引言 原来引用过一个段子,这里还要再引用一次.是关于苹果的.大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习.不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2.Swift3.Swift4... 后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势.以至于我不得不专门写一个课程的续集,来面对使用新版本软件开始机器学习的读者. 事实上大多具有革命性的公司…

图片样本可视化 原文第四篇中,我们介绍了官方的入门案例MNIST,功能是识别手写的数字0-9.这是一个非常基础的TensorFlow应用,地位相当于通常语言学习的"Hello World!". 我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解,因为TensorFlow 2.0在Keras的帮助下抽象度比较高,代码非常简单.但这也使得大量的工作被隐藏掉,反而让人难以真正理解来龙去脉.特别是其中所使用的样本数据也已经不同,而这对于学习者,是非常重要的部分.模型可以看论文.在网…

媒体查询:针对不同设备,显示不同的样式. 设备像素比:dpr  device-piexl-ratio 在he开发中,要一个3陪高清图片: 1080>=320*3 (主要是为了解决图片的失真问题) 移动端忌讳出现x轴滚动条,所以要使用overflow-x:hidden; (一般在html/body标签上设置) box-sizing:border-box 解决移动端一些问题: 看移动端设备,我们所作的页面只能在浏览器中打开 查看浏览器的信息: window.navigator.usetagent属性…

<从锅炉工到AI专家(6)>一文中,我们把神经网络模型降维,简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法.但是因为条件所限,在该文中我们只介绍了理论,并没有实际观察现象和应对. 现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持,可以非常容易的构建模型.我们可以方便的人工模拟过拟合的情形,实际来操作监控.调整模型,从而显著改善模型指标. 从图中识别过拟合和欠拟合 先借用上一篇的两组图: 先看上边的一组图,随着训练迭代次数的增加,预测的错误率迅速下降. 我们上一篇中讲,达到一定…

结构化数据的预处理 前面所展示的一些示例已经很让人兴奋.但从总体看,数据类型还是比较单一的,比如图片,比如文本. 这个单一并非指数据的类型单一,而是指数据组成的每一部分,在模型中对于结果预测的影响基本是一致的. 更通俗一点说,比如在手写数字识别的案例中,图片坐标(10,10)的点.(14,14)的点.(20,20)的点,对于最终的识别结果的影响,基本是同一个维度. 再比如在影评中,第10个单词.第20个单词.第30个单词,对于最终结果的影响,也在同一个维度. 是的,这里指的是数据在维度上的不同.…

Keras内置的预定义模型 上一节我们讲过了完整的保存模型及其训练完成的参数. Keras中使用这种方式,预置了多个著名的成熟神经网络模型.当然,这实际是Keras的功劳,并不适合算在TensorFlow 2.0头上. 当前TensorFlow 2.0-alpha版本捆绑的Keras中包含: densenet inception_resnet_v2 inception_v3 mobilenet mobilenet_v2 nasnet resnet50 vgg16 vgg19 xception 这…

基本概念 机器翻译和语音识别是最早开展的两项人工智能研究.今天也取得了最显著的商业成果. 早先的机器翻译实际脱胎于电子词典,能力更擅长于词或者短语的翻译.那时候的翻译通常会将一句话打断为一系列的片段,随后通过复杂的程序逻辑对每一个片段进行翻译,最终组合在一起.所得到的翻译结果应当说似是而非,最大的问题是可读性和连贯性非常差. 实际从机器学习的观点来讲,这种翻译方式,也不符合人类在做语言翻译时所做的动作.其实以神经网络为代表的机器学习,更多的都是在"模仿"人类的行为习惯. 一名职业翻译通…

https://www.wandouip.com/t5i183316/ 引言 原来引用过一个段子,这里还要再引用一次.是关于苹果的.大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习.不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2.Swift3.Swift4...后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势.以至于我不得不专门写一个课程的续集…

风格迁移 <从锅炉工到AI专家(8)>中我们介绍了一个"图片风格迁移"的例子.因为所引用的作品中使用了TensorFlow 1.x的代码,算法也相对复杂,所以文中没有仔细介绍风格迁移的原理. 今天在TensorFlow 2.0的帮助,和新算法思想的优化下,实现同样功能的代码量大幅减少,结构也越发清晰.所以今天就来讲讲这个话题. "风格迁移"指的是将艺术作品的笔触.技法等表现出来的视觉效果,应用在普通照片上,使得所生成的图片,类似使用同样笔触.技法所绘制完…

在TensorFlow热起来之前,很多人学习python的原因是因为想写爬虫.的确,有着丰富第三方库的python很适合干这种工作. Scrapy是一个易学易用的爬虫框架,尽管因为互联网多变的复杂性仍然有很多爬虫需要自己编写大量的代码,但能够有一个相对全面均衡的基础框架,工作还是会少许多. 框架安装 不好意思用别人网站作为被爬取的例子,下面从头开始,以本站为例,开始一个简单的爬虫之旅. 因为习惯原因,本文均以python2作为工作环境. scrapy框架的安装非常简单,只要一行命令,前提是你已经…

TensorFlow从1到2(十二)生成对抗网络GAN和图片自动生成 那些令人惊艳的TensorFlow扩展包和社区贡献模型  从锅炉工到AI专家(11)(END) 从锅炉工到AI专家(10)  从锅炉工到AI专家(9)  从锅炉工到AI专家(8)  从锅炉工到AI专家(7)  从锅炉工到AI专家(6)  从锅炉工到AI专家(5)  从锅炉工到AI专家(4)  从锅炉工到AI专家(3)  从锅炉工到AI专家(2)  从锅炉工到AI专家(1)  出处:https://www.cnblogs.com…

目标检测在图形识别的基础上有了更进一步的应用,但是代码也更加繁琐,TensorFlow专门为此开设了一个object detection API,接下来看看怎么使用它. object detection API 配置 首先,能到目标检测了应该至少已经安装好了TensorFlow及其相关依赖.这里主要讲在TensorFlow可以正常使用的基础上目标检测API的配置. (1)下载TensorFlow object detection API 去TensorFlow github上下载整个models…

TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算.借助其灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU.GPU.TPU)和设备(桌面设备.服务器集群.移动设备.边缘设备等).TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google 的 AI 部门)中的研究人员和工程师开发的,可为机器学习和深度学习提供强力支持,并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域 接下来我们通过一个线性拟合的简单实例来说明一下 第一步,通过np.ran…

1.TensorFlow 安装:https://www.cnblogs.com/pam-sh/p/12239387.html https://www.cnblogs.com/pam-sh/p/12241942.html • 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算• 借助其灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU.GPU.TPU)和设备(桌面设备.服务器集群.移动设备.边缘设备等)• TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google…

Unity中的基本概念 本文我们介绍Unity中的基本概念,包括:场景.游戏对象.组件.预制件.资源等. 2.1.界面概览 打开Unity之后,我们大概可以看到以上画面,以上画面中即显示了我们最常用到的面板,下面介绍它们的用途.如果有些面板你没有找到,可以通过菜单Window->[面板名称]来打开,面板名称如下列英文介绍. 注意:我会在英文面板名称的下方,给出中文的翻译,不过我们在后续的章节中,尽可能还是沿用英文称呼,这样比较准确. ① Game 游戏面板 Game面板是一个画面显示区,这里显示…

转载自 简单介绍了一下GAN和DCGAN的原理.以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo. Ian Goodfellow对GAN一系列工作总结的ppt,确实精彩,推荐:独家 | GAN之父NIPS 2016演讲现场直击:全方位解读生成对抗网络的原理及未来(附PPT) GAN论文汇总,包含code:zhangqianhui/AdversarialNetsPapers CycleGAN是在今年三月底放在arxiv(地址:https://arxiv.org/abs/1703.10…

一. Tensorflow环境的安装 这里我们只讲CPU版本,使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接:https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA 密码:79ig 过程如下: 第一步:点击next 第二步:I Agree 第三步:Just ME 第四步:自己选择一个恰当位置放它就好 第五步:建议只选择第二个 第六步:就直接install啦啦啦啦,然后你就可以上手万能库了 b.找到Anaconda prompt…

现如今,在火爆的人工智能领域,面临的最窘迫的问题是越来越庞大的产业规模和国家每年约500万的相关人才需求的矛盾.广阔的发展前景.巨大的人才缺口和令人心动的行业薪资,让越来越多的年轻人选择了进入这一行业.然而,目前国内开设人工智能专业的高校不多,学科建设不完善,相当多的开发者是跨界入门,需要自学大量知识并在实践中摸索.面对网络讯息碎片化,培训班种类繁多.收费昂贵的局面,该如何高效学习成为了人工智能入门的首要难题. 以下,笔者盘点了学生中最受欢迎的人工智能网络课程,包括吴恩达的公司Coursera出…

tensorflow最大的问题就是大家都讲算法,不讲解用法,API文档又全是英文的,看起来好吃力,理解又不到位.当然给数学博士看的话,就没问题的. 最近看了一系列非常不错的文章,做一下记录: https://www.zhihu.com/people/hong-lan-99/activities https://github.com/lanhongvp https://blog.csdn.net/qq_37747262 https://blog.csdn.net/qq_37747262/artic…

第一个问题:互联网 vs 人工智能 首先如果今天大家选择创业,我建议更应该关注人工智能,而非互联网.为什么这么讲? 1. 互联网的流量红利已经消失: 以PC来说,全球PC出货量连续5年下滑.大家知道国内最后出现的一个PC互联网独角兽是谁吗?是知乎,大概是2011年初推出,这么多年过去,再也没有PC互联网的独角兽出现.做个类比,我们知道2015年移动互联网的渗透率和竞争程度和2011年的PC互联网类似,以此类推,2015年以后再做移动APP,也很难出独角兽了. 毕竟中国连续两年手机出货量都在5亿多…

导语:非AI专业技术人员转型AI技术,或是作为一名学生学习AI技术开发,对每个有这样诉求和经历的人来说,都希望能够看到AI技术人才的成长经历,给出自己的真实经历分享. 前言 参考塞缪尔.约翰逊(18世纪英国文学评论家.诗人,著有<英语大辞典>.<莎士比亚集>)的思路,“当一个人厌倦了学习技术,那他肯定也厌倦了IT行业:因为只有持续学习,才会有IT行业带给你的一切,包括金钱”.这是IT行业的实际情况,没有哪个人可以靠吃老本长期生存,AI技术更是如此.最近我在读<伦敦人>,…

前言 4 月热播的韩剧<王国>,不知道大家有没有看?我一集不落地看完了.王子元子出生时,正逢宫内僵尸作乱,元子也被咬了一口,但是由于大脑神经元尚未形成,寄生虫无法控制神经元,所以医女在做了简单处理后,判断不会影响大脑.这里提到了人脑神经元,它也是 AI 神经网络的研究起源,具体展开讲讲. 人脑中总共有 860 亿个神经元,其中大脑皮层有 160 亿个神经元.大脑皮层的神经元数量决定了动物的智力水平,人的大脑皮层中神经元数量远高于其他物种,所以人类比其他物种更聪明.大象的脑子总共有 2570 亿…

接应上篇,续讲前文.今天咱来聊一下Dockerfile的使用 . 虽然可以通过docker commit命令来手动创建镜像,但是通过Dockerfile文件,可以帮助我们自动创建镜像,并且能够自定义创建过程.本质上,Dockerfile就是一系列命令和参数构成的脚本,这些命令应用于基础镜像并最终创建一个新的镜像,简化了从头到尾的构建流程并极大地简化了部署工作. 使用Dockerfile的优点: 像编程一样构建镜像,支持分层构建及缓存. 可以快速而精确的重新创建镜像以便于维护和升级. 便于持续集成…

前言: 闲得没事, 网上搜"游戏AI", 看到一篇<<2048游戏的最佳算法是?来看看AI版作者的回答>>的文章. 而这篇文章刚好和之前讲的对弈类游戏AI对应上. 于是有了想法, 想把它作为一个实例来进行解读, 从而对之前偏理论的文章做个总结. 承接上四篇博文: (1). 评估函数+博弈树算法 (2). 学习算法 (3). 博弈树优化 (4). 游戏AI的落地 可能有些人会疑惑? 2048并非对弈类类型? 传统的博弈树模型是否能应用于此? 客官莫急, 让我们来一…

https://mp.weixin.qq.com/s/bU-TFh8lBAF5L0JrWEGgUQ 9 月 17 日,2018 世界人工智能大会在上海召开,在上午主论坛大会上,商汤科技联合创始人汤晓鸥发表了题为<人工智能 大爱(AI)无疆>的演讲.他提到,并不存在 AI 行业,唯一存在的是“AI+ 这个行业”,AI 一定要和传统产业相结合才会得以发展,但与传统产业结合,并不是颠覆传统产业. 以下为汤晓鸥先生演讲全文: 女士们,先生们: 早上好! 欢迎大家来到中国,来到上海.我今天讲的题目是“大…

导读:2017 年的时候,AI 前线进行了一场有关人工智能领域薪资差异的专题策划,这篇名为<25 万年薪的你与 25 万月薪的他,猎头来谈你们之间的差别>的文章引起了读者们的热烈讨论.一年过去了,又到了“金九银十”的招聘旺季,对于应届生们来说,今年的招聘形势如何?相比去年,AI 岗位的热度还那么高吗?我们同时也采访了一些 AI 企业的 HR,他们将从自身的角度给求职者们一些建议,如果你正在 AI 求职的茫茫大海中寻觅方向,这篇文章是你绝对不可错过的! 去年的文章里,我们用各种数据“震惊”了读者…

https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81628028 首先,本文不是为了增加大家的焦虑感,而是站在一名学生的角度聊聊找AI算法岗位的那些事儿(不喜请喷). 熟悉Amusi的同学应该知道,Amusi 是一名十八线过气211院校的研二学生.因此有幸成为秋招大军的一员.原本想着秋招完,拿到不错的Offer,再来写篇文章来总结的,但随着指针在转,越发觉得写一篇相关文章很重要. 这里先申明一下,AI算法工程师范围很大,细分一下:深度学…

不务正业系列 学习yyb,zsy,ljq,mona等大佬而写的 \(qwq\) 不知道前言写些什么 \(qwq\) 尽量日更好吧 \(qwq\) \(upd:\)日更是不可能日更的,这辈子不可能的 \(upd2:\)停更了 11.9 开了个动员大会 然后就是复(d)习(b) 明天rp++吧 11.8 上午做题发现自己普及题都不会了,例如搜索写挂,数组开小等各种错误都出来了 重点是记搜题不放最短路过去(我:???) ,,,所以普及组的T4是魔鬼吗,我天天爱跑步和逛公园都是1A的qwq,这些题我交了…

本人在写Django RESful API时,碰到一个难题,老出现,整合Keras,报如下错误:很纠结,探索找资料近一个星期,皇天不负有心人,解决了 Internal Server Error: /pic/analysis/ Traceback (most recent call last): File "D:\AI\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1064, in _run a…

互联网行业遭遇寒冬,企业纷纷裁员缩招,而 BAT 和硅谷明星公司对 AI 人才的投入却并不见放缓.为争夺相关人才,给应届毕业生开出的平均年薪高达 30 万. 而 TensorFlow 作为当下最流行的深度学习框架,已然成为 AI 领域的技术人员必须掌握的技能. 如果你是人工智能方向的学生,通过掌握 TensorFlow,可将研究课题中的问题快速落实到代码上,全面提升复现论文实验结果和开发全新模型的效率,并为毕业求职提前积累优势. 如果你是数据科学家和算法工程师,在对 TensorFlow 的设计…