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    人脸图像识别实例:使用Keras-MXNet在MXNet模型服务器上部署“笑脸检测器”

    第2部分 – 使用MXNet模型服务器进行推理 接下来,让我们看看如何使用MXNet模型服务器(MMS)来提供此模型。 按照MMS快速入门指南,我们在我们的机器上设置MXNet模型服务器。 我们将保存的训练模型的符号和参数文件移动到keras-mms目录中,该目录用于在MXNet模型服务器上托管模型推理。 cp smileCNN_model- * . /keras-mms/ cd keras-mms/ 注意:以下部分介绍了创建keras-mms目录中已存在的文件的过程。 return [ndarray.top_probability(d,self.labels, top=2)for din data] 然后,我们使用keras-mms目录中的文件使用以下命令生成MMS 简而言之,此文件包含将我们的模型作为带有MMS的Web服务运行所需的所有依赖项的东西。

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    清华毕业计算机教授遭持枪劫车!靠“贪心算法”追回秒杀美国警察

    “我的判断是既然能用手机远程控制车子,那在安装这个MMS的时候也一定启动了 GPS定位的功能。” 史教授马上打开电脑搜了一下,发现果然MMS还有一个附带功能,就是帮助你找到停车地点。 最后实在不行,去网上找了MMS的说明,仔细阅读后发现了另一种可能性:没有续租MMS服务,因此它被停用了。 史教授尝试着在网上续租了一年的服务,然后就很顺利的登录进了app。 回过头来再看,史教授发现MMS相对位置提示有问题,主要是因为他们出发的时候MMS提示车子位于正北方,而芝加哥位于正西方,他判断劫匪肯定还把车留在芝加哥,因此决定忽略方位提示而直接前往芝加哥。 一进入就发现MMS里提示的距离又开始明显下降,直到开过倒数第三间车库的时候,车库门是关着的,但距离显示小于5英尺,MMS发出提示音: 车子就在里面! 这时史教授告诉了警察如何使用MMS定位,并再三强调只能相信距离,不要去看相对位置。 警察留了手机之后,很快就开走了。

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