我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型!这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因,不是吗?
我们都知道,一般情况下,一张图像在计算机中的存储格式是三个矩阵(RGB 格式),当然也有四个矩阵(RGBA 格式)或者一个矩阵(灰度图)的情形。然而,进行数据传输的过程中如果直接从发送方把数据原封不动的传给接收方会非常浪费传输带宽,传输时延也会随之增加。在不改变通信条件的情况下,要想减少带宽占用和传输时延,只能对数据进行压缩。稍微想一下,对图像的压缩不就是对矩阵的压缩吗?矩阵压缩有很多种方法,在这里我采用 k 阶奇异值分解方法。
当涉及数据类型转换时,Python提供了多种内置函数来执行不同类型之间的转换 以下是每个方法的详细说明和示例案例
【磐创AI导读】:本系列文章为大家总结了24个热门的python库,查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库(上)
Mybridge AI博客从将近250个机器学习开源项目中找到了标星数排名最靠前的Top 10项目,涵盖视觉问答、对象检测、自动生成评论等多个维度。
这里先说一下选择使用tensorflow2讲解的原因,在对比一下同类型的一个优势。由于我们这个系列的目标是学习,大家使用的都是win系统的电脑,故而这里选择tensorflow2方便得多。当前最新的版本是2.15
自己一直以来都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新开一个系列:pytorch和tensorflow的爱恨情仇(相爱相杀。。。)
原文:http://www.tapirgames.com/blog/golang-unsafe
人脸检测是一种在多种应用中使用的计算机技术,可以识别数字图像中的人脸。人脸检测还指人类在视觉场景中定位人脸的过程。
近日,Reddit 上有一个热帖:为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)?
原文标题:15 Trending Data Science GitHub Repositories you can not miss in 2017 作者:SUNIL RAY 翻译:杨金鸿 校对:闵黎 本文长度为3400字,建议阅读5分钟 本文为你分享2017年最热门的GitHub项目列表。 简介 GitHub最初的只是一个控制软件版本的工具,如今已经发展成为由来自不同背景的GitHub使用者共享他们自己开发的工具/库,甚至是有用代码库。 GitHub是一座蕴藏了丰富资源的知识宝库,您不仅可以看到最优
2019年,机器学习框架之争进入了新阶段:PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家,PyTorch占据学术界领军地位,TensorFlow在工业界力量依然强大,两个框架都在向对方借鉴,但是都不太理想。
在第 11 章,我们讨论了几种可以明显加速训练的技术:更好的权重初始化,批量标准化,复杂的优化器等等。 但是,即使采用了所有这些技术,在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
2019.10.10日,PyTorch 开发者大会在美国旧金山开幕,会上发布了PyTorch 1.3。这次更新最大的亮点在于对移动设备的支持(Mobile Supported)、命名张量(Named Tensors),量化(Quantization),类型提升(Type Promotion)等。另外,PyTorch 官方还开源了很多新工具和库,涉及可解释性、加密、以及关于图像语音的诸多功能。下面会逐一介绍。
最近开发项目时遇到一个奇怪的问题,parseInt(0.0000005) === 5。正常情况下输出0是正确的,为什么是5呢?我们一起来探讨一下这个问题。
我叫 Jacob,是 Google AI Resident 项目的研究学者。我是在 2017 年夏天加入该项目的,尽管已经拥有了丰富的编程经验,并且对机器学习的理解也很深刻,但此前我从未使用过 TensorFlow。当时我觉得凭我的能力应该很快就能上手。但让我没想到的是,学习曲线相当的陡峭,甚至在加入该项目几个月后,我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。我把这篇博文当作瓶中信写给过去的自己:一篇我希望在学习之初能被给予的入门介绍。我希望这篇博文也能帮助到其他人。
对象检测是计算机视觉最常见的任务之一,应用非常广泛,本文主要给给大家价绍两条快速方便的自定义对象检测模型的训练与部署的技术路径,供大家实际项目中可以参考。
-欢迎 加入AI技术专家社群>> GitHub现在不再仅仅是一个软件寄存管理器,而是软件工程师通过它来共享他们自己开发的工具/库,甚至这些资源对一些公司都很重要。作为一名狂热的数据科学爱好者,我总结了一系列在2017年尤为出名的知识库! 1.学习资源 1.1:Awesome Data Science: 这个GitHub是数据科学的资源指南,它是建立在多年来的积累贡献,从引导指南、信息图表到人们在Twitter,Facebook,Instagram等社交网站上的资源链接,其中有很多资源可供观看,无论是否你是初
自深度学习重新获得公认以来,许多机器学习框架层出不穷,争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano,到获得庞大工业支持的 PyTorch、TensorFlow,许多研究者面对大量的学习框架不知该如何选择?
第4章 表达式 C++ Primer 学习记录 昨天写博客时用的是博客园自带的 MarkDown编辑器,一点儿都不好用,插入代码块和段落缩进很难搞,传统的 MarkDown语法说四个空格或者一个 Tab就可以缩进,结果博客园自带的编辑器里这样做居然不行。再搜了很多个 MarkDown编辑器后,决定还是使用小书匠,因为这个好像可以直接把文章发布到博客园上。这就很方便了。话不多说,进入正题。 1.运算符的三个关键点:优先级、结合律、求值顺序。 2.在重载运算符时,运算对象的类型和返回值的类型可以改变,但运
导读:虽然对于大多数人来说 TensorFlow 的开发语言是 Python,但它并不是一个标准的 Python 库。这个神经网络框架通过构建「计算图」来运行,对于很多新手来说,在理解其逻辑时会遇到很多困难。本文中,来自谷歌大脑的工程师 Jacob Buckman 将试图帮你解决初遇 TensorFlow 时你会遇到的麻烦。
原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
文章教程 使用 Python 扩展 Clojure 链接: https://www.youtube.com/watch?v=vQPW16_jixs Libpython-clj 是一个库,它允许你从 c
深度学习:作为机器学习的一个子域,关注用于模仿大脑功能和结构的算法:人工神经网络。
截止2022年11月8日,统计了下github中获星较多的pytorch生态库,有
作为JavaScript的入门知识点,Js数据类型在整个JavaScript的学习过程中其实尤为重要。最常见的是边界数据类型条件判断问题。
正在部署中,回头看看怎么finetune一下。之前NLP接触的不多,希望以LLaMA为切入点,进行扩展。比方说里面提到的finetune技术的发展,GPT-3到现在之间的多个模型的迭代,还有各种激活函数的使用。和CV完全是两个知识体系,但是都在一个世界之下。
选自Analytics Vidhya 作者:Sunil Ray 机器之心编译 在本文中,作者列出了 2017 年 GitHub 平台上最为热门的知识库,囊括了数据科学、机器学习、深度学习中的各种项目,希望能对大家学习、使用有所帮助。另,小编恬不知耻地把机器之心的 Github 项目也加了进来,求 star,求 pull requests。 GitHub 是计算机科学领域最为活跃的社区,在 GitHub 上,来自不同背景的人们分享越来越多的软件工具和资源库。在其中,你不仅可以获取自己所需的工具,还可以观看代
今天为大家介绍可应用于Tensorflow代码的VeriTensor代码方法,以使调试起来更加有效。
对于不同人群可能有不同的答案,科研人员可能更偏爱PyTorch,因其简单易用,能够快速验证idea来抢占先机发论文。
不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每个月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提供更好的性能,帮助科学家最大限度地发挥他们的潜力。英伟达持续投资于完整的数据科学栈,包括GPU架构、系统和软件栈。这种整体的方法为深度学习模型培训提供了最好的性能,NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所有六个基准测试,这是第一个全行业的AI基准测试。NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构,最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构,其中包括对混合精度计算的本机支持。NVIDIA在MXNet和PyTorch框架上完成了这些记录,展示了NVIDIA 平台的多功能性。
事实上,由于Python库种类很多,要跟上其发展速度非常困难。因此,本文介绍了24种涵盖端到端数据科学生命周期的Python库。
关键时刻,第一时间送达! 作为一名狂热的数据科学爱好者,本文作者整理了 2017 年 Github 上尤为实用的数据科学资源,希望和大家共同学习。 📷 学习资源 Awesome Data Science 这个 GitHub 库是数据科学的终极资源指南。 多年来,它建立在各种各样的贡献之上,包括入门指南、信息图、以及人们在 Twitter,Facebook,Instagram 等社交网站上关注的学习内容。无论你是刚刚入门的新手还是经验丰富的数据科学家,都有很多资源可供参考学习。 目录如下: 📷 项目地址:ht
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Pytorch框架现在越来越受到开发者欢迎的深度学习框架,小编也是从tensorflow到pytorch都使用过,让我现在选择我会选择pytorch框架,原因有几下几个: 集合了前面框架的优点,特别是torch与caffe2 学习曲线平缓,特别容易上手 针对计算机视觉提供了专项torchvision框架 模型导出ONNX公开格式,兼容各种推理框架部署,从边缘到云端 最新论文多数都是基于pytorch完成,容易对接开发
在Rust编译器的源代码中,rust/compiler/rustc_const_eval/src/util/check_validity_requirement.rs文件的作用是进行验证要求的检查。具体而言,该文件定义了函数check_validity_requirement,它用于检查常量表达式的有效性要求。
我给领导汇报AI框架用函数式编程好,没讲明白,说函数式就是写函数那样方便,都被领导吊飞了,啥玩意,写啥不是写函数,狗屁不通!
作者:Sunil Ray 在本文中,作者列出了 2017 年 GitHub 平台上最为热门的知识库,囊括了数据科学、机器学习、深度学习中的各种项目,希望能对大家学习、使用有所帮助。另,小编恬不知耻地把机器之心的 Github 项目也加了进来,求 star,求 pull requests。 GitHub 是计算机科学领域最为活跃的社区,在 GitHub 上,来自不同背景的人们分享越来越多的软件工具和资源库。在其中,你不仅可以获取自己所需的工具,还可以观看代码是如何写成并实现的。 作为一名机器学习爱好者,作者在
当谈到在 TensorFlow 上写代码时,我们总会将它和 PyTorch 进行对比,然后讨论 TensorFlow 框架是多么的复杂以及 tf.contrib 的某些部分为什么那么糟糕。此外,我还认识许多数据科学家,他们只用预先写好的、可以克隆的 GitHub 库和 TensorFlow 交互,然后成功使用它们。对 TensorFlow 框架持有这种态度的原因各不相同,想要说清楚的话恐怕还得另外写个长篇,现在我们要关注的是更实际的问题:调试用 TensorFlow 写的代码,并理解其主要特性。
【导读】10月26日,深度学习元老Geoffrey Hinton和他的团队NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》在arxiv上发表,介
在本文中,作者列出了 2017 年 GitHub 平台上最为热门的知识库,囊括了数据科学、机器学习、深度学习中的各种项目,希望能对大家学习、使用有所帮助。 GitHub 是计算机科学领域最为活跃的社区
在本文中,我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该框架很灵活,因此易于使用。主要的问题是我们如何将Pytorch模型移植到更适合的格式C++中,以便在生产中使用。
2020 年,移动设备上的机器学习将不再是什么热门的新事物。在移动应用中添加某种智能已经成为一种标准做法。
在2018年的最后一天,我在Internet Explorer中发现了一个类型混淆漏洞,它产生了一个干净的write-what-where原语。它将今年四月修补为CVE-2019-0752。作为练习,我使用原始的开发技术为此漏洞编写了一个完整的漏洞。即使漏洞本身仅产生受控写入并且无法触发以产生信息泄漏,但是仍然存在直接且高度可靠的代码执行路径。此外,该漏洞利
光子的吸收可以让分子的电子从ground state to an excited state,这个过程叫做激发态excitation。激发态也可以由其他的机制产生,比方说机械的或化学作用。当一个电子被提升到激发态的时候,有几种可能的结果:被激发的电子relax到基态,可以发出光子或热量
文章,教程和讲座 MicroPython 为我的房屋供暖 链接: https://www.youtube.com/watch?v=P5nOGKVLIYo 2018年,我从美国搬到爱尔兰,虽然我租的房子
OpenVINO提供了大量的预训练模型,对车牌、车辆检测SSD模型,车辆属性识别、车牌识别模型、人脸检测、表情识别等模型,都提供模型重新训练与部署的扩展通道,通过tensorflow object detection框架集成与pytorch框架集成, 支持如下的模型重新训练,
没有 No Starch Press 团队的出色工作,这本书就不可能问世。感谢我的出版商 Bill Pollock;感谢我的编辑 Laurel Chun、Jan Cash 和 Tyler Ortman,在整个过程中给予我的难以置信的帮助;感谢我的技术编辑 Ari Lacenski 进行了彻底的审查;感谢 Josh Ellingson 再次为我设计了出色的封面。
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