方案设计篇：如何设计可落地的AI解决方案 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 行业背景：AI新零售是什么? • 用户需求：线下门店业绩如何提升？ • 长期⽬目标：货架数字化与业务智能化 • 短期目标：自动化陈列审核和促销管理 • 方案设计：基于深度学习的检测/分类的AI流水线 • 方案交付：支持在线识别和API调用的 AI SaaS 目录 行业背景：AI新零售是什么

https://github.com/wanzhenchn/keras-docs-zh。 感谢 keras-team 所做的中文翻译工作，本文档制作基于此处。 严正声明：本文档可免费用于学习和科学研究，可自由传播，但切勿擅自用于商业用途，由 此引发一切后果贡献者概不负责。 The main reason of organizing PDF version based the Chinese Keras 19 Keras 配置文件保存在哪里？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.20 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？ . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.21 如何在 Keras 中安装 HDF5 或 h5py 来保存我的模型？ . . . . . . . . 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转 换为实验结果，是做好研究的关键。 如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras： • 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。 • 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。 • 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 查看文档，请访问 Keras.io。 Keras 兼容的 Python 版本: Python

SQL MapReduce Blink  场景丰富: 图像/视频/推荐/搜索  大数据+大模型: Model Zoo  跨场景+跨模态  开箱即用: 封装复杂性  白盒化, 可扩展性强  积极对接开源系统+模型 FTRL SGD Adam Solutions Librarys 优势: Components Framework EasyVision EasyRec

FP-Growth算法的优点 1.与Apriori算法相比，该算法只需对数据库进行两次扫描 2.该算法不需要对项目进行配对，因此速度更快。 3.数据库存储在内存中的压缩版本中。 4.对长、短频繁模式的挖掘具有高效性和可扩展性。 FP-Growth算法的缺点 1.FP-Tree比Apriori更麻烦，更难构建。 2.可能很耗资源。 3.当数据库较大时，算法可能不适合共享内存 41 1 FP-Growth算法演示二-------构造FP树

com/lepture/captcha flask flask 是一个基于 Werkzeug 和 jinja2 开发的 Python Web 应用程序框架，遵从 BSD 开源协 议。它以一种简约的方式实现了框架核心，又保留了扩展性。 https://github.com/pallets/flask 生成验证码数据集 验证码（CAPTCHA）简介 全自动区分计算机和人类的公开图灵测试（英语：Completely Automated

Monocular SLAM for Augmented Reality Keyframe-based SLAM vs Filtering-based SLAM • 优点 • 精度高 • 效率高 • 扩展性好 • 缺点 • 对强旋转很敏感 • 共同的挑战 • 快速运动 • 运动模糊 • 特征不够丰富 H. Strasdat, J. Montiel, and A. J. Davison. Visual

)−?(?0) ?? = lim ?→?0 + ?(?)−?(?0) ?−?0 3.函数的可导性与连续性之间的关系 Th1: 函数?(?)在?0处可微⇔ ?(?)在?0处可导。 Th2:若函数在点?0处可导，则? = ?(?)在点?0处连续，反之则不成立.即函数连续不一定可 导。 Th3:?′(?0)存在⇔ ?′−(?0) = ?′+(?0) 4.平面曲线的切线和法线 法线方程：? − ?0 = − 1 ?′(?0) (? − ?0), ?′(?0) ≠ 0 5.四则运算法则 机器学习的数学基础 2 设函数? = ?(?)，? = ?(?)在点?可导，则： (1) (? ± ?)′ = ?′ ± ?′ (2) (??)′ = ??′ + ??′ ?(??) = ??? + ??? 反函数的运算法则: 设? = ?(?)在点?的某邻域内单调连续，在点?处可导且?′(?) ≠ 0，则其反函数在点?所对应的?处可导，并且有 ?? ?? = 1 ?? ?? (2) 复合函数的运算法则:若? = ?(?)在点?可导,而? = ?(?)在对应点?(? = ?(?))可导,则 复合函数? = ?(?(?))在点?可导,且?′ = ?′(?) ⋅ ?′(?) (3) 隐函数导数

0) ?? = lim ?→?0 + ?(?)−?(?0) ?−?0 4 高等数学 3.函数的可导性与连续性之间的关系 Th1: 函数?(?)在?0处可微⇔ ?(?)在?0处可导。 Th2:若函数在点?0处可导，则? = ?(?)在点?0处连续，反之则不成立。即函数连续不一定可 导。 Th3:?′(?0)存在⇔ ?′−(?0) = ?′+(?0) 5 高等数学 4.平面曲线的切线和法线 − ?0) 法线方程：? − ?0 = − 1 ?′(?0) (? − ?0), ?′(?0) ≠ 0 6 高等数学 5.四则运算法则 设函数? = ?(?)，? = ?(?)在点?可导，则： (1) ? ± ? ′ = ?′ ± ?′ (2) (??)′ = ??′ + ??′ ?(??) = ??? + ??? (3) ( ? ?)′ = ??′−??′ ?2 (? 反函数的运算法则: 设? = ?(?)在点?的某邻域内单调连续，在点?处可导且?′(?) ≠ 0，则 其反函数在点?所对应的?处可导，并且有 ?? ?? = 1 ?? ?? (2) 复合函数的运算法则:若? = ?(?)在点?可导,而? = ?(?)在对应点?(? = ?(?))可导,则复合函 数? = ?(?(?))在点?可导,且?′ = ?′(?) ⋅ ?′(?) 11 高等数学 (3)

业中的重要地位。 本书基于清华大学出版社出版的《TensorFlow 深度学习—深入理解人工智能算法》一书 进行二次撰写，代码部分完全基于 PyTorch 进行实现。考虑到本人能力有限、行文仓促，可 以预见地，本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 者快速上手深度学习算法，另一方面也 14.4 值函数方法 14.5 Actor-Critic 方法 14.6 小结 14.7 参考文献 第 15 章 自定义数据集 15.1 精灵宝可梦数据集 15.2 自定义数据集加载流程 15.3 宝可梦数据集实战 15.4 迁移学习 15.5 Saved_model 15.6 模型部署 15.7 参考文献 预览版202112 发布，并在图片识别竞赛中取得了巨大的性能提升，此后几十层、数百层、甚至 上千层的神经网络模型相继提出，展现出深层神经网络强大的学习能力。业界一般将利用 深层神经网络实现的算法称作深度学习，本质上神经网络和深度学习可认为是相同的。 现在简单来比较一下深度学习算法与其它算法的特点。如图 1.3 所示。基于规则的系 统一般会编写显式的检测逻辑，这些逻辑通常是针对特定的任务设计的，并不适合其他任 务。传统的机器学

3.1 学习语言模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303 8.3.2 马尔可夫模型与n元语法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 8.3.3 自然语言统计 . . . . 双向循环神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 9.4.2 双向模型 . . . . . . . 的事。这些工具已经对工业和社会产生了越来越广泛的影响，改变了电影的制作方式、疾病的诊断方式，并 在基础科学中扮演着越来越重要的角色——从天体物理学到生物学。 关于本书 这本书代表了我们的尝试——让深度学习可平易近人，教会人们概念、背景和代码。 1 一种结合了代码、数学和HTML的媒介 任何一种计算技术要想发挥其全部影响力，都必须得到充分的理解、充分的文档记录，并得到成熟的、维护 良好的工具的支持