应用规则：我们将创建规则并将它们应用于项集F3。现在假设最小置信值是60%。 对于I的每个子集S，输出规则 • S–>（I-S）（表示S推荐I-S） • 如果：支持度(l)/支持度(S)>=最小配置值 21 2.Apriori算法 算法案例 {1,3,5} 规则1:{1,3}–>（{1,3,5}–{1,3}）表示1&3–>5 置信度=支持度(1,3,5)/支持度(1,3)=2/3=66 0年提出的关联分析算法，它采 取如下分治策略：将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树（FP-Tree）， 但仍保留项集关联信息。 该算法是对Apriori方法的改进。生成一个频繁模式而不需要生成候选模式。 FP-growth算法以树的形式表示数据库，称为频繁模式树或FP-tree。 此树结构将保持项集之间的关联。数据库使用一个频繁项进行分段。这个片段被称 为“模式片段”。分析了这些 FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描，而Apriori算法在求每个潜在 的频繁项集时都需要扫描一次数据集，所以说Apriori算法是高效的。其中 算法发现频繁项集的过程是： (1)构建FP树； (2)从FP树中挖掘频繁项集。 28 3.FP-Growth算法 FP-growth算法思想 该算法和Apriori算法最大的不同有两点： 第一，不产生候选集 第二，只需要两次遍历数据库，大大提高了效率。

人群聚集 火灾 血腥 极端主义、恐怖主义标识 SACC2017 内容识别 – 人脸识别 l 政治敏感人物识别， 直播， 视频等场景 Ø 上亿级别的人脸检索，秒级的检索速度从黑名 单，白名单数据库中返回目标人脸信息。 Ø 技术指标：优图人脸识别通过传统方法和深度 学习技术结合，以空间面孔墙和微众银行远程 核身为基础，在性能上达到LFW 99.80%。 Ø QQ，微云等： 非法设置领导人头像， 节点心跳异常告警 • 运维工具化，快速屏蔽/启动异常机器 • 灵活的资源分配 • 支持以 GPU 或节点为粒度进行资源分配 • 用户配置任务所需最小资源 • 自动扩缩容，最大化资源使用率 • 支持不同计算框架 • 调度与任务松耦合，用户可以灵活定义任务 • 支持配置 docker 镜像，完全自定义运行环 境 • 良好的用户体验 • 完善的客户端工具 • 任务进度微信提醒 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 统对直播房间的视频流按指定的时间间隔（用户 可配置）进行截图，通过鉴黄引擎给该图片进行 鉴别，并将可疑图片和对应的房间信息回调给开 发者，开发者可以根据返回的结果信息优先给审 核人员进行审核，进行封停等进一步处理。经过 审核没有问题的内容再呈现倒观看者的屏幕。

2017 Amazon 的人工智能&深度学习 围绕数据的“飞轮” 机器学习 深度学习 人工智能 更多的用户 更好的产品 更多的数据 更好的分析 对象存储 数据库 数据仓库 数据流分析 商业智能 Map/Reduce 内存数据库 数据检索 点击流 用户活动 内容生成 购买 点击 喜好 传感器数据 机器学习& 人工智能 大数据 更多的用户 更好的产品 更多的数据 更好的分析 围绕数据的“飞轮” 可用性& 简易性 一键获得的GPU 加速的深度学习 AWS 深度学习AMI 高达 ~40k CUDA cores MXNet TensorFlow Theano Caffe Torch 预配置的 CUDA 驱动 Anaconda, Python3 + CloudFormation 模版 + 容器镜像文件 全新的 EC2 P2 实例 | 高达16 块 GPUs ▪ 这款新实例类型包含了高达

我们有一个窗口（比如说三个单词） ，我们会对所有文本进行滑动。 3.滑动窗口为我们的模型生成训练样本 16 3.Word2Vec （下图左边为CBOW，右边为Skip-Gram） CBOW对小型数据库比较合适，而Skip-Gram在大型语料中表现更好。 17 3.Word2Vec 我们实际构建和训练模型的数据集将如下所示： 这被称为连续词袋结构，并在word2vec论文 one of the 析，可以很好地推广到其他任务 ✓ 2017年，在Ashish Vaswani et.al 的论文《Attention Is All You Need》 中，考虑到主导序列转导模型基于编码器-解码器配置中的复杂递归或卷积 神经网络，性能最好的模型被证明还是通过注意力机制（attention mechanism）连接编码器和解码器，因而《Attention Is All You Need》 ，和抽取式文本摘要(EATS)，即直接抽取 原始素材并拼接成简单概要 摘要/标 题生成 内容续写 （例如文 章续写） 整段文本 生成 产品 特色 通过随机Mask(即遮挡)数据库文本中的 词语或语段，让神经网络自主学习复原被 遮挡部分，从而拥有“猜测”缺失内容的 能力，产出预训练模型。再通过大规模预 训练模型理解上文或给定条件，从概率层 面推测最符合要求的输出结果。其本质是

命令行，输入“nvcc - V”，即可打印当前 CUDA 的版本信息，如图 1.29 所示，如果命令无法识别，则说明安装 失败。同时也可以从系统环境变量 Path 中找到 CUDA 10.1 的路径配置，如图 1.28 所示。 图 1.27 CUDA 安装界面-3 图 1.28 CUDA 安装结果测试-1 图 1.29 CUDA 安装结果测试-2 1.6.3 PyTorch pillow pandas - i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 国内使用 pip 命令安装时，可能会出现下载速度缓慢甚至连接断开的情况，需要配置 国内的 pip 源，只需要在 pip install 命令后面带上“-i 源地址”参数即可。上述命令即使用 了清华大学的 pip 源。 1.6.4 常用编辑器安装 使用 Python Text、PyCharm 和 VS Code 等综合 IDE 开发中大型 项目。本书推荐使用 PyCharm 编写和调试，使用 VS Code 交互式开发，这两者都可以免费 使用，用户自行下载安装，并配置好 Python 解释器即可。限于篇幅，这里不再赘述。 预览版202112 第 1 章 人工智能绪论 22 1.7 源代码下载 本书配套的源代码和课件等学习资料可以通过

间。 成熟的库应该自动化常见的任务，示例代码应该使从业者可以轻松地修改、应用和扩展常见的应用程序，以 满足他们的需求。以动态网页应用为例。尽管许多公司，如亚马逊，在20世纪90年代开发了成功的数据库驱 动网页应用程序。但在过去的10年里，这项技术在帮助创造性企业家方面的潜力已经得到了更大程度的发挥， 部分原因是开发了功能强大、文档完整的框架。 测试深度学习的潜力带来了独特的挑战，因为任何 到问 题的答案。 Discussions7 6 https://discuss.d2l.ai/ 7 https://discuss.d2l.ai/t/2086 8 目录 安装 我们需要配置一个环境来运行 Python、Jupyter Notebook、相关库以及运行本书所需的代码，以快速入门并 获得动手学习经验。 安装 Miniconda 最简单的方法就是安装依赖Python 3 用程序）与应用程序进行交互；紧接着，应用程序与数据库引擎进行交互，以保存交易历史记录并跟踪每个 用户的动态；其中，这个应用程序的核心——“业务逻辑”，详细说明了应用程序在各种情况下进行的操作。 为了完善业务逻辑，开发人员必须细致地考虑应用程序所有可能遇到的边界情况，并为这些边界情况设计合 适的规则。当买家单击将商品添加到购物车时，应用程序会向购物车数据库表中添加一个条目，将该用户ID与 商品I

verification） 人脸识别（face recognition） • 有一个K个人的人脸数据库 • 获取输入图像 • 如果图像是K个人中的某人（或不认识） • 输入图片，以及某人的ID或者是名字 • 验证输入图片是否是这个人 人脸聚类（Face Clustering） 在数据库中对人脸进行聚类， 直接K-Means即可。 5 1.人脸识别概述 人脸检测的步骤 • 人脸定位 在一次学习问题中，只能通过一个样本进行学习，以能够认 出同一个人。大多数人脸识别系统都需要解决这个问题。 系统需要做的就是，仅仅通过一张已有的照片，来识别前面 这个人确实是她。相反，如果机器看到一个不在数据库里的 人所示），机器应该能分辨出她不是数据库中四个人之一。 ?(???1, ???2) = ?????? ?? ?????????? ??????? ?????? 只要你能学习这个函数?，通过输入一对图片，它将会告诉

效果理论：使用 OpenCV 可视化识别结果 • 展现 AI 效果实战：使用 OpenCV 可视化识别结果 • 搭建 AI SaaS 理论：Web 框架选型 • 搭建 AI SaaS 理论：数据库 ORM 选型 • 搭建 AI SaaS 理论：10 分钟快速开发 AI SaaS • 搭建 AI SaaS 实战：10 分钟快速开发 AI SaaS • 交付 AI SaaS：10 分钟快速掌握容器部署 Web 框架 - Flask Python Web 框架 - Flask Flask 常用扩展 Flask 项目常见目录结构 启动文件 manage.py 示例 搭建 AI SaaS 理论：数据库 ORM 选型 ORM 是什么 ORM 是什么 常见的 Python ORM • SQLAlchemy • Flask-SQLAlchemy • Django ORM • peewee

⚫Pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm 提供 免费的社区版 与 付费的专业版。专业版额外增加了一些功能， 如项目模板、远程开发、数据库支持等。个人学习 Python 使用免费的社区版 已足够。 如果有edu邮箱，那么推荐使用专业版，edu邮箱是可以免费使用专业版的。 安装过程照着提示一步步操作就可以了。 注意：安装路径尽量不使用带有 read_clipboard() | 从剪切板读取 将DataFrame写入⽂件 df.to_csv() | 写入CSV文件 df.to_excel() | 写入Excel文件 df.to_sql() | 写入SQL表或数据库 df.to_json() | 写入JSON格式的文件 df.to_clipboard() | 写入剪切板 68 Python模块-SciPy ⚫SciPy SciPy是构建在NumPy的基础之上的，它

⚫Pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm 提供 免费的社区版 与 付费的专业版。专业版额外增加了一些功能， 如项目模板、远程开发、数据库支持等。个人学习 Python 使用免费的社区版 已足够。 如果有edu邮箱，那么推荐使用专业版，edu邮箱是可以免费使用专业版的。 安装过程照着提示一步步操作就可以了。 注意：安装路径尽量不使用带有 read_clipboard() | 从剪切板读取 将DataFrame写入⽂件 df.to_csv() | 写入CSV文件 df.to_excel() | 写入Excel文件 df.to_sql() | 写入SQL表或数据库 df.to_json() | 写入JSON格式的文件 df.to_clipboard() | 写入剪切板 69 Python模块-SciPy ⚫SciPy SciPy是构建在NumPy的基础之上的，它