利用 TFLearn 快速搭建经典深度学习模型 使用 TensorFlow 一个最大的好处是可以用各种运算符(Ops)灵活构建计算图,同时可以支持自定义运算符(见本公众号早期文章<TensorFlow 增加自定义运算符>).由于运算符的粒度较小,在构建深度学习模型时,代码写出来比较冗长,比如实现卷积层:5, 9 这种方式在设计较大模型时会比较麻烦,需要程序员徒手完成各个运算符之间的连接,像一些中间变量的维度变换.运算符参数选项.多个子网络连接处极易发生问题,肉眼检查也很难发现代码中潜伏的…

​深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)领域中一个新的研究方向,引领了第三次人工智能的浪潮. 本文整理了深度学习领域3种典型的算法,希望可以帮助大家更好地理解深度学习这门极具深度的学科. 1.卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习的代表算法之一. 卷积神经网络仿造生物…

30个深度学习库:按Python.C++.Java.JavaScript.R等10种语言分类 包括 Python.C++.Java.JavaScript.R.Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库. 一.Python1.Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库.它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单.很多其他的库是以 Theano 为基础开发的:Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库.Theano 在底层帮助其…

利用MONAI加速医学影像学的深度学习研究 Accelerating Deep Learning Research in Medical Imaging Using MONAI 医学开放式人工智能网络(MONAI)是一个免费提供.社区支持.基于Pythorch的医疗影像学深度学习框架.它为开发训练工作流程提供了领域优化的基础功能. 在4月份发布的gtc2020 alpha版本的基础上,MONAI现在发布了0.2版本,为医学成像研究人员提供了新的功能.示例和研究实现,以加快人工智能开发的创新步伐.…

前段时间写界面,因为数据的请求分成了两部分,所以用到了多线程,实现数据的分步请求,然后自己写了一个Demo,用两种方式实现分步获取内容,其中也包含了验证SDWebImage这个库的缓存机制,在这里给大家分享一下,希望对大家有用,不喜勿喷~~ 首先想要说的是GCD线程分步实现的过程,代码如下:(相关文字说明在代码中都包含) #pragma mark --------- 并行异步执行的方法:利用GCD并行多个线程并且等待所有线程结束之后再执行其它方法- (void)pushRequstData1 {…

[Android]一种提高Android应用进程存活率新方法 SkySeraph Jun. 19st 2016 Email:skyseraph00@163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com 一.基础知识 1.Android 进程优先级 1.1 进程优先级等级一般分法:- Activte process- Visible Process- Service process- Background process- Empty process 1…

from:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-08-11-11 可以通过分析流量包来检测TOR流量.这项分析可以在TOR 节点上进行,也可以在客户端和入口节点之间进行.分析是在单个数据包流上完成的.每个数据包流构成一个元组,这个元组包括源地址.源端口.目标地址和目标端口. 提取不同时间间隔的网络流,并对其进行分析.G.He等人在他们的论文“从TOR加密流量中推断应用类型信息”中提取出突发的流量和方向,以创建HMM(Hidden Markov Mode…

目前最好的高动态范围(HDR)成像方法通常是先利用光流将输入图像对齐,随后再合成 HDR 图像.然而由于输入图像存在遮挡和较大运动,这种方法生成的图像仍然有很多缺陷.最近,腾讯优图和香港科技大学的研究者提出了一种基于深度学习的非光流 HDR 成像方法,能够克服动态场景下的大范围前景运动. 论文:Deep High Dynamic Range Imaging with Large Foreground Motions 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.08937 摘要…

Minerva:一个可扩展的高效的深度学习训练平台 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2015-12-1 声明 1)本文是关于Minerva简介的一篇译文.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人刚接触深度学习方向,专业术语了解甚少,斗胆翻译了这篇文…

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普…