关键词：值域、定义域、单调性、对称性、饱和性、周期性、奇偶性、连续性、变化趋势（从图像上来看）
今天将分享肺动脉分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
这是两个方程和两个变量，正如你从高中代数中所知，你可以找到 和 的唯一解（除非方程以某种方式退化，例如，如果第二个方程只是第一个的倍数，但在上面的情况下，实际上只有一个唯一解）。在矩阵表示法中，我们可以更紧凑地表达：
深度学习模型已被证明可以通过增加数据和参数来改善。即使使用175B参数的Open AI最新GPT-3模型，随着参数数量的增加，我们仍未看到模型达到平稳状态。
模型部署入门系列教程持续更新啦，在上一篇教程中，我们系统地学习了 PyTorch 转 ONNX 的方法，可以发现 PyTorch 对 ONNX 的支持还不错。但在实际的部署过程中，难免碰到模型无法用原生 PyTorch 算子表示的情况。这个时候，我们就得考虑扩充 PyTorch，即在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子。
知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节，就能规避大量的模型部署问题。
https://tryolabs.com/blog/machine-learning-on-edge-devices-benchmark-report/
作者 Zack O'Malley Greenburg 上周，尼尔森音乐统计（Nielsen SoundScan）和尼尔森BDS数据调查（Nielsen BDS）发布了一年一度的2014音乐行业年中报告，揭示了其早已预测到的一个趋势——数字音乐下载正在加速消亡。 据该报告称，今年上半年的数字音乐销量从去年同期的6.822亿首下滑到5.936亿首，降幅高达13%。与此同时，总体专辑销量从2.102亿张下滑到1.802亿张，降幅14.3%。 与数字音乐式微相伴的是流媒体崛起，后者同比增长42%；点播流媒体音乐的
2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 报名提交项目Proposal Angel项目介绍 Angel-高性能分布式机器学习平台，是腾讯研发并开源的面向企业级应用的高性能分布式机器学习平台。 Angel支持特征工程、模型构建、参数训练、AutoML、模型服务Serving等全栈机器学习服务，提供机器学习、深度学习、图神经网络等多种算法，支持级万亿级超大规模参数模型的训练，已在生产业务系统中大规模部署。 Angel项目导师介绍 欧阳文、李晓
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节简单介绍如何使用支撑向量机的思想来解决回归问题，最后通过sklearn封装好的LinearSVR类实现波士顿房价的预测。
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了一个用于高级特性的Python包。在本文中，我们将介绍PyTorch中的常见抽样函数。抽样是一个统计过程，它从总体中提取一个子集，通过子集来研究整个总体。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 宁云州 大家好呀，又到了本周的AI大事件时间了。过去的一周中AI圈都发生了什么？大佬们互撕了哪些问题？研究者们发布了哪些值得一读的论文？又有哪些开源的代码和数据库可以使用了？ 了解过去一周AI爆点，一篇就够啦！ 新闻 IBM和MIT成立联合人工智能研究实验室 来源：NEWS.MIT.EDU IBM计划投资240万元，与MIT联合创建一个能工作十年的、叫作MIT-IBM沃森的人工智能实验室。实验室主要进行基本的人工智能研究。 prowler.io在AI决策领域抢到了
Meta 提出的单个多语言模型，首次超过最佳双语模型，赢得了著名的 WMT 竞赛。
整理 | 褚杏娟 曝特斯拉拒招小鹏前员工；字节跳动以每股 155 美元回购员工期权，较上一轮上涨 9%；英特尔或大规模裁员，国内公司涉多起劳动纠纷；内部邮件曝光！ASML 要求美国员工暂停为中国客户提供服务；苹果“惩罚”成立工会员工：不再给予医疗和教育新福利；谷歌云允许用户使用加密货币支付；传黑鲨高管贪污数亿致腾讯终止收购，内部人士回应：消息不实；智联招聘发布招聘薪酬报告，Q3 全国平均招聘薪酬 10168 元 / 月；开发人员误公开源代码，丰田或泄露近 30 万客户信息…… 科技公司 曝特斯拉拒招小鹏前
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
【导读】SLAM是“Simultaneous Localization And Mapping”的缩写，可译为同步定位与建图。最早，SLAM 主要用在机器人领域，是为了在没有任何先验知识的情况下，根据传感器数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位。因此本文以简单清晰的文字为大家介绍了视觉 V-SLAM。
动态链接和静态链接是两种不同的链接方式，它们之间的主要区别在于代码的加载时间和内存使用方式。
先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数，今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序，这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。
什么是标签平滑？在PyTorch中如何去使用它？ 在训练深度学习模型的过程中，过拟合和概率校准(probability calibration)是两个常见的问题。一方面，正则化技术可以解决过拟合问题，
顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决 策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每 一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一 类被选择最多，就预测这个样本为那一类。 我们可以这样⽐比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家（因为我们 从M个特征中选择m个让每一棵决策树进行行学习），这样在随机森林中就有了了很多个精通不不同领 域的专家，对一个新的问题（新的输⼊入数据），可以用不不同的角度去看待它，最终由各个专家， 投票得到结果。 随机森林算法有很多优点：
https://pytorch.org/blog/pytorch-1.11-released/
近日，深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「Scaling PyTorch Model Training With Minimal Code Changes」。
https://github.com/hyperdimensional-computing/torchhd
近日，OpenAI针对AI算法在过去数年中性能的提升做了一个详细的分析。他们发现，自2012年以来，在 ImageNet 分类上训练具有相同性能的神经网络，所需要的计算量，每16个月降低一倍。与2012年相比，现在将神经网络训练到 AlexNet 的性能，所需的计算量仅为原来的1/44（相比之下，摩尔定律仅降低为1/11）。
OpenMMLab 的算法如何部署？是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy 的开源，强势打通了从算法模型到应用程序这 "最后一公里"！
高性能应用服务（Hyper Application Inventor，HAI）是为中小企业及开发者提供的一项重要工具，它致力于以高效的方式快速部署AI应用需求。其架构基于先进技术构建，提供了强大的技术支持和灵活的架构，使得用户能够在开箱即用的环境中部署主流AI模型，并获得快速、稳定且弹性的计算服务。
GitHub 地址：https://github.com/rasbt/cvpr2023
不久前，谷歌大脑和CMU联合团队提出面向NLP预训练新方法XLNet，性能全面超越此前NLP领域的黄金标杆BERT，在20个任务上实现了性能的大幅提升，刷新了18个任务上的SOTA结果，可谓全面屠榜。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 PyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。 近日，PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11，此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成，由 434 位贡献者完成。此外，本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchData 和 functorch 的 Beta 版本。 假如你是一名长期的 TensorFlow 用户，你一直想切换到 JAX 或 PyTorch，或许 1.11
torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集，其中输入张量、指定维度和指定索引号就是 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数的三个关键参数，函数参数有：
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G PyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。 转自《机器之心》 近日，PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11，此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成，由 434 位贡献者完成。此外，本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchD
PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了用于分布式训练的torch.nn.distributed 包。然而，有时你可能会遇到一些错误信息，例如 "Distributed package doesn't have NCCL built-in"。那么，我们该如何解决这个问题呢？
图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP） ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型，并不能够在多机多卡的环境下使用，所以本文将介绍DistributedDataParallel，DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP，并且存在 GIL 争用问题，并且可以扩充到多机多卡的环境，所以他是分布式多GPU训练的首选。
Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 模型越大，超参数（HP）调优成本越高，微软联合 OpenAI 提出 HP 调优新范式，单个 GPU 上就可以调优 GPT-3 超参数。 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中的每一次发射都是基于数百年的空气动力学、推进和天体等基础研究。同样，在构建大规模人工智能系统时，基础研究大大减少了试错次数，效益明显。 超参数（Hyperparameter，HP）调优是深度学习的关键，但也是一个昂贵的过程，对于具有数十亿参数的神经网络来说更是如此。假如 HP 选择不当，会导致
大数据文摘转载自微软研究院AI头条 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中的每一次发射都是基于数百年的空气动力学、推进和天体等基础研究。同样，在构建大规模人工智能系统时，基础研究大大减少了试错次数，效益明显。 超参数（Hyperparameter，HP）调优是深度学习的关键，但也是一个昂贵的过程，对于具有数十亿参数的神经网络来说更是如此。假如 HP 选择不当，会导致模型性能不佳、训练不稳定。当训练超大型深度学习模型时，这些问题更加严重。 最近，有研究表明不同的神经网络参数化会导致不同的无限宽度极
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 作者：python 近期，ChatGPT成为了全网热议的话题。ChatGPT是一种基于大规模语言模型技术（LLM， large language model）实现的人机对话工具。但是，如果我们想要训练自己的大规模语言模型，有哪些公开的资源可以提供帮助呢？在这个github项目中，人民大学的老师同学们从模型参数（Checkpoints）、语料和代码库三个方面，为大家整理并介绍这些资源。接下来，让我们一起来看看吧。 资源链接： https://github.com/RUCAI
海森矩阵（Hessian Matrix），又译作黑塞矩阵、海瑟矩阵、海塞矩阵等，是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率。海森矩阵最早于19世纪由德国数学家Ludwig Otto Hesse提出，并以其名字命名。海森矩阵常用于牛顿法解决优化问题。
求集合子集，是回溯算法题中比较经典的题目。类似的题目还有求集合不同的组合等。今天介绍求子集的两种解法。
Pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架，Pytorch提供在GPU上实现张量和动态神经网络。对于学习深度学习的同学来说，Pytorch你值得拥有。本文将介绍pytorch的核心张量与梯度，以及如何一步一步的使用GPU训练你的第一个深度神经网络。
向大家推荐一款基于PyTorch实现的快速高精度人脸特征点检测库，其在CPU上的运行速度可达100 fps。
大家都知道卷积神经网络被称作为卷积神经神经网络主要是因为其包含卷积层，那么本文会为大家介绍什么是卷积，以及卷积层的主要工作原理。
大数据文摘转载自微软研究院AI头条 编者按：伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。在构建大规模人工智能系统时，基础研究所形成的理论见解能够帮助研究员大大减少试错次数并提高成本效益。在今天的文章中，微软研究院的研究员们将介绍基础研究如何首次能够调整庞大的神经网络。由于庞大的神经网络训练十分昂贵，所以研究员们通过展示特定参数化在不同模型大小上保留最佳超参数来解决这一问题。通过与 OpenAI 合作，微软研究院的研究员们在一系列现实场景中也验证了该技术的实际优势。 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中
大家好！今天我们将一起踏上一场探索深度学习的奇妙之旅，而我们的起点，就是线性回归这一经典而基础的算法。我将带大家从零开始，手动实现线性回归！
---- 新智元报道 编辑：袁榭 如願 好困 【新智元导读】2022年6月，Hugging Face公司的码农向全网开放DALL·E Mini使用权限，不必上等待名单被OpenAI挑选，只要通网，人人都能用DALL·E了。 现在谷歌、OpenAI等大厂们的以文生图模型，是趣味新闻报道者的衣食父母、梗图爱好者的久旱甘霖。 输行字就能生成各种或唯美或搞笑的图片，不用很累很麻烦，就能很吸引人关注。 所以DALL·E系列和Imagen们，具有衣食父母和久旱甘霖的必备属性：可获取程度有限，不是随时无限派发的
来自MIT的校友Konstantine Arkoudas，在21种不同类型推理集中，对GPT-4进行了评估。
作者丨郭聪 邱宇贤 冷静文 高孝天 张宸 刘云新 杨凡 朱禺皓 过敏意 神经网络模型量化是提高神经网络计算效率的一个有效方法，它通过将模型参数转换成内存开销更小的低精度数据格式来减少计算与内存开销。经典的神经网络量化方法通常需要经过一个精调的训练过程，以保证量化后的模型精度。然而，出于数据和隐私安全的考虑，许多应用场景无法获得精调所需训练数据，因此无数据（data-free）场景下的量化算法成为当下研究热点之一。现有的无数据量化方案通常需要生成伪数据，然后利用伪数据进行训练后量化（Post-train
先说说框架。很多公号都热衷于对比深度学习的框架，但是我始终认为框架本身没有好坏，只有工作需要和使用习惯的不同。无论是TF还是Pytorch，都是很优秀的深度学习框架，而且二者还有一个特点：大体上一致，细节处略有不同。
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