部分，老实说，我讲的会比较浅，让你可以自己开始玩就可以了。下一篇文章中我将更深入地探讨WebGPU渲染（画布，纹理等）。...它既可以是集成GPU（与CPU在同一芯片上），也可以是独立GPU（通常是性能更高但功耗更高的PCIe卡）。...读取缓冲存储器 现在，让我们看看如何将一个GPU缓冲区复制到另一个GPU缓冲区并读取出来。...性能 那么在GPU上运行矩阵乘法与在CPU上运行矩阵乘法相比又如何呢？为了找出答案，我编写了刚刚针对CPU编写的程序。
然而，一旦我掌握了它，它实际上非常易于使用，并且使项目更具活力。特别是，我真的很喜欢 align-item、flex-wrap 和 justify-content 选项，因为它们使抽认卡具有响应性。...总的来说，我从这个项目中学到了很多东西，因为它结合了我们迄今为止所学的一切。 11. 计时器 让我们构建一个计时器。预备，准备，开始！...最难的部分是弄清楚如何将答案随机放在不同的盒子里，这样正确的答案就不会总是在同一个位置。我尽力自己弄清楚，但最终还是看了解决方案的教程。 13....在构建这个项目之前，我完全不知道 Unsplash API 的存在。有趣的是，许多老牌公司都将此 API 集成到他们的网站中。每当我的桌面上需要新壁纸时，拥有一个图像生成器也很酷。...我实际上已经在视频游戏中看到了这种效果。现在我可以在构建自己的游戏时使用它。就代码而言，有趣的是了解到我们并不总是需要 CSS 来制作很酷的动画。
作者 | Perry Johnson 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 住在西雅图，最近搬到了另一个社区。...能够训练一个模型，该模型在测试集数据上达到了0.95 的R²。R平方解释了特征集的方差在多大程度上解释了步行得分的方差。...极限梯度增强模型预测（R²为0.95）步行得分与三分之一测试集 极端梯度增强回归在预测步行得分方面做得非常出色，在三分之一测试集（约2300个样本）上达到了0.95 的R²。...现在知道根据步行分数使位置可以步行的输入。 目前的模型在西雅图城市范围内进行训练，城市特征相似。可以收集其他功能以增强步行分数的预测能力，例如地形测量和最近的舒适距离计算。...该项目的代码可以在我的GitHub上找到 https://github.com/perryrjohnson/Walk-Score
CNN 凭借从图像中提取层次化特征的能力，在计算机视觉任务中得到广泛应用，使模型能够学习到输入数据越来越复杂的表示。...这些架构使模型能够从输入图像中提取有意义的特征，并将其转化为可与文本输入整合的向量表示。...例如，OpenAI 开发的 DALL-E 模型采用 VQ-VAE (向量量化变分自编码器) 的变体对图像做符号化，使模型能根据文本描述生成新颖图像。...最后一个训练阶段中，这些能够与环境交互的 functional token 提供反馈，用于进一步优化模型。因此，最后阶段研究者采用强化学习，并选择另一个大型语言模型作为奖励模型。...研究者发现，对于选定的 API, 参数量不到 10 亿的模型作为多模态 AI 表现可与 GPT-4V 和 GPT-4 的组合相媲美。
「社交媒体分享」：将用户的地理位置信息与社交媒体相结合，实现位置分享、签到等功能。 2....您可以使用获取的经纬度信息与地图服务 API 相结合，实现位置标记、路线导航等功能。...3.3 社交媒体位置分享 下面的示例展示了如何使用 Geolocation API 获取用户的地理位置，并将其与社交媒体分享功能结合起来。...Mapbox[5] ：9.9k⭐，一个强大的地图平台，提供了丰富的地图样式和功能，可与 Geolocation API 结合使用。...「考虑精度限制」 由于地理位置信息的精确度受到多种因素的影响，开发人员应该在设计应用时考虑到精度限制，并进行适当的处理。
Google 正在与 JetBrains 开展合作，确保开发者在整个开发过程中 (从语言到框架再到工具) 都能获得出色的体验。...我可以在 Kotlin 中调用 Android 或其他 Java 语言库的 API 吗？ 可以。Kotlin 与 Java 语言具有互操作性。...两相结合，您就可以同时使用 Java 代码和 Kotlin 代码。要了解详情，请参阅 Kotlin 互操作文档。 你们有 Android API 的 Kotlin 参考文档吗？ 有！...我可以在同一个项目中同时使用 Java 文件和 Kotlin 文件吗？ 可以。...您可以根据自己的喜好或多或少采用 Kotlin 语言进行开发，然后利用 Kotlin 与 Java 的互操作性将 Kotlin 代码与 Java 代码结合在一起。
我花了很多时间学习API，特别是在阅读Effective Java 3rd Edition之后，Joshua Bloch建议如何使用现有的API进行开发，而不是为常用的东西写新的代码。...在本文中，我将分享一些Java开发人员应该熟悉的最有用和最重要的库和API。但是，我没有包含框架，例如Spring和Hibernate，因为它们非常有名且具有特定功能。...4.通用库 Java开发人员可以使用几个很好的通用第三方库，比如Apache Commons和Google Guava。我总是在我的项目中包含这些库，因为它们简化了很多功能。...Javassist（Java programming assistant）使Java字节码操作变得非常简单。它是一个用于在Java中编辑字节码的类库。ASM是另一个有用的字节码编辑库。...FastUtil是另一个类似的API。
今年秋天，在开源之后不久，我在Demuxed 2019大会上介绍了LiTr。...当客户端连续在MediaCodec上向缓冲区加载数据并接收回缓冲区时，使用缓冲区队列与MediaCodec实例进行交互： 客户端从MediaCodec中使输入缓冲区出队，并在可用时接收。...客户端使MediaCodec的输出缓冲区出队，并在可用时接收一个缓冲区。 客户端使用输出数据并将缓冲区释放回MediaCodec。...使用MediaCodec进行转码 要进行代码转换，我们将需要两个MediaCodec实例：一个作为解码器运行，另一个作为编码器运行。解码器使用并解码已编码的源帧。...感谢Google的AOSP CTS团队在OpenGL中编写“表面到表面”渲染实现，该实现成为LiTr中GlRenderer的基础。
Transformer 如何工作 为了理解如何将 Transformer 应用到时间序列模型中，我们需要关注 Transformer 架构的三个关键部分： 嵌入和位置编码 编码器：计算多头自注意力 解码器...例如，“我爱狗”与“我爱狗”的含义不同。第二种算法称为位置向量，它使用复杂的数学方程来帮助您的模型理解句子顺序。...例如，在短语“动物没有过马路，因为它太累了”中，多头注意力告诉模型“动物”和“它”指的是同一个想法。 解码器级别的多头自注意力 解码器的工作方式与编码器相同，只是它是使用不同的数据集进行训练的。...使用时间序列转换器 为什么这种Transformer 架构不适用于时间序列？时间序列在某些方面就像一种语言，但它与传统语言不同。在语言中，您可以使用截然不同的单词或句子顺序来表达相同的想法。...2021 年，我们创建了可学习的文本嵌入，使我们能够在输入中包含额外的位置编码信息。
今年秋天，在开源之后不久，我在Demuxed 2019大会上介绍了LiTr。...当客户端连续在MediaCodec上向缓冲区加载数据并接收回缓冲区时，使用缓冲区队列与MediaCodec实例进行交互： 客户端从MediaCodec中使输入缓冲区出队，并在可用时接收。...客户端使MediaCodec的输出缓冲区出队，并在可用时接收一个缓冲区。 客户端使用输出数据并将缓冲区释放回MediaCodec。 重复该过程，直到处理完所有帧。...使用MediaCodec进行转码 要进行代码转换，我们将需要两个MediaCodec实例：一个作为解码器运行，另一个作为编码器运行。解码器使用并解码已编码的源帧。...感谢Google的AOSP CTS团队在OpenGL中编写“表面到表面”渲染实现，该实现成为LiTr中GlRenderer的基础。
上面的代码片段仅仅是一个例子，在现实生活中并不是很有用。我在Python开发人员的职业生涯中编写的脚本要复杂得多。它们通常帮助构建，测试和部署应用程序，并使流程可重复。...这正是我在使用argparse遇到的一个问题：它不直观，很难阅读。 这就是为什么我爱上了click click正在解决与optparse和argparse相同的问题，但使用方法稍微不同。...我们将从他们的API示例返回当前天气的位置。 在开始编写代码之前，我喜欢尝试使用API来更好地理解它是如何工作的。...我们必须做的最后一件事是将API密钥传递给我们的current_weather函数。 我们使CLI用户可以使用自己的密钥并查看任何位置： ? 看着我的窗口，我可以证实这是真的。...我希望在这一点上，你感觉到了当我第一次发现click时的感觉： 带有click的Python CLI：摘要&回顾 好的，我们已经在本教程中介绍了大量的内容。 现在是您为自己感到自豪的时候了。
本文是Google SRE Ramón Medrano Llamas 在西班牙奥维耶多大学希洪校区理工学院关于可靠性工程设计的分享。...我们如何做：结合主动（proactive）工程和被动（reactive）工程，使谷歌全球规模的系统工作的更好。 为什么这么做：用户期望谷歌-总是可用的、快速响应、正确运行。...如何将流量发送到前端负载均衡器？ 引入DNS服务器，并感知IP地理位置。 监控 既然已经将流量送到了正确的位置，那么需要知道服务器在做什么。 我们需要监控来弄清楚前端在做什么，它们的负载如何？...如果机器存储一些数据，而这些数据的另一个副本在同一个交换机上：恭喜，你刚刚丢失了生产数据。...这意味着仅仅数据存储在一个地区是不够的，所以我们需要数据中心地理分布多样性。 故障域：软件缺陷 这会毁了你的一整天。
它包含一个通用框架，用于学习在与神经网络的协同过滤中通过矩阵分解进行建模的功能关系。作者还解释了如何实现更高阶的交互（MF仅是2阶），以及如何将这两种方法融合在一起。...由于具备了学习高阶交互作用的能力，我们可以通过将神经网络与众所周知的学习低阶交互作用的模型——分解机相结合，使我们的模型更容易学习1阶和2阶的低阶交互作用。...然后，我扩展了Facebook的DLRM模型API，以包括针对另一个数据集2020 DIGIX广告CTR预测的预处理和数据加载步骤。...该模型提供了一些不错的结果，因为我正在继续对其进行研究，以便通过更好地理解digix数据背后的原始数据和广告过程来提高性能。...具体的数据清理、超参数调优和特性工程都是我想进一步研究的内容，在notebook也有提到。第一个目标只是在技术上对DLRM模型API进行合理的扩展，可以使用原始digix数据作为输入。
接受采访时李佳分享了谷歌云AI团队的工作、 AutoML研发过程中最大难点、如何将研究与产品结合起来形成良性循环等数十个最为关注的话题。...我觉得最大的难点在于，大家都觉得研究技术做的好，自然产品就有人用，但是在实际生活当中，特别是在企业 AI 这个方面，对产品的打磨和考量，是要与用户的需求相结合的，我觉得这两点的结合最关键。...问：在 CV 跟语言结合的方面，Google 有哪一些探索？您认为 CV 的研究在图象识别这类的感知领域进化到图像描述以及回答认知领域还需要哪些突破？...问：去年有两个比较轰动的事件，一个是Facebook 的虚假新闻，另一个是 Google YouTube 里一个叫做艾沙门的事件。...李佳：有一点像这样，我希望研究能够进展到一定的程度，这样能够使人工方面和研究方面的任务都可以有所缓解。
本文来自Google的开发专家Dan Jenkins，他喜欢将最新的Web API与RTC应用程序混合在一起。他还在Nimble Ape经营自己的咨询和开发公司。...我想探索如何将这种新的经济实惠的媒体用于WebRTC媒体应用。 老实说，当我将论文提交给征集文件中心时，我对WebVR一无所知，但我知道在看到其他演示能够实现的结果后，我可能会得到一些有用的东西。...修改Verto 你可以看到，当链接被调用时，它将创建一个新的“a-video”元素，并为其提供宽度和高度的一些属性，以及将其放置在我们的3D环境中的位置。...你可以在YouTube上观看ClueCon上的视频（https://youtu.be/FxIlzFs4A7o） 我们学到了什么？ 演示的一半成功了，另一半没有。...最大的学习是，尽管这可能是观看视频会议的绝妙方式，但将虚拟现实观众包括在视频会议中是不可行的。 当他们戴着耳机看着它的时候。也许这就是微软的HoloLens通过混合现实使事情变得更好的地方。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
