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  • pdf文档 阿里云上深度学习建模实践-程孟力

    阿里云深度学习实践 程孟力 花名: 杨熙 阿里巴巴-计算平台-PAI 个性化推荐 视频理解 智能对话系统 图像检索 更多场景  OCR识别  人脸核身  智能风控  自动驾驶  语音助手 • • • 优势: 效果 显著超越 传统模型(线性层模型 / 树模型 / SVM模型 / … ) 深度学习应用场景 沙漠 湖泊 旅行 深度学习应用主要的挑战: 2.模型效果优 化困难 机器学习框架(PAI-TensorFlow/PAI-PyTorch/Caffe /Alink/…) 计算引擎(MaxCompute / EMR / Flink) 基础硬件(CPU/GPU/FPGA/NPU) 阿里云容器服务(ACK) • 200+组件 • 数十个场景化模版 • 所见即所得 交互式建模(DSW) • JupyterLab、WebIDE • 多框架兼容 • 可视化+tensorboard
    0 码力 | 40 页 | 8.51 MB | 1 年前
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  • pdf文档 华为云深度学习在文本分类中的实践-李明磊

    华为云深度学习在文本分类中的实践 华为 Cloud&AI 李明磊 3 2 3 1 4 分类 算法 简史 深度 学习 架构 难点 应用 案例 目录 4 文本分类介绍 内容:  买没几天就降价一点都不开心,闪存跑分就五百多点点 ---  外观漂亮音质不错,现在电子产品基本上都是华为的了 ---  汽车不错,省油,性价比高 ---  这个政策好啊,利国利民 --- 85 0.9 0.95 人工标注 系统标注 效果:F1 未标注集合 ???????????? ???????????? 种子语料 机器学习模型 人工标注 15 华为云主动学习平台 16 华为云主动学习平台 17 1 2 4 3 分类 算法 简史 深度 学习 架构 难点 应用 案例 目录 18 情感分析 0.00% 20.00% 40.00% 60.00%
    0 码力 | 23 页 | 1.80 MB | 1 年前
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  • pdf文档 QCon北京2018-《未来都市--智慧城市与基于深度学习的机器视觉》-陈宇恒

    特征向量 AI+智慧城市 2015-2017 l单机、简易分布式人脸检测、跟踪、比对平台 l处理数十路到数百路监控摄像头数据 l千万级别深度学习特征检索 l行业试水 2018-2019 l云原生Cloud-Native超大规模视图存储、处理、检 索 l处理数万到数十万路,城市范围级别监控、门禁摄 像头数据 l10-100 Billion级别深度学习特征检索 - PB以上级别数据库存储 错误概率 97% 通过率 6位密码时代 1/100万 错误概率 95% 通过率 6000万张人脸训练 2016 2017 What’s Next? 2018 自我演化的异构人工智能云 云原生的深度学习数据闭环 自进化深度学习系统 高度定制的 图片、特征仓库 深度学习 应用服务 场景相关业务 数据清洗-查询 深度学习训练平台 模型测试与验证 深度学习算法在产品应用中的挑战
    0 码力 | 23 页 | 9.26 MB | 1 年前
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  • pdf文档 动手学深度学习 v2.0

    们和社区 的快速更新;(5)由一个论坛2作为补充,用于技术细节的互动讨论和回答问题。 这些目标经常是相互冲突的。公式、定理和引用最好用LaTeX来管理和布局。代码最好用Python描述。网页 原生是HTML和JavaScript的。此外,我们希望内容既可以作为可执行代码访问、作为纸质书访问,作为可下 载的PDF访问,也可以作为网站在互联网上访问。目前还没有完全适合这些需求的工具和工作流程,所以我 ti‐label classification)。举个例子,人们在技术博客 上贴的标签,比如“机器学习”“技术”“小工具”“编程语言”“Linux”“云计算”“AWS”。一篇典型的文章可 能会用5~10个标签,因为这些概念是相互关联的。关于“云计算”的帖子可能会提到“AWS”,而关于“机 器学习”的帖子也可能涉及“编程语言”。 此外,在处理生物医学文献时,我们也会遇到这类问题。正确地标记文献很重要,有利于研究人员对文献 • 最后,带宽的大幅增加迫使计算机设计者将固态驱动器与PCIe总线相连接,这种驱动器称为NVMe(非 易失性内存增强),其最多可以使用4个PCIe通道。在PCIe4.0上最高可达8GB/s。 云存储 云存储提供了一系列可配置的性能。也就是说,虚拟机的存储在数量和速度上都能根据用户需要进行动态分 配。建议用户在延迟太高时(例如,在训练期间存在许多小记录时)增加IOPs的配置数。 12.4.4
    0 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前
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  • pdf文档 QCon2018北京-基于深度学习的视频结构化实践-姚唐仁

    《基于深度学习的视频结构化实践》 七牛云 AI实验室首席架构师/姚唐仁� • 围绕海量数据提供创新的云服务,帮助客户缩短想法到产品的距离 • 创立6年,每年超过300%的业绩增长 • 已完成5轮融资,累计超过20亿 • 长期服务70多万企业用户和开发者 • 文件数超过2000亿,每日新增文件20亿 • 覆盖全球300个节点 • 覆盖金融、公安、广电媒体、互联网等行业 • 国内领先的云计算厂商 关于七牛云 智能多媒体服务 数据洞察 机器学习 内容生产者 内容消费者 内容采集 (上传加速) 内容分发 海量存储 海量富媒体数据的业务布局 视觉智能 Vision Intelligence 数据智能 Data Intelligence 海量存储 ���� ���� ���� 弹性计算 ��� ��� 智能网络 API �� ���� �� ��(��)� 视频描述-标签 视频处理 Frames Flows Audio …….� Others 节省了80%的人力成本,缩短了50%的实现周期 七牛云深度学习平台 1 ��P ���� 2 ���� 3 ����� 4 ���� ����� 5 1 ��P IF�� 6 �� ��N� 7 ���� 8 2 ������
    0 码力 | 39 页 | 38.01 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 谭国富:深度学习在图像审核的应用

    图像暴恐内容识别 l 识别应用:腾讯云,微云,QQ群 Ø 对于输入的图片,系统将会通过对其内容的识别 分析给出其属于武装份子、管制刀具、枪支弹药、 人群聚集、火灾、血腥、极端主义或恐怖主义标 识的概率,通过其概率最大的类型,判断其图片 性质属于属于暴恐还是正常。 Ø 高准确率: 在内部业务上测试,准确率97%,覆 盖80%以上的案例 Ø 腾讯云,承担每天数亿的图像审核, 已经 累计支持上百家客户。 操作系统 应用场景 add conv w x b 公共计算库 X86 优化 Android 优化 iOS 优化 GPU 优化 内存池 硬件设备 网络模型 • 越来越多的应用场景,云服务,Android,iOS, 闸机嵌入式 • 越来越复杂的限制条件, 内存,功耗,延迟 • 越来越多的数据量,图像从百万到千万,数据从图像到视频 • 越来越复杂的网络结构,从Resnet,Re com/tencent/ncnn • 针对移动端优化版本 • 开源建设, 2.6k+ stars SACC2017 从静到动:结合视频识别能力 从图像到声音: 音频识别 03 图像内容审核的扩展和延伸 优图-腾讯云 天御内容识别解决方案 Deep Eye SACC2017 腾讯优图-腾讯云天御 内容审核解决方案 SACC2017 针对直播 – 视频鉴黄解决方案 • 在部署了DeepEye视频直播鉴黄解决方案后,系
    0 码力 | 32 页 | 5.17 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 AI大模型千问 qwen 中文文档

    11.1 SkyPilot 是什么 SkyPilot 是一个可以在任何云上运行 LLM、AI 应用以及批量任务的框架,旨在实现最大程度的成本节省、最 高的 GPU 可用性以及受管理的执行过程。其特性包括: • 通过跨区域和跨云充分利用多个资源池,以获得最佳的 GPU 可用性。 • 把费用降到最低——SkyPilot 在各区域和云平台中为您挑选最便宜的资源。无需任何托管解决方案的 额外加价。 • • 将服务扩展到多个副本上,所有副本通过单一 endpoint 对外提供服务 • 所有内容均保存在您的云账户中(包括您的虚拟机和 bucket) • 完全私密 - 没有其他人能看到您的聊天记录 22 Chapter 1. 文档 Qwen 1.11.2 安装 SkyPilot 我们建议您按照 指示 安装 SkyPilot。以下为您提供了一个使用 pip 进行安装的简单示例: # You can paperspace, # cudo, ibm, scp, vsphere, kubernetes pip install "skypilot-nightly[aws,gcp]" 随后,您需要用如下命令确认是否能使用云: sky check For more information, check the official document and see if you have set up your cloud
    0 码力 | 56 页 | 835.78 KB | 1 年前
    3
  • pdf文档 复杂环境下的视觉同时定位与地图构建

    计算自身位置(在空间中的位置和朝向) • 构建环境地图(稀疏或者稠密的三维点云) 稀疏SLAM 稠密SLAM SLAM系统常用的框架 输入 • 传感器数据 前台线程 • 根据传感器数据进行跟踪求解, 实时恢复每个时刻的位姿 后台线程 • 进行局部或全局优化,减少误差累积 • 场景回路检测 输出 • 设备实时位姿 • 三维点云 RGB图 深度图 IMU测量值 优化以减少误差累积 回路检测 小范围内定位精度较高 • 无需预先布置场景 基本原理:多视图几何 投影函数 主要模块 • 特征跟踪 • 获得一堆特征点轨迹 • 相机姿态恢复与场景三维结构恢复 • 求解相机参数和三维点云 • 如何处理循环回路序列和多视频序列? • 如何高效高精度地处理大尺度场景? • 如何处理动态场景? • 如何处理快速运动和强旋转? 复杂环境下的主要挑战 我们课题组的工作 • 面向大尺度场景的运动恢复结构
    0 码力 | 60 页 | 4.61 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 《TensorFlow 2项目进阶实战》1-基础理论篇:TensorFlow 2设计思想

    生产级AI方案 TensorFlow 2 核心模块 TensorFlow 2 核心模块概览 tf.keras:分布式和高性能的 Keras • 构建和训练模型的高层次 API • API 完全兼容原生 Keras • 支持保存和加载 TensorFlow SavedModel • 支持 Eager Execution • 支持分布式训练 tf.data:功能强大的数据管理模块 支持多种数据处理
    0 码力 | 40 页 | 9.01 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 机器学习课程-温州大学-numpy使用总结

    理的函数。 NumPy的官方文档: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ NumPy是什么? 7 Anaconda里面已经安装过NumPy。 原生的Python安装: · 在cmd中输入 安装之后,我们用导入这个库 > import numpy as np NumPy的安装 > pip install numpy 8 2.NumPy数组(ndarry)对象
    0 码力 | 49 页 | 1.52 MB | 1 年前
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阿里云上深度学习建模实践程孟力华为文本分类李明磊QCon北京2018未来都市智慧城市基于机器视觉陈宇恒动手v2QCon2018视频结构结构化姚唐仁国富图像审核应用AI模型千问qwen中文文档复杂环境同时定位地图构建TensorFlow快速入门实战基础理论基础理论设计思想课程温州大学numpy使用总结
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