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大龄程序员的人工智能学习之路
我大学本科学的并非计算机相关专业,毕业后在外面工作了三年之后,考研重返校园,专业是计算机应用,算是半个科班出身。硕士毕业之后留在了武汉,然后就一直在武汉工作。在二线城市工作...
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3年前
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重磅好消息!TensorFlow开始支持微信小程序
在昨天的推送《一文带你众览Google I/O 2019上的人工智能主题演讲》中,回顾了Google I/0 2019大会上的TensorFlow专题演讲,不知道朋友有没有...
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40+程序员学习人工智能
大龄程序员的人工智能学习之路[1]
mp.weixin.qq.com
打工人的日常
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从人工智能鉴黄模型,尝试TensorRT优化
随着互联网的快速发展,越来越多的图片和视频出现在网络,特别是UCG产品,激发人们上传图片和视频的热情,比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传,这就带来监管...
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谷歌GPU云计算平台,免费又好用
最近一直在为深度学习模型训练而苦恼,NVIDIA GTX 960、2G显存,即使是跑迁移学习的模型,也慢的要死,训练过程中电脑还基本上动不了。曾考虑升级显卡,但当时买的是品...
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生命不息,折腾不止:Jetson Nano填坑之硬件篇
Jetson Nano目前在中国普遍报价899元,含增值税,包邮。我在淘宝上是以不开票830元拿下,相较于Google Edge TPU开发板1680元的价格要便宜不少。但...
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生命不息,折腾不止:Jetson Nano填坑之软件篇
作为一名每天对着各种裸板的系统工程师,对Jetson Nano会踩到各种坑是做好了充分准备的,本着踩坑填坑的精神,在这里记录一下踩坑经历,供大家一乐。如何避开这些坑?想多了...
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生命不息,折腾不止:Jetson Nano上手篇
自从下单Jetson Nano开发套件之后,我就每天刷一刷淘宝,看看卖家是否发货。终于,昨天系统提示卖家已发货,走的顺丰快递,今天就收到货了。盒子比想象中的小: Jetso...
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[译] 边缘AI计算新品:NVIDIA Jetson Nano
在上周测试了Google Coral USB加速棒之后,我们在本周也对NVidia Jetson Nano进行了评测。 它基本上是NVidia用来对付谷歌发布的Coral ...
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4年前
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不服?来跑个分!
如今,手机厂商发布新品,跑分环节一定是少不了的。就连拍照这种很难量化的指标,也要整出一个DxOMark得分,分出高下。我们对数字是如此迷恋,以至于《小王子》里面就有这样一段...
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浏览器中的机器学习:使用预训练模型
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中,讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型,用来识别手写数字。值得注意的是,这个训练过程是在浏览器中完成的,使用的是客户端的资源。 ...
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浏览器中的手写数字识别
随着TensorFlow 2.0 alpha的发布,TensorFlow.js更新到首个正式版本1.0,TensorFlow的官网也增加了TensorFlow.js的文档,...
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[译]标准化Keras:TensorFlow 2.0中的高级API指南
Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。虽然现在的TensorFlow已经支持Keras,在2.0中,我...
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[译]写给初学者的Tensorflow介绍[2]
在上一部分中,我写了一些非常重要的关于使用Tensorflow构建机器学习模型的核心理论概念。 Tensorflow的核心组件是张量和计算图(或数据流图)。Tensorfl...
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[译] 调试神经网络的清单
众所周知,机器学习代码很难调试。就连简单的前馈神经网络,您也经常需要围绕网络架构、权重值初始化和网络优化做出决策 - 所有这些都可能导致机器学习代码中隐藏BUG。 代码永远...
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微架构模型:GoogleNet
移除了全连接层,而采用全局平均池化层(global average pooling)代替,大量减少参数数量,所以相对于AlexNet和VGGNe这种巨型模型,其需要训练的参...
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4年前
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试试kaggle竞赛:辨别猫狗
在上一篇文章《深度学习中超大规模数据集的处理》中讲到采用HDF5文件处理大规模数据集。有朋友问到:HDF5文件是一次性读入内存中,然后通过键进行访问吗?答案当然不是,在前面...
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[译]高效的TensorFlow 2.0:应用最佳实践以及有什么变化
在最近的一篇文章中,我们提到,TensorFlow 2.0经过重新设计,重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。 要深入了解所改变的内容及应用最佳实践,请查看新的Eff...
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深度学习中超大规模数据集的处理
在机器学习项目中,如果使用的是比较小的数据集,数据集的处理上可以非常简单:加载每个单独的图像,对其进行预处理,然后输送给神经网络。但是,对于大规模深度学习数据集(例如Ima...
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再谈迁移学习:微调网络
在《站在巨人的肩膀上:迁移学习》一文中,我们谈到了一种迁移学习方法:将预训练的卷积神经网络作为特征提取器,然后使用一个标准的机器学习分类模型(比如Logistic回归),以...
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