深度学习

►部门介绍 华为技术有限公司-2012实验室-中央媒体技术院在计算摄影、三维重建、SLAM、识别跟踪、AutoML等领域均有长期积累，算法落地终端旗舰手机Camera、HMS、HiAI等领域，打造产品绝对领先的核心竞争力。 部门在日本、俄罗斯、芬兰、以色列均有布局，与国内外顶尖高校长期广泛合作，为您提供全面的团队/专家资源支撑。 ►岗位要求 专业背景包括但不限于计算机视觉、深度学习、机器学习、计算机科学、应用数学、电子工程、精密仪器、生医工程等相关技术方向； 熟悉C/C++/Python编程，或熟悉opencv, PCL, open3D 等库，或熟悉主流深度学习框架，如pytorch、tensorflow等。 学校要求，最高学历学校为985 ►岗位职责 从事计算机视觉、计算摄影、三维重建、AI场景理解、分割/检测/跟踪、识别分析、AutoML等算法设计开发工作； 参与全球TOP高校、研究机构开展联合交流研究； 跟踪学术算法技术进展，仿真最新算法比改进。 ►岗位收益 加入业界领先的技术积累和专业团队，快速学习最新技术，提升个人能力； 学界大咖和海外研究所的专家资源，在交流碰撞中实现突破； 直面真实数据，探索算法的社会价值。 ►工作驻地 深圳，坂田总部 ►招聘对象 实习生 ►联系方式 有意向者可联系曾先生，发送简历至：zengbowei@huawei.com END 注明：求职

随着人工智能技术的发展与普及，Python超越了许多其他编程语言，成为了机器学习领域中最热门最常用的编程语言之一。有许多原因致使Python在众多开发者中如此受追捧，其中之一便是其拥有大量的与机器学习相关的开源框架以及工具库。根据 http:// builtwith.com 的数据显示，45%的科技公司都倾向于使用Python作为人工智能与机器学习领域的编程语言。 使Python如此受欢迎主要由于： Python从设计之初就是为效率而生，以使项目从开发到部署再在运维都能保持较高的生产力； 坊间有大量的基于Python的开源框架及工具库； Python易于上手，可以说是编程小白的福音； 相比起C、Java、C++来讲，Python的语法更简单，更高级，只需要更少行数的代码便能实现其他编程语言同样的功能； Python的跨平台能力； 正是由于Python简单易用以及高开发效率，吸引了大量的开发者为其创建更多新的机器学习工具库；而又因为大量的机器学习工具库的出现，使得Python在机器学习领域变得如此流行。 下面我们就来探索一下机器学习领域中最受欢迎的十大框架或工具库： Tensorflow 如果你正在使用Python来从事机器学习项目，那么你一定听说过其中一个著名的框架——Tensorflow。Tensorflow框架主要由Google大脑团队开发，主要用于深度学习计算

向AI转型的程序员都关注了这个号 👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 阿里巴巴菜鸟网络 算法工程师(机器学习)提前批笔试面试总结 1. 技术面：~40min 怼项目；介绍一个你最熟悉的项目（基于判别式滤波的跟踪、基于深度网络的匹配跟踪、基于立体形变匹配的跟踪）： 项目中使用的什么机器学习方法，应用了那种深度学习框架，采用哪种深度平台实现的 解释SVM，解释最大间隔分类，解释SVM和LR、SR、FR的不同之处 如何理解SVM中的函数间隔functional margin 和 几何间隔 Geometry margin 这个项目中遇到的最大的困难，怎么解决的； 怼数据结构； 描述双向链表，给个链表让描述过程，时间复杂度 有没有数据结构的paper(没有) B树和B+树的区别 怼竞赛； 大学生数学建模竞赛和美国大学生数学建模竞赛选一个你最熟悉的，讲一下你们的模型 美国建模竞赛是全英文的吗？你们几个人参加的，你的贡献是什么？ 解释一下系统动力学模型，为什么没有采用深度学习？ 怼C++/Python/算法； python 垃圾回收机制解释一下 知道哪些垃圾回收算法，他们有什么区别 选一个你最熟悉的快速排序算法,解释一下最糟糕的情况应该是什么情况 怼博客；博客坚持多久了，来公司要注意项目的隐私，你还会继续写博客吗？ 2 技术面：~40min 怼项目,你这么多项目我也不能一个个问

人工智能技术是将定义我们这个时代的转型技术， 但是要将AI技术成功落地应用，充满挑战性 为了帮助大家从入门到 放弃 （不是） 从理论到实际运用 混元形意太极 （也不是） 深度学习图像分类模型 华为云特别推出 华为云“云上先锋”·AI主题赛 从教学直播到实操应用 华为云AI大神助你 “从0到1，一赛通关，图像分类和识别” 现在报名，啪的一下，很快啊~ 你就能从0基础进阶深度学习框架的应用和使用的流程 年轻人，如果你是有备而来，有一定的开发基础 那尽情刷榜挑战吧，偷袭Baseline， 累积10w+的礼品等你来拿~ 赛事·赛程表 华为云“云上先锋”·AI主题赛 基于MindSpore或其他主流深度学习框架考核图像分类任务在实际生活中的运用能力 通过学、练、赛，可以对主流图像分类模型ResNet50模型有一个深度认识， 帮助大家分分钟提升未来在图像识别领域的迁移应用 目前新手赛+学习赛已经上线，课程内容已经更新完成。 点击下方报名还可参与华为云大神的直播分享 还没报名的请耗子尾汁 好好反思，赶紧报名！！！ 课程·报名 华为云“云上先锋”·AI主题赛已经开赛 识别下方二维码或点击文末 阅读原文 马上报名 课程·奖品 刚才有个朋友问我，华老师，发生肾么事了？ 我说怎么回事，给我发了几张截图， 我一看，嗷，原来是 报名华为云AI云上先锋赛， 可以领取华为手表和千元大额京东卡！！！

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总览 光学字符识别（OCR）是计算机视觉领域中广泛使用的系统 了解如何为各种任务构建自己的OCR 我们将利用OpenCV库和Tesseract来构建OCR系统 介绍 你还记得考试期间我们必须填写正确答案的日子吗？或者你还记得在开始第一份工作之前进行的能力测验呢？我可以回忆起奥林匹克竞赛和多项选择测试，大学和组织会使用光学字符识别（OCR）系统对答卷进行大量评分。 老实说，OCR在广泛的行业和功能中都有应用，因此从扫描文档（包括银行对帐单，收据，手写文档，优惠券等）到阅读自动驾驶汽车的路牌，都在OCR的范畴内。 OCR系统在几十年前建造起来是非常昂贵和繁琐的，但随着计算机视觉和深度学习领域的进步意味着我们现在可以建立自己的OCR系统了！ 但是，建立OCR系统并不是一件容易的事，对于初学者来说，面临着诸如图像中的字体不同，对比度差，图像中有多个对象等问题。 因此，在本文中，我们将探讨OCR任务的一些非常著名且有效的方法，以及如何自己实施。 如果你不熟悉目标检测和计算机视觉，建议你先阅读以下资源： 基本目标检测算法的介绍 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/a-step-by-step-introduction-to-the-basic-object-detection-algorithms-part-1 计算机视觉课程 https:

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 本文转载自：深度学习与计算机视觉 介绍 如今有大量的资源可以用来学习计算机视觉技术，那我们如何从众多教程中进行选择呢？哪个值得我们去投入时间呢？ 如果你也遇到这些问题，那么恭喜你来对地方了。我们通过理解数百种资源来选择值得你花费时间的资源-这就是我们首先推出本文的主要原因之一。 去年，我们广泛地专注于两个技术的学习方法——机器学习和深度学习，但是我们的社区需要更细化的学习路径—— 一个结构化的计算机视觉学习路径 。 这是可以理解的，因为计算机视觉专家的需求和价值在业界遥遥领先。专门研究计算机视觉及其不同方面，你会看到大量招聘人员试图接近你。 我记得当我开始自己的计算机视觉之旅时，我同时参考了多种资源——书籍、文章(当时并不多)、YouTube视频等等。 因此，我很高兴有机会 为你整理这种结构化的计算机视觉学习路径 。在开始学习之前，让我们了解一下为简化你的学习过程而构建的框架。 我们的计算机视觉学习路径框架 每个月都要有其对应的学习结构，这是我们对每个月需要了解的不同方面进行分类的方式： 目标 ：这个月你会学到什么？关键要点是什么？你的计算机视觉之旅将如何进行？我们会在每个月初提及此问题，以确保你知道该月底的立场以及所处的位置 建议时间 ：你每周平均应在该部分上花费多少时间 学习资源

介绍 如今有大量的资源可以用来学习计算机视觉技术，那我们如何从众多教程中进行选择呢？哪个值得我们去投入时间呢？ 如果你也遇到这些问题，那么恭喜你来对地方了。我们通过理解数百种资源来选择值得你花费时间的资源-这就是我们首先推出本文的主要原因之一。 去年，我们广泛地专注于两个技术的学习方法——机器学习和深度学习，但是我们的社区需要更细化的学习路径—— 一个结构化的计算机视觉学习路径。 这是可以理解的，因为计算机视觉专家的需求和价值在业界遥遥领先。专门研究计算机视觉及其不同方面，你会看到大量招聘人员试图接近你。 我记得当我开始自己的计算机视觉之旅时，我同时参考了多种资源——书籍、文章(当时并不多)、YouTube视频等等。 因此，我很高兴有机会为你整理这种结构化的计算机视觉学习路径。在开始学习之前，让我们了解一下为简化你的学习过程而构建的框架。 我们的计算机视觉学习路径框架 每个月都要有其对应的学习结构，这是我们对每个月需要了解的不同方面进行分类的方式： 目标 ：这个月你会学到什么？关键要点是什么？你的计算机视觉之旅将如何进行？我们会在每个月初提及此问题，以确保你知道该月底的立场以及所处的位置 建议时间 ：你每周平均应在该部分上花费多少时间 学习资源 ：该月你将学习的计算机视觉主题的顶级资源集合，其中包括文章，教程，视频，研究论文和其他类似资源 你可以在此处下载该学习路径的相应信息图。

此文从我的ICLR2020工作展开看脑启发AI和通用智能算法的发展路径，集合了我过去一年的演讲和思考内容。 当下的深度学习日子越来越不好过，自动驾驶，智能对话都在陷入一种人工智能不智能的怪圈， 即使最火的CV，其实也是需要大量数据填补的人工智障。 这些困难的根本，在于人工智能不具备人的智能的基础， 而只是模仿了人的思维能力的细节，也就是感知能力。我们来回顾这个人工智能进化的历史 。 首先， 人工智能经历果三个基本范式 ：符号主义， 统计学习， 连接主义。 符号主义: 模拟人的逻辑， 如何把人的逻辑和知识用符号穿起来 。符号主义的本质 = 符号的运算 统计学习： 模拟人类统计学习的过程， 如何从大量的实践总结出有效的特征， 然后根据这些特征的先后重要性排列连接成决策树 。 连接主义： 人类模拟自身大脑的结构，提炼出网络的结构。 然后我们回顾连接主义发展的历史，连接主义的发展可谓三起三落， 所谓起都是因为借鉴了对生物大脑的某个理解而进步， 而衰都是因为达不到人们的预期而衰。 1, 第一次合作： 深度学习的前身-感知机。Warren McCulloch 和 WalterPitts在1943 提出而来神经元的模型， 这个模型类似于某种二极管或逻辑门电路。 事实上， 人们很快发现感知机的学习有巨大的局限性， Minksky等一批AI早期大师发现感知机无法执行“抑或”这个非常基本的逻辑运算

本文作者：馬立 分享嘉宾：白浩杰 文章整理：马立辉 内容来源：百度云智学院 导读 上篇文章，我们重点讲解了卷积神经网络的基本概念及结构。本篇，我们将进行代码实战——完成手写数字识别任务。 本次实验代码是基于百度的深度学习框架—— 飞桨（ PaddlePaddle ）。 本篇文章主要内容包括： 1.创建实验资源 2.项目实战 3.总结 1. 创建实验资源 本次实验将在 百度云智学院实验平台 上进行，该平台已经为大家准备好实验所需环境。实验前，我们需要 创建实验资源 ，步骤如下： 《手写数字识别项目实战》地址为： http://abcxueyuan.cloud.baidu.com/newlab/#/lab_detail/lab_simple_say?id=116 打开该网址进入如下页面，点击： 开始学习 。在弹出的页面中点击 创建资源。 创建资源完成后点击 进入实验 。按以下步骤操作： 步骤一： 步骤二： 步骤三： 步骤四： 步骤五： 按照上述步骤完成实验资源的创建后，便可开始进行实验。 2. 项目实战 2.1 数据集介绍 当我们学习编程的时候，编写的第一个程序一般是打印出"Hello World"。而机器学习（或深度学习）的入门实验，一般是完成MNIST数据集上的手写数字识别任务。原因是手写数字识别属于典型的图像分类任务，比较简单。同时MNIST数据集也很经典