深度学习

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 编者按： 作为一个Java开发者，你是否曾为在PyTorch上部署模型而苦恼？这篇来自AWS软件工程师的投稿，结合实例，详细介绍了DJL这个为Java开发者设计的深度学习库：5分钟，你就能在PyTorch上，用Java实现目标检测。 5分钟，用Java实现目标检测 PyTorch在深度学习领域中的应用日趋广泛，得益于它独到的设计。无论是数据的并行处理还是动态计算图，一切都为Python做出了很多简化。很多论文都选择使用PyTorch去实现也证明了它在训练方面的效率以及易用性。 在PyTorch领域，尽管部署一个模型有很多选择，可为Java开发人员准备的选项却屈指可数。 在过去，用户可以用PyTorch C++ 写JNI (Java Native Interface) 来实现这个过程。最近，PyTorch 1.4 也发布了试验性的Java 前端。 可是这两种解决方案都没有办法能让Java开发者很好的使用：用户需要从易于使用和易于维护中二选一。 针对于这个问题，亚马逊云服务 (AWS)开源了 Deep Java Library (DJL)，一个为Java开发者设计的深度学习库。它兼顾了易用性和可维护性，一切运行效率以及内存管理问题都得到了很好的处理。 DJL使用起来异常简单

导语： 不要再问我python好不好学了 我之前做过半年少儿编程老师，一个小学四年级的小孩子都能在我的教学下独立完成python游戏，植物大战僵尸简单版，如果要肯花时间，接下来的网络开发也不是问题，人工智能也可以学个调包也没啥问题。。。。。所以python真的是想学就一定能学会的！！！！ ----------关注公众号【taskctl】----------关键词回复----“领取资料”----------- 先聊聊互联网转行那些事儿 很多人是小白，想从事或转行互联网，想以python为切入口，那么恭喜你，这可能是你离互联网工作最捷径的一条道路了，毕竟python相对于java，C等语言代码量小，更加简单易学，只要肯用心，最多只需要两个月，就能找到一份对应的工作，当然任何一份技能要精进都需要一万小时，得做好心理准备 同时也许你有学历，数学，学习方法等种种问题，我将在文末一一解答 下面将从基础语法，高阶语法，前端开发，web开发，爬虫开发，自动化运维，数据分析，人工智能介绍学习攻略，并附上全套学习资料 1.Python基础语法-主线任务1 使用python就像一个自由度超高的游戏，你得学会以下几点python基础语法，拿到进入这个游戏世界的钥匙： 计算机组成原理 Python开发环境 Python变量 流程控制语句 高级变量类型 函数应用 文件操作 面向对象编程 异常处理 模块和包 2

fasterrcnn深度学习口罩检测 前言 FasterRCNN原理详解 训练我们自己的FasterRCNN 使用labelimg制作我们自己的VOC数据集 FasterRCNN训练详解 源码地址与小结 前言 前两周完成了resnet50垃圾分类，但总觉得太过于基础，不能让人眼前一亮，另外由于我自己也是深度学习的爱好者，所以我应该提高一点难度，于是决定做一次目标检测，大概一个月前学习了RCNN，FastRCNN，FasterRCNN的理论。我个人认为FasterRCNN确实是划时代的深度学习模型，在此向何凯明大神表示最大的尊敬。 最初我想做车辆行人与路标的检测，因为在树莓派上实现自动驾驶是我的一个小愿望，但实际实施过程中，本人真的崩溃了很多次，我实在没找到免费的车辆行人路标的voc数据集，自己标注数据集真的心累，所以从闲鱼10元买了口罩数据集，后续的自动驾驶数据集标注训练好后我会补充一篇新的博客，目前就实现一个口罩检测吧。 目前很多博客都没详细讲解fasterRCNN，或者就是让初学者很难懂，因此本文从头到尾全面理解一次，细致到训练中的损失函数计算，文章末尾会附上源码地址 先预览一下检测结果： FasterRCNN原理详解 这是一篇完整的包括原理与实践的博客，请先阅读原理部分，对后续步骤将有更清晰的认识 目前，看到以下是fasterRCNN的结构图，下面进行详细的过程梳理：

　　机器之心报道 　　 编辑：魔王 　　 Zoubin Ghahramani 曾在一次演讲中表示：在深度学习革命之后，下一个前进的方向会是概率机器学习。 　　近日，英国皇家学会颁发 2021 年米尔纳奖（Royal Society Milner Award and Lecture），剑桥大学信息工程学教授 Zoubin Ghahramani 因其对概率机器学习的基础贡献获得此奖项。 　　 　　该奖项以计算机科学家罗宾 · 米尔纳（Robin Milner）的名字命名，由微软研究院支持，旨在奖励欧洲地区对计算机科学做出卓越贡献的个人，以支持欧洲研究者和研究机构的发展。 　　获奖后，Zoubin Ghahramani 在社交媒体上表达了自己的心情和对合作者的感谢： 　　 　　 Zoubin Ghahramani 其人 　　 　　个人主页：http://mlg.eng.cam.ac.uk/zoubin/ 　　Zoubin Ghahramani 是机器学习领域中的领军学者，尤其对概率机器学习和贝叶斯非参数方法，以及用于可扩展学习的近似变分推断算法的发展做出了基础性贡献。他还是半监督学习方法、主动学习算法和稀疏高斯过程的提倡者之一。他提出的新型无穷维非参数模型（如无穷潜在特征模型）对机器学习领域产生了极大影响。 　　他是剑桥大学信息工程学教授、伦敦 Gatsby 计算神经科学中心的创始人员

全国增值税发票查验平台验证码 6.19 更新 有人说我文章没有干货只有思路，这里我分享一下源码，训练及部署的教程： https://blog.csdn.net/kerlomz/article/details/86706542 至于国税总局的发票查验平台JS这块的逆向可以参考： https://blog.csdn.net/qq_35228149/article/details/106818057 验证码分析 如图所示：图像验证码，识别指定颜色的文字。 识别思路 首先有几条道路可以通向罗马，这里不分先后优劣一一讲述。 颜色提取的思路 ，可以采用HSV/K-means聚类进行颜色的分离提取：效果如下： 弊端显而易见，会有较大的特征丢失，识别率有较大的提升瓶颈，经过测试，中英文+汉字的识别率在90%左右。 不分离颜色的思路，该方案有两种处理方法： （1） 同时预测颜色和字符内容 ，这种方法看起来比较正统，但是成本较高，需要标注每张图的 颜色 和 字符内容 ，这个要求有多高呢，一般的打码平台是 无法 提供这样的结果的，打码平台只返回对应颜色的内容，只能人工标注，那么需要多少样本呢？笔者训练的识别率98的模型用了100w左右的样本。一张这样的样本标注假设需要0.1元，那么100w样本需要10w标注费用，假设0.01元，也要1w的标注费用。但是验证码高质量的人工标注几乎是不存在的，因为很多样本

哈喽，我是菜鸟小明哥。全称是 百变大魔王探花小明哥GBM ， GBM 是 Great Boss Man （当大老板的男人） （我又来搬砖啦，未来不再遥远） 在训练模型后的同一个脚本中即刻加载训练好的模型，出现这种错误，或者类似的错误，如下 OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:184 : Not found: Key ggnn_2/b_in not found in checkpoint 这种错误网上给的基本上是两种解决办法，而实际避开这种方法也是可以的，比如os.system另开一个python脚本命令，如下 os.system("python test.py") 当然这种就要将数据写成文件或者变量（用argparse统一接收数据的输入），这就相当于另外绕了个弯。但这种可以保证不存在图冲突的情况。 For Video Recommendation in Deep learning QQ Group 277356808 For Visual in deep learning QQ Group 629530787 I'm here waiting for you 网上给的答复无非是 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4381476/blog/4500658

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 导读 今天给大家推荐一个优秀的Github项目，总结了近几年的显著性目标检测相关顶会顶刊论文以及相应代码。尤其适合初学者的论文阅读，以及高级研究员的文献检索和代码查找。 Github地址 https://github.com/jiwei0921/SOD-CNNs-based-code-summary- 欢迎大家直接关注最新动态，持续更新中。 项目背景 显著性目标检测（salient object detection） 目的是为了找到一个场景中最显著的物体。由于其任务的实用性，应用在许多产品的底层算法中，例如抠图软件、机器人避障、自动驾驶、医学诊断等。 显著性目标检测例子 目录及部分内容截图： 点击 阅读原文 ，即可跳转本文中的 Github链接 。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。 下载1 在「 3D视觉工坊 」公众号后台回复： 3D视觉 ， 即可下载 3D视觉相关资料干货，涉及相机标定、三维重建、立体视觉、SLAM、深度学习、点云后处理、多视图几何等方向。 下载2 在 「3D视觉工坊」 公众号后台回复： 3D视觉优质源码 ， 即可下载包括 结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估计与深度补全源码、点云处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点云的3D检测、6D姿态估计源码汇总 等。 下载3 在

  接着上次的项目，主要是为了熟悉我们对NLP知识的实际应用，接着上次对深度学习中的DNN的简单应用相信大家对深度学习的相关知识以及相应的实现流程有了一个初步的了解，今天接着上次的 项目 ，通过用CNN对微博谣言检测进行实现。很明显这是个二分类的问题，因此，我们可以用到朴素贝叶斯或者逻辑回归以及支持向量机都可以解决这个问题，另外在深度学习中，我们可以用CNN-Text或者RNN以及LSTM等模型最好，之所以本次用到CNN就是通过本次项目介绍让大家对CNN有一个更深层次的了解。接下来，我们详细给大家介绍项目。 任务介绍   人们常说“流言止于智者”，要想不被网上的流言和谣言盅惑、伤害，首先需要对其进行科学甄别，而时下人工智能正在尝试担任这一角色。那么，在打假一线AI技术如何做到去伪存真？传统的谣言检测模型一般根据谣言的内容、用户属性、传播方式人工地构造特征，而人工构建特征存在考虑片面、浪费人力等现象。本次实践使用基于卷积神经网络（CNN）的谣言检测模型，将文本中的谣言事件向量化，通过循环神经网络的学习训练来挖掘表示文本深层的特征，避免了特征构建的问题，并能发现那些不容易被人发现的特征，从而产生更好的效果。 数据集介绍   本次实践所使用的 数据 [验证码：u0is]是从新浪微博不实信息举报平台抓取的中文谣言数据，数据集中共包含1538条谣言和1849条非谣言。如下图所示

1、什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能（比如，计算的能力）的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学。 它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、和专家系统等。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 2、人工智能有哪些类型？ 弱人工智能：包含基础的、特定场景下角色型的任务（我们现在仍处于弱人工智能时代，目前大部分的人工智能的产物都是基于大量数据的喂养，拟合出物体属性，是基于统计学的，需要大量的数据输入和算法支撑，是从感知的角度模拟人的智能，是一种感知计算） 通用人工智能：包含人类水平的任务 强人工智能：指比人类更聪明的机器（此时是认知计算，人工智能拥有了理解、推理以及学习的能力，拥有了人的创造、创新能力） 让机器人和人一样思考：机器学习，自动推理，人工意识，知识表示； 像人一样听懂：语音识别； 像人一样看懂：视觉识别； 和人一样运动：运动识别。 3、机器学习和深度学习算法是人工智能第三次浪潮的重要支撑，也是核心部分；人工智能包含机器学习和深度学习；机器学习与数据挖掘有部分联系，但又有别于数据挖掘（可查找资料深入了解

导语 | 虽然数据库上云解决了传统数据库很多问题，但如何让云数据库发挥最优的效能，依然充满极大挑战。为解决这一难题，高速发展的云数据库正在走向“自治”。本文是对腾讯云数据库高级产品经理刘迪在云+社区沙龙online的分享整理，为大家带来腾讯云在数据库自治服务领域的探索和实践，希望与大家一同交流。 点击视频查看完整直播回放 一、数据库自治的演进 上图所示是一张关于数据库自治的宏观视图。 业内普遍定义的石器时代大概是在十几、二十年前，刚刚进入数据库发展的快速轨道，当时的技术方案和对于数据库的认知都处于一个初级的阶段。 经历了后续的工具时代、专家时代，现在数据库自治已经到达了智能时代。在智能时代中，我们享受到了数据库自治在数据库性能优化、管理、服务等红利。 很多人都有疑惑，这条时代发展的时间线到底是怎么演进的？其实这个问题不难理解，大家在日常工作中也能体会到，时代的更替、技术的诞生，往往跟业务的需求有关，也跟现有的技术能力有关。 无论是业务驱动还是技术驱动，最终的结果就是使得数据库自治从石器时代到工具时代、专家时代、智能时代，这样一个井然有序的发展过程。 我们所谓的石器时代、工具时代、专家时代、智能时代其实不仅仅是指代时间的迭代，更多的是指技术的发展和趋势的迭代。所以有些公司现在可能依然处于石器时代，有些公司可能很早就进入了专家或者智能时代。 1. 石器时代