Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案，Google最早是计划用FPGA的，但是财大气粗，考虑到自己的特殊应用，就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
最近看到《用 Serverless 架构部署 TensorFlow 模型推理函数》的活动，对 Serverless 非常感兴趣，本着学习的心态初步探索两个 Serverless 框架，一个是开源的 OpenFaaS，一个是腾讯云，通过实际使用和对比初步入门 Serverless。 OpenFaaS 按文档说明在 Ubuntu 20.04 上部署这个框架。 然后创建 Python 函数： def handle(req): print("Hello! You said: " + req) 修改配置，这
【新智元导读】英特尔与英伟达在数据中心市场激烈竞争：截止 4 月 30 日，英伟达的收入同比增长了 48%，达到 19.4 亿美元；但数据表明，英特尔不仅没有失去数据中心市场，地位反而更加稳固。另一方面，在个人训练深度学习模型时，也会在云端 CPU 和 GPU 间做出选择。前苹果工程师 Max Woolf 做了测评——由于谷歌云平台的收费规则，在有些情况下，使用 CPU 比 GPU 在经济上更划算。 英特尔和英伟达正在新的市场——蒸蒸日上的数据中心上展开竞争，而其中核心的部分自然是人工智能（AI）。截止 4
亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具，并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能和机器学习如何适应企业的业务战略。尽管
模型基于BERT-LARGE （英文，不区分大小写，全字屏蔽）模型。BERT-LARGE主要用于训练英文维基百科（3.5B字）和免费书籍语料库（0.8B字）等大型的原始文本数据集，虽然这些数据集中包含了海量的数据，但是它却没有包含特殊子领域的相关信息，在一些特定的专业领域，已经有了利用transformer模型训练特殊专业领域的预料库的相关案例，如BIOBERT和SCIBERT，这些模型均采用完全相同的无监督训练技术MLM / NSP / SOP，需要消耗巨大的硬件资源。更为常见和通用的方法是首先利用通用的模型训练出权重，在完成专业领域的预训练之后，再将专业领域的预训练结果代替通用领域的预训练结果，输入到下游任务中进行训练。
之前开发过一款人工智能的微信小程序，其功能是拍一张狗狗的照片，识别出狗狗的类别。程序虽小，功能虽然单一，但五脏俱全，涉及到机器学习的各个方面，以及微信小程序的开发，非常适合作为机器学习的上手项目。这个项目是一边学习，一边写出来的，在这个过程中，进一步掌握了机器学习的知识，具体情况请参考我之前写的文章：
大数据文摘授权转载自数据派THU作者：陈之炎 一直以来，Twitter是新闻的重要来源，在COVID-19大流行期间，公众可以在推特上表达自己的焦虑情绪。然而，要对Twitter上海量的COVID-19信息手动进行分类、过滤和总结，几乎是不可能做到的。这个艰巨而富有挑战性的任务便落到了BERT 头上，作为自然语言处理（NLP）领域机器学习工具的不二选择，利用BERT模型来对Twitter上海量的COVID-19信息自动进行分类、过滤和总结，提高对Twitter上相关COVID-19内容的理解，以及针对这
选自Minimaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：乾树、李泽南 越来越多的开发者正在使用云服务来训练和运行模型，然而目前看来这种做法的成本较高。不过相比云 GPU 而言，动态分配的云 CPU 就便宜很多了。前苹果员工 Max Woolf 最近测试了云 CPU 阵列在执行 TensorFlow 任务时的效率，并得到了令人满意的结果。利用价格差使用云 CPU 代替 GPU 可以为我们节约不少使用成本。 我一直在使用 Keras 和 TensorFlow 开展一些个人深度学习项目。但是，使用
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
选自Google.research 机器之心编译 参与：黄小天、李泽南 在谷歌提交热点论文《Attention Is All You Need》和《One Model To Learn Them All》不久之后，这家公司很快就发布了最新研究的模型和训练集。昨天，谷歌发布了一个名为 Tensor2Tensor（T2T）的 TensorFlow 开源系统，希望能够以此提高机器学习社区的研究和开发速度，其中包含了谷歌近期提出的多个最新模型。此外，T2T 将深度学习所需的各个组件以模块化呈现，这意味着开发者和研究
GitHub 上面的顶级项目都是做什么的？下面是第三周的学习记录： 起因： 前一阵看到同事在用一个名叫 AirFlow 的工具，而我竟然素未耳闻，一番搜索之后发现这个工具 是 Apache 的顶级项目
顾翔老师开发的bugreport2script开源了，希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript，
数据科学是一个跨学科的领域，涉及使用统计和计算方法，以及机器学习和人工智能，从数据中提取洞察力和知识。它结合了数学、统计学、计算机科学和领域特定知识的要素，用于分析、可视化和解释复杂的数据集。
【导读】如果你需要深度学习模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
在过去的几年里，有不少讲深度学习的书籍。今天给小伙伴们推荐8本关于AI和机器学习的经典书籍，大部分都有完整版PDF下载。
2017 年，Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点，PyTorch 广受欢迎，且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
自动机器学习是现在非常流行的一个概念，我们在进行深度学习的时候需要调整的典型超参数包括优化算法（SGD，Adam等），学习速率和学习速率调度以及正则化等。根据数据集和具体问题，深度学习专家可以进行数十到数百次实验，以找到神经网络架构和超参数之间的平衡，这些实验通常需要计算数百到数千小时。刚刚提到的这种模式仅适用于专家，那非深度学习专家呢？如果一个业余爱好者也想快速搭建一个深度神经网络，那这种半自动化的搭建方式就再适合不过了，于是现在Auto-Keras和AutoML就应运而生了。
互联网安全中心（CIS）为云平台提供了基于共识且与云计算供应商无关的配置标准。这些被称为CIS基准的最佳实践是为了帮助企业在帐户级别保护公有云环境。
Texar-PyTorch 对各类不同的机器学习任务有着广泛的支持，尤其是自然语言处理（NLP）和文本生成任务。
近日，一个在 GitHub 上开源即收获了 3700+ Star 的项目，引起了营长的注意。据介绍，该项目以 TensorFlow 和 Scikit-learn 的机器学习框架的基础库为例，详细介绍了如何成为一名机器学习工程师的成长路径。
云计算平台在2008年出现在公众面前的时候，我和大多数人一样，并没有意识到这是一场影响深远的技术变革。并不是缺乏洞见，而是因为云计算的概念非常混乱。
曾有多少次，当你试图接近某一个新主题或领域时，会感到困惑、迷失方向并且无「路」可循。要如何确保你能够深刻理解并且获得运用它的能力呢？当然是借鉴其他人的成熟路径，然后跟着他一步步学习，少走很多弯路。
TLDR; 本系列是基于检测以下现实生活代码记录中复杂策略的工作。该系列的代码可以在原文找到。
卷积神经网络（CNN）非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化，512x512x3并且大多数具有1的长宽比，即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等，则将图像调整为相等的高度和宽度。
识别我们周围环境中的声音是我们人类每天很轻松就能做到的事情，但是对于计算机相当困难。如果计算机可以准确识别声音，它将会在机器人,安全和许多其他领域得到广泛应用。 最近有许多与计算机视觉有关的发展，通过深入学习和建立大型数据集如 ImageNet 来训练深入学习模型。 然而，听觉感知领域还没有完全赶上计算机视觉。谷歌三月份发布了AudioSet，这是一种大型的带注释的声音数据集。希望我们能看到声音分类和类似领域的主要改进。 在这篇文章中，我们将会研究如何利用图像分类方面的最新进展来改善声音分类。 在城
话不多说直接上图，下图按类型表示了每个库，并按星级和贡献者对其进行了绘制，其符号大小反映了该库对Github的提交数量以对数标度表示。
云计算提供了对无限IT资源的按需付费的商业模式，但从技术架构上看，还需要一个用于构建和运行云原生应用的平台，来实践敏捷开发、DevOps、容器编排，微服务和容器化等理论和方法。
【新智元导读】谷歌再度开放Youtube视频数据集——Youtube边界框（YouTube-BoundingBoxes），含23类共500万手动注释的、紧密贴合对象边界的边界框，精度高于95%。谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集，希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。 谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof，使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状（tensor shape），了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。现在，tfprof 已经支持P
每当某个明星或者时尚博主在微博或者朋友圈po出一张图，这就是一次低成本的营销机会。随着网购与照片分享变得越来越流行，利用用户原创内容（UGC, User Generated Content）的市场营销策略已成为驱动流量与零售额增长的关键。通俗点说，一张漂亮的“买家秀”可能抵得过一票销售辛苦的游说。
在机器学习的领域中，张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之，张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法，张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性：数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后，它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一（根据它的 GitHub 项目数量来判断）。 TensorFlow 的起源
【新智元导读】引起热议的两篇谷歌大脑的论文《一个模型解决所有问题》和《你只需要注意力机制》，其背后是一个名为 Tensor2Tensor 的模块化深度学习系统。现在，谷歌将Tensor2Tensor开源，包含各种数据集和模型，用户可以使用来运行模型或实验自己的新想法。 GitHub地址：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor 谷歌前几天连续发表的几篇“标题党”论文引起较多讨论，《一个模型解决所有问题》（One Model To Learn Them All）和
云原生安全 1 如何解决混合云安全和 DevSecOps Red Hat 表示，将 Sec 纳入 DevOps是 关键 链接：https://c1n.cn/LjEM2 2 Kubernetes 的 Secret 并不安全 K8s 原生的 Secret 是非常简单的，不是 特别适合在大型公司里直接使用 链接：https://c1n.cn/ku84v 3 保护云应用程序和系统的最佳途径 随着向云迁移，云里面也涌现出很多新的 安全问题，技术方案也在不断进化。 链接：https://c1n.cn
近年来，计算机视觉领域突飞猛进，在人脸识别、图像理解、搜索、无人机、地图、半自动和自动驾驶方面得到广泛应用。而这些应用的核心部分是视觉识别任务，如图像分类、目标检测和图像相似度。
大多数企业采用云优先战略面临的挑战是它们包含混合云(私有云和公共云)以及多云(来自多个供应商的异构云基础设施)环境。几乎在所有情况下，这些基础设施在管理界面、访问控制和第三方工具支持方面都缺乏一致性。因此，云优先策略不仅会增加企业的攻击面，而且难以管理和保护。
相关信息： VMware招聘机器学习和云原生开发工程师 VMware招聘内源开发工程师 VMware招聘应届生开发工程师 《Harbor权威指南》新书发布 1. 背景 ---- GPU作为一种加速器芯片，在机器学习，特别是深度学习中得到广泛的应用。但是，无论是企业、学校、医院或者政府单位，决定在人工智能领域进行投入时，领导却发现： 投入了100万，光买设备就花了80万，工程师还经常抱怨GPU资源不够用 当工程师雄心勃勃打算开始干活，却发现花了一个多星期，IT环境还没有搞好 究其原因，大致有以下三个：
原文：Medium 作者：Shiyu Mou 来源：机器人圈 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文为你介绍图像分类的5种技术，总结并归纳算法、实现方式，并进行实验验证。 图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例，然后开发学习算法来查看这些示例
机器之心整理 参与：刘晓坤、思源 昨日，Jeff Dean 在推特上表示他们在 ImageNet 图像分类上发布了新的 DAWNBench 结果，新型 AmoebaNet-D 网络在 TPU 上实现了最低的训练时间和最少的训练成本。在这一个基准测试上，基于进化策略的 DAWNBench 要比残差网络效果更好，且训练成本降低了一倍。机器之心简要介绍了该基准测试和 AmoebaNet 网络架构，并提供了使用 TPU 进行 AmoebaNet 试验的项目地址。 Jeff Dean 展示的两个基准测试都是 DAWN
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境，可以让您轻松编写、运行和共享Python代码，无需任何设置或安装。
TensorFlow对象检测API是一个建立在TensorFlow之上的开源框架，可以轻松构建，训练和部署对象检测模型。 到目前为止，API的性能给我留下了深刻的印象。在这篇文章中，我将API的对象设
还记的吴恩达在斯坦福最新的深度学习课程么？那是继deeplearning.ai深度学习专项课程之后吴恩达的又一神作。
每个人都可以轻松地将数据放入任何模型机器学习或深度学习框架中。但是遵循最佳实践技巧可能有助于提升工作效率。以下是常见的一些方法。
1 无密码情况下抓取虚拟机密码hash 在项目里面，经常会碰到vm的esxi，或者其他虚拟化平台，如云桌面。但是一般服务器都是需要开机密码才能进入桌面的，或者在内网横向的时候，也需要有虚拟机的hash来做碰撞。在这种情境下，我们可以通过kon-boot来在无密码的情况下抓取虚拟机的hash。 https://mp.weixin.qq.com/s/zOqXd8JDvUgF22dDJHsA1w 2 浅谈云上攻防系列——云IAM原理&风险以及最佳实践 深入浅出IAM，游刃有余解决云上安全隐患。 https://m
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