神经网络

深度学习工程师能力模型 深度学习工程师 能力评估标准主要面向软件相关行业的企业员工及社会人士，能力级别 分为初级，中级，高级三个级别。深度学习工程师能力评估要素主要包括专业知识，工程能 力，业务理解与实践共 3 大类 9 小类。其中，专业知识包括编程基础、机器学习基础、神经 网络基础、深度学习基础；工程能力包括代码规范能力、算法模型实现能力、工程开发与架 构设计能力；业务理解与实践包括行业及业务知识、业务应用能力. 4.1 基本要求 能够熟练开发、修改和运行深度学习代码，并进行工程化层面上的改造；具有将初等复 杂的应用问题初步转化为适当的机器学习问题，并予以解决的能力。 4.2 专业知识要求 深度学习工程师 能力评估要素 专业知识 编程基础 机器学习基础 神经网络基础 深度学习基础 工程能力 代码规范能力 算法模型实现能力 工程开发与架构设计能力 业务理解与实践 行业及业务知识 业务应用能力 4.2.1 编程基础 应具备程序开发经历和经验。具体要求包括： a) 能够较为熟练地使用编程语言（以 Python 为例）； b) 能够使用编程语言处理文本数据、图片数据及语音数据等； c) 能够按照文档说明使用矩阵运算包和机器学习包（以 numpy，sklearn 为例） ； d) 能够使用高级语言开发实现给定需求。 4.2.2 机器学习基础 应具备机器学习模型使用经验。具体要求包括： a)

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

1. 引言   你曾遇到过这种情况吗？一本小说太长，要花很长时间阅读，但如果有app能自动为你阅读，就会省时很多。因此，将文本转换成语音的工具应运而生。华为机器学习服务（HUAWEI ML Kit）具备语音合成（Text To Speech, TTS）功能，能让app快速实现从文本到语音的转换。TTS可以将文本转换成人声。这也可以通过默认方法实现，但这些方法不能提供自然或真实的声音。TTS服务全球通用，利用深度神经网络对文本进行处理，从而创造出自然的声音，同时也支持多种音色，以增强人声效果。TTS使用了云服务，字符数限制在500个以内，并使用UTF-8编码。   目前支持的音色如下： 英文-男声 英文-女声 中文-男声 中文-女声 英文+中文-男声 英文+中文-女声 2. 结果展示   视频展示了使用该服务后得到的结果。   视频链接： https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?fid=18&tid=0201314285827100291 3.集成步骤    步骤1： 在Android Studio中新建项目。    步骤2： 在app.gradle文件中添加依赖。   implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-voice-tts:1.0.4.300'    步骤3：

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！ 传统的数据开放共享方式，很多是将原始数据以明文的方式直接输出，这样在数据安全和隐私保护方面存在显著风险，不符合日益完善的法律法规要求，也越来越不能满足当今数据体量、规模日益庞大而复杂的应用需求。另外，也存在加工为标签类的数据再进行输出的方式，但通常存在信息漏损，使用这类数据进行建模，效果大打折扣。 经过实践，TalkingData 借助机器学习技术探索出一套新的方案，通过对原始数据进行分布式的隐含表征提取计算（一种数据变换方式），再将变换后的数据用于开放共享，既可以满足数据输出的安全性要求，又提升了大数据输出的处理速度。该数据输出方式主要基于机器学习的分布式 embedding 算法（嵌入算法）。Embedding 算法是一系列算法的统称，该类算法能够对原始数据进行变换，并挖掘其中的潜在关联。Embedding 算法处理后的数据由于信息漏损较少，相对标签数据有更好的建模效果，被广泛用于推荐系统、自然语言处理等领域。 TalkingData 将该类算法应用到数据安全输出领域，使得原始数据在经过变换后，能够以不具备可识别性的方式输出，而数据获取方无法从中提取到与个人身份相关的敏感信息，也就实现了对隐私数据的匿名化保护。 基于保护用户隐私

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

张宏 ：移动机器人全局定位技术与方法是啥？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。 人工智能不仅要复现人类的大脑，还要构建容纳智能大脑的身体，机器人将是人工智能的完全体。8月7日-8月9日，2020年全球人工智能和机器人峰会（简称“CCF-GAIR 2020”）在深圳如期举办！CCF-GAIR由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办，以“AI新基建 产业新机遇”为大会主题，致力打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资领域盛会。今年CCF-GAIR 2020 的“机器人前沿专场”汇集了来自学术界和产业界的专家、有院士级人物、承担国家级机器人研究项目的大牛以及产研能力兼具、奋斗在机器人商业化一线战场的开拓者。本次专场首先出场的嘉宾是加拿大阿尔伯塔大学终身教授张宏。张宏教授是加拿大工程院院士、IEEE Fellow。曾经担任在温哥华举行的2017年IEEE 世界智能机器人与系统大会（IROS)总主席，最近马上要加入中国南方科技大学电子与电器工程系。迄今为止，张宏教授已在国际顶级期刊及重要会议上发表了将近200余篇文章，涉及机器人操作、多智能系统、视觉检测和视觉导航。张宏教授今天的演讲主题是《移动机器人全局定位技术与方法》。张宏：大家早上好

前段时间我在Techbeat上做了一个关于AI芯片的讲座，这里我整理了一个文字的版本，分享给大家。 TechBeat - 让AI大有可为 ​ www.techbeat.net 我们说AI芯片，一般是泛指所有用来加速AI应用，特别是基于神经网络的深度学习应用的硬件，它可以是一颗独立的芯片，也可以是芯片中的模块，其基本技术都是相关的。 当我们讨论AI芯片出现的背景的时候，经常会看到这两张图。左边这张是openai在2018年发布的报告，简单来说，它的结论就是从2012年到2018年，我们训练神经网络模型需要的计算量呈指数型增长。这背后一方面是因为我们使用的神经网络模型的规模越来越大，另一方是要训练这样的模型需要更大的数据集。这个规律我们也称为AI的摩尔定律。 右边这张图是通用处理器的性能在40年间增长的趋势，可以看到，在近10年，处理器性能的增长已经非常缓慢了，很难达到实际的摩尔定律最初的预测。 综合来说，AI计算的需求爆炸性增长，而通用处理的处理能力很难提升，这中间就出现一个很明显的gap。 所以，一个很直接的想法就是，如果通用处理器不能满足AI计算的需求，我们是否可以设计针对AI计算的专用处理器呢？答案当然是肯定的。这也就是领域专用计算的概念。一般来说，一个领域是不是适合开发专用的处理器有两个条件，第一是这个领域的应用需求足够大，有很强的动力驱动相应的研发投入

点击蓝色“程序员书单”关注我哟 加个“星标”，每天带你读好书！ ​ 在介绍本书单之前，我想先问一下各位读者，你们之前对于Java并发编程的了解有多少呢。经过了10多年的发展，Java Web从开发框架到社区都已经非常成熟，很多程序员都可以通过使用框架很快速地搭建起一个Java Web应用，特别是近几年SpringBoot大热，干脆连配置都不需要了解了，直接一键式编译部署运行，让Java工程师的入门成本变得越来越低。 但于此同时，互联网公司对于Java的应用场景也在不断地升级换代，从单机部署再到分布式，从SOA再到微服务，Java后端技术栈变得更加庞大，对于工程师的要求也越来越高，特别是对于大公司来说更是如此，也正因为如此，对Java工程师的考察已经不限于Java Web的那套东西了，企业往往会提出更高的要求，比如熟悉Java并发编程和JVM调优，了解分布式技术、微服务以及中间件等等。 而今天的这份书单就会来推荐一些关于Java并发编程的好书，对于一个Java工程师来说，我们一开始接触的其实是Java中的多线程，所以这份书单也会由浅入深依次推荐相应的书籍，从多线程基础，再到并发编程实战，最后则会推荐几本关于并发编程原理的书籍，其中也包含了对于JUC并发包的源码解析。 Java并发编程书单 ​ Java多线程编程核心技术 Java多线程是每个Java工程师都必须要掌握的知识点

在上期文章中，我们概括性的介绍了Python给光学仿真带来的各种便利和优势，本章将直接开门见山，通过仿真来实现一种最重要的光学现象-光的衍射：以矩孔衍射为例。 光的衍射带来了什么重要应用？ 2019年7月，一篇现象级的大作问鼎《Science》：UCLA的科学家Aydogan Ozcan首次提出一种全新的光学-AI系统，即全光衍射神经网络（ All-optical machine learning using diffractive deep neural networks ）。 该系统由多层物理衍射表面形成，这些物理结构协同工作，通过光束在各衍射层中的传播，光速地执行各种复杂功能。虽然这个物理网络的推理和预测机制是在光学场景下的，但其学习和训练部分是通过计算机在深度学习算法框架下完成的。其基本模型基于深度学习原理，其中给定每层物理衍射表面上的每个微纳单元充当神经元，具有复值透射系数，可对入射光进行相位调制，振幅调制或相位-振幅同时调制。通过使用深度学习手段来训练每层的复值透射系数，不断优化各物理衍射表面上复值透射系数分布，提高光学衍射神经网络输出性能，通过探测代表其分类结果在探测平面上的能量分布，以执行网络输入和输出平面之间既定的分类和目标识别功能。在这个学习阶段之后，该模型的设计得以固定的，一旦它被制造，如利用3D打印技术

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！ 介绍 自然语言处理是数据科学领域最热门的课题之一。公司在这一领域投入大量资金进行研究。每个人都在努力了解自然语言处理及其应用，并以此为生。 你知道为什么吗？ 因为仅仅在短短几年的时间里，自然语言处理已经发展成为一种无人能想象的强大而有影响力的东西。 为了了解自然语言处理的力量及其对我们生活的影响，我们需要看看它的应用。因此，我列出了自然语言处理的十大应用。 那么，让我们从自然语言处理的第一个应用开始。 搜索自动更正和自动完成 每当你在谷歌上搜索某个东西，在输入2-3个字母后，它会显示可能的搜索词。或者，如果你搜索一些有错别字的东西，它会更正它们，仍然会找到适合你的相关结果。是不是很神奇？ 它是每个人每天都在使用的东西，但从来没有太多的关注它。这是自然语言处理的一个很好的应用，也是一个很好的例子。它影响世界上数百万人，包括你和我。 搜索自动完成和自动更正都有助于我们更有效地找到准确的结果。现在，其他许多公司也开始在他们的网站上使用这个功能，比如Facebook和Quora。 搜索自动完成和自动更正背后的驱动引擎是语言模型。 语言翻译 你有没有用谷歌翻译来找出不同语言中的某个词或短语？它将一段文字用一种语言翻译成另一种语言的容易程度是相当惊人的，对吧？它背后的技术是机器翻译。