UDACITY学院在2013年-2015年期间已经做了一套完整的CUDA培训的教材非常适合CUDA初学者。我们会陆续整理（合并视频，贴上中文字幕等），然后发布出来，供初学者学习。
VPI是VISION PROGRAMING INTERFACE的缩写，即视觉编程接口，是NVIDIA 用于高性能计算机视觉处理的下一代 API
写在最前 这本书是2011年出版的，按照计算机的发展速度来说已经算是上古书籍了，不过由于其简单易懂，仍旧被推荐为入门神书。先上封面： 由于书比较老，而且由于学习的目的不同，这里只介绍了基础
常规的模糊算法如高斯模糊等会模糊图像边缘，很多场景中我们需要保留图像纹理并模糊一些细节，这就可以使用PS中的表面模糊。 表面模糊 表面模糊有两个参数，半径Radius和阈值Threshold。 如果我们知道了以某点为中心，半径为Radius范围内的直方图数据Hist，以及该点的像素值，那根据原始的算法，其计算公式为： x = \frac { \sum _ { i = 1 } ^ { ( 2 r + 1 ) ^ { 2 } } [ ( 1 - \frac { | x _ { i } - x _ { 1
NAS技术都有一个通病：在搜索过程中验证精度较高，但是在实际测试精度却没有那么高。传统的基于梯度搜索的DARTS技术，是根据block构建更大的超网，由于搜索的过程中验证不充分，最终eval和test精度会出现鸿沟。从下图的Kendall系数来看，DARTS搜出的网络精度排名和实际训练完成的精度排名偏差还是比较大。
风格迁移是神经网络深度学习中比较重要且有趣的一个项目。如果不知道什么是风格迁移的请参考这篇文章：https://oldpan.me/archives/pytorch-neural-transfer。
前些日子，NVIDIA JetPack 4.6发布了（NVIDIA JetPack 4.6来了）
前些日子，NVIDIA JetPack 4.6发布了（NVIDIA JetPack 4.6来了）
近日，鹅厂数据库工程师参加了国际顶级数据库会议2019 ICDE，特为没去到现场的小伙伴带来本次大会最新前沿资讯。在2019的ICDE会议上有很多热门分享，包括工业界成果，学术界最新的研究前沿等，我们萃取了ICDE精华以飨读者，分享技术，一起共同成长。下面请跟随鹅厂高级工程师孙旭的脚步，带你走进本次盛典。 数据库与新硬件 这次会议部分Topic是和新硬件相关。我主要听取了在GPU里面实现Hash Join算法，以及在FPGA中实现压缩算法。对应的相关论文：《Revisiting Hash Join on
在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。
NiftyNet基础架构是使研究人员能够快速开发和分发用于分割、回归、图像生成和表示学习应用程序，或将平台扩展到新的应用程序的深度学习解决方案。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
每一个深度学习项目都是不同的。不管你有多少经验，你总会遇到新的挑战和意想不到的行为。你在项目中运用的技巧和思维方式将决定你多快发现并解决这些阻碍成功的障碍。
在运行XGBoost之前，必须设置三种类型的参数：通用参数、提升器参数和学习任务参数。
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54022715
第二种使用分布式计算：虽然在某些情况下这是一种有效的方法，但是它带来了管理和维护集群的巨大开销。想象一下，必须为一个刚好超出RAM范围的数据集设置一个集群，比如在30-50GB范围内。这有点过分了。
Flow 通过多层可逆映射的精巧变换实现分布之间的转换，通过这种方式拟合复杂的分布；
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为最大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，OpenCV还提供了java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。
在进行模型训练时，对训练进行可视化可以帮助我们更直观查看模型训练情况，从而更容易发现问题。这篇文章将分享在模型训练过程中用到的可视化方法，本文用到的方法为tensorboard可视化方法。
torch包包含多维张量的数据结构，并定义了多维张量的数学运算。此外，它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型，以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本，可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU，并且计算能力>= 3.0。
要识别两张图片是否相似，首先我们可能会区分这两张图是人物照，还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。
2006年，机器学习界泰斗Hinton，在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ，自此，神经网络再次走进人们的视野，进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注，是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏（AlphaGo）等多个领域取得了相当优秀的成绩，掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术，近年来得到了突飞猛进的发展，这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器（Graphics Proce
使用Python进行大数据分析变得越来越流行。这一切都要从NumPy开始，它也是今天我们在推文介绍工具背后支持的模块之一。
Facebook F8 大会主要面向围绕该网站开发产品和服务的开发人员及企业家，大会通常包括主题演讲以及 Facebook 新产品、新工具的发布。其名称源自 Facebook 的 8 小时黑客马拉松竞赛。
引言 2006年，机器学习界泰斗Hinton，在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ，自此，神经网络再次走进人们的视野，进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注，是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏（AlphaGo）等多个领域取得了相当优秀的成绩，掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术，近年来得到了突飞猛进的发展，这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器（Graphics
Kaggle比赛 Histopathologic Cancer Detection 代码开源。 模型使用了Resnet50，修改最后几层网络结构重新训练，并且使用了五折交叉验证取平均值来提高精度。其中的一些trick在代码中已经标注。后面考虑修改网络结构，损失函数来进一步提高精度。更多比赛代码可查看我的github 大黄大黄大黄 。 import os import datetime import pandas as pd import matplotlib.pyplot
背景 前面介绍了纳米孔测序的原理与碱基识别，本次带大家认识纳米孔测序数据的格式，以及怎么质控与处理。
许多组织正试图收集和利用尽可能多的数据，以改进其业务运营方式、增加收入或对周围世界产生更大的影响。因此，数据科学家面对 50GB 甚至 500GB 大小的数据集的情况变得越来越普遍。
本周一，刚刚完成4.15亿美元融资的法国AI初创公司Mistral，发布了Mixtral 8x7B模型。
使用内置功能对2D和3D体积图像进行分割、配准、恢复和分析；快速有效地原型化新算法；并从一个系统中将工具部署为独立的或基于web的应用程序。
1. OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Andro
和Python一样，当前的OpenCV也有两个大版本，OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2，OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。不过考虑到和深度学习框架的兼容性，以及上手安装的难度，这部分先以2为主进行介绍。
变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。
这一次我们讲讲paddlepadle这个百度开源的机器学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。
TensorFlow是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或CUDA代码。它和Theano一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。其核心代码和Caffe一样是用C++编写的，使用C++简化了线上部署的复杂度，并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型（Python则会比较消耗资源，并且执行效率不高）。除了核心代码的C++接口，TensorFlow还有官方的Python、Go和Java接口，是通过SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator）实现的，这样用户就可以在一个硬件配置较好的机器中用Python进行实验，并在资源比较紧张的嵌入式环境或需要低延迟的环境中用C++部署模型。SWIG支持给C/C++代码提供各种语言的接口，因此其他脚本语言的接口未来也可以通过SWIG方便地添加。不过使用Python时有一个影响效率的问题是，每一个mini-batch要从Python中feed到网络中，这个过程在mini-batch的数据量很小或者运算时间很短时，可能会带来影响比较大的延迟。现在TensorFlow还有非官方的Julia、Node.js、R的接口支持。
如下图示，第一种情况只有一个工人挖洞，他需要8小时才能完成，所以工作总量（Work）是8小时。第二种情况是有4个工人，它们2个小时就能完成挖洞任务，此时工作总量是8小时。第三种情况同理不加赘述。
该配置版本最后更新的日期是今年七月，该更新版本允许本地使用 3 个不同的 GPU 加速后端，并添加对 MKL BLAS 库的支持。
选自Github 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 本文从最基本的依赖项开始，依次配置了 VS 2015、Anaconda 4.4.0、CUDA 8.0.61 和 cuDNN v5.1 等基本环境，然后再从 Keras 出发安装 Theano、TensorFlow 和 CNTK 以作为其后端。在完成配置深度学习框架后，本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络，完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置。 从零开始：深度学习软件环境安
欢迎使用《深度学习快速参考》！ 在本书中，我将尝试使需要解决深度学习问题的数据科学家，机器学习工程师和软件工程师更容易使用，实用和使用深度学习技术。 如果您想训练自己的深度神经网络并且陷入困境，那么本指南很有可能会有所帮助。
OpenCV在ubuntu下的编译方法：https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/105278882
上期我们一起揭开了图像处理中的卷积操作的疑惑， 机器视觉算法(第12期)----图像处理中的卷积操作真的是在做卷积吗？ 今天，我们一起看下直方图处理中的两大神器：直方图均衡与直方图匹配。
Shared Memory Because it is on-chip, shared memory has much higher bandwidth and much lower latency than local or global memory. To achieve high bandwidth, shared memory is divided into equally-sized memory modules, called banks, which can be accessed si
可以看到各大主流框架基本都支持Python，目前Python在科学计算和数据挖掘领域可以说是独领风骚。虽然有来自R、Julia等语言的竞争压力，但是Python的各种库实在是太完善了，Web开发、数据可视化、数据预处理、数据库连接，爬虫等无所不能，有一个完美的生态环境。仅在数据挖掘工具链上，Python就有Numpy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、XGBoost等组件，做数据采集和预处理都非常方便，并且之后的模型训练阶段可以和TensorFlow等基于Python的深度学习框架完美衔接。
之前写过很多图像直方图相关的知识跟OpenCV程序演示，这篇算是把之前的都回顾一波。做好自己的知识梳理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
