深度学习

新基建正在成为中国经济发展的新动能，在政策的推动下，截止今年 3 月，已累计有 25 个省区市公布了未来的新基键投资计划，金额高达 49.6 万亿元，2020 年计划投入 7.6 万亿。 在新基建覆盖的七大新产业，包括人工智能、大数据中心、5G基站，工业互联网，高铁城轨，特高压，新能源汽车中。人工智能成为新一轮产业变革的核心驱动力量。 各大企业纷纷针对新基建展开布局，腾讯近日也官布未来 5 年内将投入 5000 亿元用于新基建。关于人工智能，腾讯云在5月27日的媒体开放日上，也正式对外公布了未来对于 AI 新基建的全景布局。 腾讯云 AI 新基建架构：以一云三平台为核心 据腾讯云 AI 计算机视觉产品中心总经理，人工智能和前端技术领域专家工程师王磊介绍，腾讯云 AI 的新基建架构是以一云三平台为核心的。 其中，一云是指腾讯云，依托腾讯云的底层能力，提供计算、存储、网络和安全等基础服务支撑。据统计，腾讯全网服务器总量现已超过 100 万台，带宽峰值已经突破 100T。 三平台包括算法平台、服务平台和开放平台。 算法平台层：通过不断完善算法核心框架、深度学习工具、AI中台能力，打造数据到算法模型的全流程闭环，真正的将AI能力应用到实际的业务场景中。目前，腾讯拥有包括腾讯 AI Lab、腾讯优图实验室、WeChat AI等人工智能实验室矩阵，以机器学习、计算机视觉

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## 开源的标注工具 自然语言处理标记工具汇总 https://blog.csdn.net/wangyizhen_nju/article/details/94559607 spacy原来有两个标注工具，displaCy-ent和displaCy，一个ner一个依赖关系. Annotator for Chinese Text Corpus (UNDER DEVELOPMENT) 中文文本标注工具 自然语言处理的大部分任务是监督学习问题。序列标注问题如中文分词、命名实体识别，分类问题如关系识别、情感分析、意图分析等，均需要标注数据进行模型训练。深度学习大行其道的今天，基于深度学习的 NLP 模型更是数据饥渴。 最前沿的 NLP 技术往往首先针对英文语料。英文 NLP 的生态很好，针对不同有意思的问题都有不少大规模语料公开供大家研究，如斯坦福的 SQuAD 阅读理解语料。中文方面开源语料就少得多，各种英文 NLP 上的犀利模型和前沿技术都因为中文语料的匮乏很难迁移过来。 另一方面，对于一些垂直领域，如医疗、金融、法律、公安等等，专有名词和特有需求甚多，很难将比较 general 的比如在 wikipedia dump 上面训练的模型直接拿过来用。 传统人工标注数据的过程往往是繁琐和低效率的。刚标了一个“联想”是公司名，又来一个“联想集团”，再标一次又来一个“联想集团有限公司”

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​ 现如今每个公司都有自己的大数据平台和大数据团队，可以看出大数据建设在公司的重要地位，不管是用于做数据分析、BI还是做用于机器学习、人工智能等领域，大数据都是基础，海量数据成为了互联网公司的重要资产。 今天这一份书单，我们将推荐几本综合介绍大数据平台和技术栈的优质书籍，帮各位对大数据技术感兴趣的小伙伴快速入门和学习大数据。 大数据技术栈系列书单 ​ 大数据技术原理与应用 （1） 概念篇：介绍当前紧密关联的*新IT领域技术云计算、大数据和物联网。 （2） 大数据存储与管理篇：介绍分布式数据存储的概念、原理和技术，包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库。 （3） 大数据处理与分析篇：介绍MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化。 （4） 大数据应用篇：介绍基于大数据技术的推荐系统。 作者简介 林子雨,北大博士，厦门大学计算机科学系老师，中国高校**"数字教师"的提出者和建设者。在数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据、云计算和物联网等领域有着十多年的知识积累，对各个领域知识都有比较深入的了解，有比较宽泛的视野。 ​ 大数据平台基础架构指南 当前不乏大数据具体技术组件的书籍，但却很少有从大数据平台整体建设和产品形态的宏观角度入手来阐释的。 本书重点介绍大数据开发平台服务构建的整体思路和解决方案

嵌入式工程师”中年危机‘的问题（这是个普遍现象），当然，面向对象不只是程序猿。众所周知，“钱’是个好东西，能帮你解决90%的烦恼，剩下的10%当然也可以用这东西来缓解，如果人在行进路上没有策略，面对失业（在公司战略上年轻小伙比你性价比更高）或者薪酬天花板（公司离开你又不是开不下去），想要更高的生活质量，或者想做自己想做的事（例如公益、投资等），那时真会感觉难搞。面对“危机’可有如下策略： 策略一：抑制过度消费，做好投资理财 在一线城市大企业很多从事非核心业务部门螺丝钉员工，遇到职场天花板的中年白领，技术技能也没有与时俱进，却丝毫没有中年危机感。他们的奥秘就是在年轻时，赶上时代的红利，做好了投资理财，现在他们可控的股票，房产，固定收益等各种资产性收益不低于月工资，虽然他们只是公司中不起眼的小职员，但是中年危机来临裁员的时候，他们丝毫不惧。做好个人理财，虽然你无法控制资产价格的市场涨跌，但是你至少可以自己做主投资什么，相对于很多工程师在公司里只能被上司安排去执行什么任务，个人投资理财自己所能做主的决策反而可能高于自己能在公司业务中所做的决策的分量。当然，不建议没有任何基础和积累情况下，放弃当前工作，全职做金融投资。因为投资有风险，一份稳定的工作，虽然你在业务上无法做主，但是能给你带来稳定的现金流，让你能够稳住军心，做一些具有长远规划的投资决策。当然，这里说的投资理财不仅仅限于买房

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喷一喷 我看到市面上大多是Yolo实现的点选服务，什么各种DLL库满天飞，被易语言中间商贱卖到几百一套，笔者白嫖了几个这样的本地识别库，果然性能是不行的，并发几个就挂了，即使用上GPU也才达到我这个服务器CPU的性能水准，有多慢用过的应该知道，或许有的人做的还达不到我CPU的水准。但是有一个很奇怪的现象：很多人就是点名只要易语言的DLL库，理由居然是DLL快一点，但是快不快取决于目标检测和图像分类模型的预测速度，使用Web服务实现或者DLL调用库实现对性能的影响几乎可以忽略不计。不排除用易语言的也有业内大佬，但是吧，就深度学习而言，企业还是秒杀这些半路出家野路子的，正规军还是随便吊打只会套框架的易选手的 本文目的只是为了给无脑要本地库不懂开发的开发打个脸。因为不少人一直觉得目标检测CPU这么快是不可能的，总觉得我在吹牛，时代变了，大人，给出接口自行验证。 测试接口 测评机器 请求接口： 请求地址 Content-Type 参数形式 请求方法 http://152.136.181.66:19196/predict application/json JSON POST 具体参数： 参数名 必选 类型 说明 image Yes String Base64 编码 title_coord No String 值固定为：[0, 344, 120, 384] Python请求示例： import

一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 前言 之前我所在的公司七月在线开设的深度学习等一系列课程经常会讲目标检测，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，但一直没有比较好的机会深入（但当你对目标检测有个基本的了解之后，再看 这些课程 你会收益很大）。但目标检测这个领域实在是太火了，经常会看到一些写的不错的通俗易懂的资料，加之之前在京东上掏了一本书看了看，就这样耳濡目染中，还是开始研究了。 今年五一，从保定回京，怕高速路上堵 没坐大巴，高铁又没抢上，只好选择哐当哐当好几年没坐过的绿皮车，关键还不断晚点。在车站，用手机做个热点，修改 题库 ，顺便终于搞清R-CNN、fast R-CNN、faster R-CNN的核心区别。有心中热爱 何惧任何啥。 为纪念这心中热爱，故成此文。 一、目标检测常见算法 object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。所以，object detection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。 然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。 目前学术和工业界出现的目标检测算法分成3类： 1. 传统的目标检测算法