神经网络（Neural Network）是深度学习的基础，基本概念包括：神经元，层，反向传播等等。如果细讲我估计没有五到十篇文章那是讲不完的。简单说它模拟了大脑神经元工作的方式，利用把多个神经元组合成网络结构的模型来对数据进行分类。
通过Google发布的tensorflowjs，我们可以将训练好的模型部署到任何一个支持静态页的web服务器上，不需要任何后台服务即可运行tensorflow，部署过程非常简单。
在成功调用官网打包好的tensorflowjs模型后，怎么调用自己的模型呢？又需要做哪些处理呢？
更多内容和代码可以参考这个REPO https://github.com/qhduan/bert-model/
用户只需拍摄一段视频并将其加载到 Storyboard 中即可将视频转换为单页漫画的布局。该应用会自动选择有趣的帧，并将其应用于6种视觉样式中的一种。生成的漫画大约1.6万亿种不同的可能性！
【人工智能头条导读】TensorFlow 是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。最近在 JS 社区中，对 TF 中 Java API 相关项目与技术的高度需求是前所未有的。
题图 "JavaScript Logo"byb0neskullis licensed underCC BY-NC-SA 2.0
这是 Siraj Raval 在 Youtube 上用 Tensorflow.js 实现Evolution建模的代码。
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能，尽管不需要深入的人工智能知识，但还是需要搞清楚一些概念才行。
[TensorFlowJS只如初见]实战三·使用TensorFlowJS拟合曲线 问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围（0，3） 问题分析 在直线拟合博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合。简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求，需要利用更多的神经元来解决问题了。 代码 <html> <head> <script src="https://cdn.jsdelivr
这篇文章主要讲解如何将tensorflow与微信小程序结合，使得tensorflow的模型能够在微信小程序上呈现出来。
[TensorFlowJS只如初见]实战二·使用TensorFlowJS拟合直线 问题描述 拟合直线 y =（2x -1） + 0.1(-1到1的随机值) 给定x范围（0，3） 可以使用学习框架 建议使用 y = w * x + b 网络模型 代码 1、通过操作（ops）来直接完成模型 <html> <head> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"> </script> </head> <body>
[TensorFlowJS只如初见]实战四·使用TensorFlowJS拟合曲线（类似TensorFlow原生实现方法） 问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围（0，3） 问题分析 在直线拟合博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合。简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求，需要利用更多的神经元来解决问题了。 代码 <html> <head> <script src="
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
所有项目代码： https://github.com/qhduan/tfjs_camera_edge
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此，可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。
选自Medium 作者：Mike Shi 机器之心编译 参与：Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换，再到 Tensorflow.js 的转换，如何利用其作一些预测，在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题，以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址：https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
Google 推出 TensorFlow.js 已有多年，JavaScript 也不知不觉成为了世界上最好的语言。相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说，都有一个共同的疑惑：TensorFlow.js 到底能做些什么？
AI技术可以说是真正的规则改变者。AI在医疗领域的应用非常广泛，先进的AI工具可以帮助医生和研究人员更好的诊断疾病。比如，某位尼日利亚的医生就可以使用本算法对血液样本进行疾病检测，使其能更深入了解疾病，并找到更好的治疗方法。这就是AI技术的魅力所在！
设计师／产品经理只有懂得技术的新特性，才能为产品融入新的玩法。设计师也应该关注新技术带来的新的交互方式的变化，研究怎么样的交互方式才适合基于浏览器的深度学习应用。
AI 科技评论按：TensorFlow 是目前最流行的深度学习库，它是 Google 开源的一款机器学习开发框架。Tensor 的意思是张量，代表 N 维数组；Flow 的意思是流，代表基于数据流图的计算。把 N 维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。
[TensorFlowJS只如初见]实战一·JavaScript原生代码实现梯度下降 问题描述： 求解y1 = xx -2 x +3 + 0.01*(-1到1的随机值) 与 y2 = 0 的
1、了解tensorflow及关键社区资源；2、能够自主训练和应用自己想要的模型（主要）；3、开阔前端智能化的思考与认知；
yolov5 release 6.1版本增加了TensorRT、Edge TPU和OpenVINO的支持，并提供了新的默认单周期线性LR调度器，以128批处理大小的再训练模型。YOLOv5现在正式支持11种不同的权重，不仅可以直接导出，还可以用于推理(detect.py和PyTorch Hub)，以及在导出后对mAP配置文件和速度结果进行验证。
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦，deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目，并改名为 TensorFlow.js ： 采用 WebGL 加速的基于浏览器的 JS 机器学习库。 摘要： 本文涉及 TensorFlow 基本概念的理解，迁移学习技术的实践应用，全文从技术聊到产品的玩法，设计师／产品经理只有懂得技术的新特性，才能为产品融入新的玩法。设计师也应该关注新技术带来的新的交互方式的变化，研究怎么样的交互方式才适合基于浏览器的深度学习应用。 阅读本文需要有 tensorf
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦，deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目，并改名为 TensorFlow.js ：
人工智能的应用非常广泛，尤其是在医疗领域。先进的人工智能工具可以帮助医生和实验室技术人员更准确地诊断疾病。例如，尼日利亚的一位医生可以使用这个工具从他根本不了解的血液样本中识别出一种疾病，这有助于他更好地理解疾病，从而可以更快地开发出治疗方法，这是人工智能民主化的一个优势，因为AI模型和工具可以在全世界范围内使用，尼日利亚的医生可以使用与麻省理工学院或世界上任何大学的研究学者使用的相同的工具和技术。
我相信，手工拼肯定很累。反而使用机器，通过一条“数学公式”即可完成整个海报的生成。
链接：https://cn.udacity.com/course/self-driving-car-fundamentals-featuring-apollo--ud0419
我们在网上可以看到大量优秀的摄影作品，如何利用机器从网上获取大量的图片，从中提取出最佳的摆拍姿势供拍照时参考？首先我们得有大量的优秀摄影图片。然后，需要思考如何获得摄影作品中人物姿势的数据？待下文慢慢道来：
使用 Google 的 PoseNet 从摄像头图像计算您的姿势，并渲染简笔画，然后将其导出为动画gif，看起来是不是很简单！
通过本项目，你可以使用由TensorFlow 2.0 Alpha驱动的CartoonGAN（CVPR 2018）工具生成你自己的卡通风格图像。
这不仅仅是在构建产品，在这种情况下，部署是必要的 - 如果您要为管理生成报告，它也适用。十年前，高管不会质疑假设并将自己的数字插入Excel表格以查看发生了哪些变化，这是不可想象的。今天，一张难以理解的matplotlib数据的PDF可能会给初级副总裁留下深刻印象，但在经验丰富的高级副总裁眼中，这可能会给ML带来怀疑。
使用 Vega，我们能够以JSON格式描述可视化的视觉外观和交互行为，并使用 Canvas 或 SVG 生成基于 Web 的视图。
我们将使用卷积神经网络（CNN）来识别不同类型的手绘图像。这个卷积神经网络将在 Quick Draw 数据集（https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset）上接受训练。该数据集包含 345 个类别的大约 5 千万张手绘图像。
hi，大家好~我是shadow，一枚设计师/全栈工程师/算法研究员，目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计，当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
大家好 我一直探索更好玩地介绍机器学习，降低学习门槛，用其开发有趣，有价值的应用。之前介绍过很多机器学习应用方面的玩法，比如：gRPC部署训练好的机器学习模型，使用FastAPI构建机器学习API，用streamlit快速生成机器学习web应用 ，在Excel里玩机器学习。
本文结构： 什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法 应用举例：regression 和 tflearn 的代码比较 ---- 1. 什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。 具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型 运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素，并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容，本文是一个很好的介绍。
在过去的几个月中，我们对接近1400篇机器学习的文章进行了评级，以便选出其中最优秀的10篇来帮助你规划你的职业生涯（只有0.7%的概率获选）。
即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
这个错误通常是由于输入数据的形状与定义的模型输入的形状不匹配所导致的。这篇文章将介绍如何解决这个错误，并对问题的背景和解决步骤进行详细说明。
相信不少人看过一篇人工智能已经能实现自动编写HTML，CSS的文章，人工智能开始取代前端的一部分工作。前端开发行业真的被人工智能取代吗？
在使用Tensorflow的过程中，我们经常遇到数组形状不同的情况，但有时候发现二者还能进行加减乘除的运算，在这背后，其实是Tensorflow的broadcast即广播机制帮了大忙。而Tensorflow中的广播机制其实是效仿的numpy中的广播机制。本篇，我们就来一同研究下numpy和Tensorflow中的广播机制。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf
非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时，只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。 聚类的过程： 如果知道可以划分为多少个类别： 这里以划分x个类别为例： 1、随即在数据中抽取x个样本，当做x个类别的中心点 2、计算其他点分别到这三个点的距离(欧氏距离),距离那个中心点近就划分为那个类别 3、计算每个类别的平均值，这个这个值于中心点相同，结束聚类。 如果不相同，以计算出的平均值为中心点，再次重复2,3步。 如果不知道需要划分为几类，就需要当做超参数处理。 模块： s
简书ID：石晓文的学习日记(https://www.jianshu.com/u/c5df9e229a67)
在一个给定形状的棋盘（形状可能是不规则的）上面摆放棋子，棋子没有区别。要求摆放时任意的两个棋子不能放在棋盘中的同一行或者同一列，请编程求解对于给定形状和大小的棋盘，摆放k个棋子的所有可行的摆放方案C
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
