深度学习

今年元旦节，我写了第一篇有关管理的文章： #工程师如何从技术转型做管理# 这篇文章系统性地总结了「从技术往管理转型期间，会遇到的挑战和应对方法」，累计有7万左右的阅读，引起了挺多过来人的共鸣。 对于初级管理者来说，「能否顺利转型」是第一大挑战，因为它会决定你后续的发展路径。最终的结果无外乎这两类： 第1种，放弃转型，发现自己不适合做管理，最终回到技术岗位，走专家或者架构路线。 第2种，接受转型，认可管理者的价值，并且愿意投入热情和精力走好管理这条路。 针对第2种情况，每个人的成长速度似乎又完全不一样。我身边有挺多一线管理者，摸爬滚打了好几年，一直没法晋升到中高层管理。而有些发展快的，2-3年时间便能跨越一个层级。 到底是什么原因决定了这个差距？如果想在管理上做到快速成长，有没有可参考的建议呢？ 从技术经理到二线公司的总监，我经历了团队规模从几人到几十人的变化，用心体会过团队建设的方方面面。针对上面这个问题，我谈谈我个人的 2 点看法。 — *1* — 做成什么样，才算做好了？ 作为管理者，这是你必须要想清楚的第一个问题，也是最重要的一个问题。 为什么这么说呢？这个逻辑其实和技术晋升是一个道理，重点看两件事： 1，你能否在当前职级做出被认可的成绩 2，你的能力是否接近下个职级的要求 看似简单的问题，其实背后会体现了你对管理者的角色认知和思考深度。 做管理的，都知道要带着团队把事做好

转自： https://blog.csdn.net/study_all/article/details/102543500 一、简介 二、目标跟踪基本流程与框架 三、快速目标跟踪方法 模板匹配 TLD 光流法(Lucas-Kannade) 四、快速目标跟踪方式的应用效果 一、简介 目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一，有着非常广泛的应用，如：相机的跟踪对焦、无人机的自动目标跟踪等都需要用到目标跟踪技术。此外，还有特定物体的跟踪，比如人体跟踪，交通监控系统中的车辆跟踪，人脸跟踪和智能交互系统中的手势跟踪等。 过去的几十年来，目标跟踪技术取得了长足的进步。特别是近几年，随着深度学习的目标跟踪方法的出现，获得了令人满意的效果，也涌现了越来越多的方法，这都使得目标跟踪技术取得了突破性的进展。 本文 主要内容 包括：目标跟踪的基本流程与框架，快速目标跟踪相关方法及其应用效果。 希望通过本文能帮助读者对目标跟踪领域有一个较为全面的认识，对其中涉及到的方法及原理有进一步的了解。 二、目标跟踪基本流程与框架 目标（单目标）跟踪任务就是在给定某视频序列初始帧的目标大小与位置的情况下，预测后续帧中该目标的大小与位置。 此基本任务 大致流程 可以根据框架进行如下划分： 输入初始化目标框（初始帧），在下一帧中产生众多候选框（Motion Model），提取这些候选框的特征（Feature

给大家看一组最新数据。 2020年最新数据：人工智能、 大数据算法、P ython相关岗位 平均薪资表 为什么人工智能行业的工资那么高？ 无论是科研院所，商业巨头还是初创企业，各行各业都在大力开发或者引进人工智能，由于储备不足，导致人工智能人才现在出现缺口，而且非常巨大。 据领英最近发布的全球AI领域技术人才分布图显示，中国目前的AI人才缺口超过5万人。 人才供不应求，导致领域岗位的薪资也自然水涨船高。 很多人，尤其是应届毕业生和刚参加工作的程序员们，都想在这股 AI 热潮中，凭借实力和简历脱颖而出。然而，很多人在第一关就被 HR 刷掉了，更别说技术面了。 想必大家都知道原因。 目前的人工智能，对于本科生来说并没有深入的AI专业，毕竟这些方向属于高层次的知识，需要一定的基础。虽然由于现在AI热还有工业界对于这方面人才的强烈需求，开始有大学专门开设了AI和数据科学专业， 但是，这些学生毕业出来后所拥有的技能和企业所需的人才标准却是不对等的。 像BAT的人工智能部门；高校人工智能研究相关工作；明星创业公司，比如四小龙，商汤，矿世，科大等。如果你只学过计算机专业，想进入这些公司或者机构并没那么简单，因为你没有实操的项目，你对人工智能没有整体性和深度性的把控和学习。 而且如果你的学校背景不强硬（清华北大中科大等），就更别指望这些公司的offer了。 但这是不是就意味着你没机会了？ 不

作者 | 陈利鑫 头 图 | CSDN 下载自东方 IC 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 从开源（Open Source）一词提出到如今，开源的概念越来越成熟，作为一种创造及协作模式，开源已经不仅仅局限于软件技术的研发，更包括了诸如硬件设计、微型处理器指令集架构、规范、数据模型、协议、标准以及公众以公开模式协作创作的其他技术。开源协作将分布在世界各地的开发者们集结起来，一起开放协作，并向所有人分享成果。 中国开源：机遇与挑战并存的时代 经过三十多年的发展，全球范围内已经形成一个成熟的开源产业链。国外企业如微软通过收购开源平台 GitHub、开源 VS Code 等开源措施，成功刷新人们对微软原本封闭的印象；Google 的 Tensorflow,、Flutter、Kubernetes、Angular、Protobuf 等重量级项目也通过开源而深刻影响到全球范围内的开发者。 在国内，企业对开源技术的接受程度也逐年增高，数据显示，超八成的企业表示认可开源技术，已应用开源技术的企业占比达 86.7%，BAT、华为、滴滴等知名企业都是开源领域的重要参与者，积极拥抱开源。2019 年，国产开源项目更是处于爆发期，国内产商不断有重磅项目开源，包括腾讯的万亿级分布式消息中间件 TubeMQ、业界领先的深度学习框架 Angel，并分别捐赠给 Linux 基金会和 LF AI 基金会

大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我 热爱AI、热爱分享、热爱开源 ！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、数据结构与算法、编程 等感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为： 【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是： 【AI 菌】的Github 前言： 这个专栏我将分享我的 TensorFlow2 学习过程，力争打造一个的轻松而高效的TensorFlow2入门学习教程，想学习的小伙伴可以关注我的动态！我们一起学习，一起进步！ 相关文章： 【TF2.0深度学习实战——图像分类】 文章目录 一、回归问题 二、数据集准备 （1）数据集下载与导入 （2）数据清洗 （3）数据集划分 （4）数据检查 （5）分离标签 （6）数据规范化 三、模型搭建与训练 （1）模型的搭建 （2）模型的装配 （3）模型的训练 （4）训练的可视化 四、停训与预测 （1）提前停止训练 （2）预测效果 一、回归问题 机器学习中有两大基本问题：分类问题和回归问题。分类(classification) 的目的是从一系列的类别中选择出一个分类，如果是针对图片进行分类，就是图片分类问题，这一部分可参见我上一个专栏： 【TF2.0深度学习实战——图像分类】 。在机器学习中，另一个重要的问题就是回归问题 (regression)

这篇文章作者分别来自天津大学、武汉大学、腾讯AI实验室、美国天普大学。该算法对在高通ARM 845处理器可达140fps；另外模型大小较小，仅2.1MB；此外在许多关键点检测的benchmark中也取得了相当好的结果。 摘要： 高精度，速度快，模型小是人脸关键点的实际使用必不可少的要求。为了同时考虑这三个问题，本文研究了一个整洁的模型，该模型在野外环境(如无约束的姿态、表情、光照和遮挡条件)和移动设备上的超实时速度下具有良好的检测精度。更具体地说，我们定制了一个与加速技术相关的端到端single stage 网络。在训练阶段，对每个样本进行旋转信息进行估计，用于几何规则的关键点定位，然后在测试阶段不涉及。在考虑几何规则化的基础上，设计了一种新的损失算法通过调整训练集中不同状态（如大姿态、极端光照和遮挡）的样本权重，来解决数据不平衡的问题。我们进行了大量的实验来证明我们的有效性，在被广泛采用的具有挑战性的基准测试中， 300W(包括iBUG, LFPW, AFW, HELEN，以及XM2VTS)和AFLW，设计并显示其优于最先进的替代品的性能。我们的模型只有2.1Mb 大小和达到140帧/张在手机上 (高通ARM 845处理器)高精度，适合大规模或实时应用。 为了能更清晰了解文章的内容，用下面的思维导图来展示文章的主要贡献 Introduction 人脸关键点检测也称为人脸对齐

什么是Tensorflow? TensorFlow是谷歌推出的深度学习框架，于2019年发布了第二版。 它是世界上最著名的深度学习框架之一，被行业专家和研究人员广泛使用。 Tensorflow v1难以使用和理解，因为它的Pythonic较少，但是随着Keras发行的v2现在与Tensorflow.keras完全同步，它易于使用，易学且易于理解。 请记住，这不是有关深度学习的文章，所以我希望您了解深度学习的术语及其背后的基本思想。 我们将使用非常著名的数据集IRIS数据集探索深度学习的世界。 废话不多说，我们直接看看代码。 导入和理解数据集 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() 现在，这个 iris 是一个字典。 我们可以使用下面的代码查看键值 iris.keys() dict_keys([‘data’, ‘target’, ‘frame’, ‘target_names’, ‘DESCR’, ‘feature_names’, ‘filename’]) 因此，我们的数据在 data 键中，目标在 targe 键中，依此类推。 如果要查看此数据集的详细信息，可以使用 iris[ ['DESCR']。 现在，我们必须导入其他重要的库，这将有助于我们创建神经网络。 from sklearn.model

给大家看一组最新数据。 2020年最新数据：人工智能、 大数据算法、P ython相关岗位 平均薪资表 为什么人工智能行业的工资那么高？ 无论是科研院所，商业巨头还是初创企业，各行各业都在大力开发或者引进人工智能，由于储备不足，导致人工智能人才现在出现缺口，而且非常巨大。 据领英最近发布的全球AI领域技术人才分布图显示，中国目前的AI人才缺口超过5万人。 人才供不应求，导致领域岗位的薪资也自然水涨船高。 很多人，尤其是应届毕业生和刚参加工作的程序员们，都想在这股 AI 热潮中，凭借实力和简历脱颖而出。然而，很多人在第一关就被 HR 刷掉了，更别说技术面了。 想必大家都知道原因。 目前的人工智能，对于本科生来说并没有深入的AI专业，毕竟这些方向属于高层次的知识，需要一定的基础。虽然由于现在AI热还有工业界对于这方面人才的强烈需求，开始有大学专门开设了AI和数据科学专业， 但是，这些学生毕业出来后所拥有的技能和企业所需的人才标准却是不对等的。 像BAT的人工智能部门；高校人工智能研究相关工作；明星创业公司，比如四小龙，商汤，矿世，科大等。如果你只学过计算机专业，想进入这些公司或者机构并没那么简单，因为你没有实操的项目，你对人工智能没有整体性和深度性的把控和学习。 而且如果你的学校背景不强硬（清华北大中科大等），就更别指望这些公司的offer了。 但这是不是就意味着你没机会了？ 不

文章目录 1. 方法 2. 从零开始实现 2.1 定义模型参数 2.2 定义模型 2.3 训练和测试模型 3. 简洁实现 小结 除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。 1. 方法 这里有一个单隐藏层的多层感知机。其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元 h i h_i h i ​ （ i = 1 , … , 5 i=1, \ldots, 5 i = 1 , … , 5 ）的计算表达式为 h i = ϕ ( x 1 w 1 i + x 2 w 2 i + x 3 w 3 i + x 4 w 4 i + b i ) h_i = \phi\left(x_1 w_{1i} + x_2 w_{2i} + x_3 w_{3i} + x_4 w_{4i} + b_i\right) h i ​ = ϕ ( x 1 ​ w 1 i ​ + x 2 ​ w 2 i ​ + x 3 ​ w 3 i ​ + x 4 ​ w 4 i ​ + b i ​ ) 这里 ϕ \phi ϕ 是激活函数， x 1 , … , x 4 x_1, \ldots, x_4 x 1 ​ , … , x 4 ​ 是输入，隐藏单元 i i i 的权重参数为 w 1 i , … , w 4 i w_{1i}, \ldots, w_{4i} w 1 i ​ , … , w 4

Neural Style Transfer with OpenCV src: https://www. pyimagesearch.com/2018/ 08/27/neural-style-transfer-with-opencv/ 、 source code: https:// app.monstercampaigns.com /c/tortsem7qkvyuxc4cyfi author: Adrian Rosebrock 学完这篇教程你将掌握通过 OpenCV、Python 还有深度学习来对 图片进行神经风格迁移（neural style transfer），到了本文最后你将能够制作自己的风格迁移图片。 最初的神经风格迁移算法是由 Gatys 等人于 2015 年的 A Neural Algorithm of Artistic Style [1] 论文中发布。 到了 2016 年 Johnson 等人发表了 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution（实时风格转移和超分辨率的感知损失） [2] 这将神经网络描述为使用感知损失的超分辨率问题。最终的结果是使一个神经风格迁移算法比 Gatys 等人的方法要快上三个数量级（其中也存在一些缺陷，我将在后文说到）。 使用 OpenCV