传统的卷积运算,要成为过去时了. Facebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品:OctConv(Octave Convolution),效果惊艳,用起来还非常方便. OctConv就如同卷积神经网络(CNN)的"压缩器".用它替代传统卷积,能在提升效果的同时,节约计算资源的消耗. 比如说一个经典的图像识别算法,换掉其中的传统卷积,在ImageNet上的识别精度能获得1.2%的提升,同时,只需要82%的算力和91%的存储空间. 如果对精度没有那么高的要求,和原来持平满足了的话,

摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里巴巴高级研究员贾扬清为我们带来<大数据AI发展的新机遇和新挑战>的分享.本文主要从人工智能的概念开始讲起,谈及了深度学习的发展和模型训练,以及数据的爆发增长,着重阐述了算法.数据和算力的闭环. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理: 作为一个研究者的身份,在这么多年AI的科研工作之中,有哪些有意思的事情? 说到人工智能,从十几年前我开始做人工智能的时候,我当时认为毕业可能就失业了,我们永远不会像做数据库.系统.架构的人那

8.1 VR电商购物 前言 GM LAB在2016年3月成立,是一个旨在探索最新电商购物体验的实验室.在探索VR购物的过程中,有两个需要核心解决的问题:一个是VR购物的产品形态是什么,另一个是VR环境下的店铺和商品怎么来.对于这两个问题,我们分别发起了BUY+和造物神计划去解决.一直到双11结束,基于BUY+探索VR购物体验,基于造物神去丰富VR素材,都取得了一定的结果.下面就详细介绍一下它们. 1. BUY+ BUY+谐音败家,是GM LAB启动的一个探索VR电商购物体验的计划.BUY+从四月

几乎每个人都听说过像比特币和以太币这样的加密货币,但是只有极少数人懂得隐藏在它们背后的技术.在这篇博客中,我将会用JavaScript来创建一个简单的区块链来演示它们的内部究竟是如何工作的.我将会称之为SavjeeCoin! 全文分为三个部分: part1:实现一个基本的区块链 part2:实现POW part3:交易与挖矿奖励 Part1:实现一个基本的区块链 区块链 区块链是由一个个任何人都可以访问的区块构成的公共数据库.这好像没什么特别的,不过它们有一个有趣的属性:它们是不可变的.一旦一个

看到 各位 大厂都在用这个,  而本人最多是用yarn 做些ML的事情,   赶快了解一下, 先扫盲记录一下. 一.名称趣闻 kubernetes缩写为k8s, 阿哈 ,原来是:k8s,意思就是k后面跳过8个字母后到s,就变成了k8s.  kubernetes /kubə'netis/,重音在第三个音节,读音:库伯耐踢死 不免说这些硅谷的人呀,起名有一套! 它是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效(powerful),K

http://www.aclweb.org/anthology/N07-1058 Volume:Human Language Technologies 2007: The Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics; Proceedings of the Main Conference Authors:Michael Heilman | Kevyn Collin

几乎每个人都听说过像比特币和以太币这样的加密货币,但是只有极少数人懂得隐藏在它们背后的技术.在这篇博客中,我将会用JavaScript来创建一个简单的区块链来演示它们的内部究竟是如何工作的.我将会称之为SavjeeCoin!全文分为三个部分: 实现一个基本的区块链 实现 POW 交易与挖矿奖励 实现一个基本的区块链 区块链 区块链是由一个个任何人都可以访问的区块构成的公共数据库.这好像没什么特别的,不过它们有一个有趣的属性:它们是不可变的. 一旦一个区块被添加到区块链中,除非让剩余的其余区块失效

自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改.从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示. 主要有三个发展方向: Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet Module: 采用模块化的网络结构(Inception),代表网络GoogleNet Faster: 轻量级网络模型,适合于移动端设备,代表网络MobileNet和ShuffleNet Functional: 功能型网络,针对特定使用场景而发展出来.如检测模型YOLO,Faste

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家 孙金城 分享.重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展:Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建:Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用. 一.Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展 1.

摘要: 一家大型基因测序功能公司每日会产生 10TB 到 100TB 的下机数据,大数据生信分析平台需要达到 PB 级别的数据处理能力.这背后是生物科技和计算机科技的双向支撑:测序应用从科研逐步走向临床应用,计算模式从离线向在线演进,交付效率越来越重要. 作者李鹏,原文首发于InfoQ,<容器混合云,Kubernetes 助力基因分析> 引言 James Watson 和 Francis Crick 于 1953 年发现了 DNA 的双螺旋结构,从此揭开了物种进化和遗传的神秘面纱,开启了人类对

前言 IPFS以及FileCoin的白皮书知识量比较大,需要花费一些时间成本来学习. 下面先针对挖矿相关的知识进行研究,总结一下Filecoin中挖矿的流程以及相关概念. What is Filecoin IPFS(代表协议与技术)首发于2015年,基于IPFS而建立的激励层: Filecoin(代表激励层的分布式存储网络). Filecoin IPFS IPLD libp2p 价值数据 应用数据 定义数据 传递数据 激励/证券化 应用 对象/文件 路由/网路 What is Filecoin

AI时代的到来,给企业的底层IT资源的丰富与敏捷提出了更大的挑战,利用阿里云稳定.弹性的GPU云服务器,领先的GPU容器化共享和隔离技术,以及K8S集群管理平台,好未来通过云原生架构实现了对资源的灵活调度,为其AI中台奠定了敏捷而坚实的技术底座. 在2020年云栖大会上,好未来AI中台负责人刘东东,分享了他对AI云原生的理解与好未来的AI中台实践,本文为演讲内容整理. 大家好,我是好未来AI中台技术负责人刘东东.今天我给大家带来的演讲主题是<好未来AI云原生的浅谈>.我的分享主要分成四个部分:

市场长期的历史经验表明,经营盈利能力最好的企业,经常是那些现在的经营方式与5年前甚至10年前几乎完全相同的企业.这个经营模式放到币圈也是一样的,2020年的挖矿是最火的,这个模式现在在市场也同样受用. NGK新推出的VAST项目可以说是一个NGK算力挖矿项目,为什么这么说呢?因为要想挖出VAST维萨币,首先必须要满足的条件就是全网算力达到八百万,然后,以星光值对VAST维萨币进行兑换,而星光值是以SPC算力福利币兑换的,每次奖励的星光值数量为奖励当日用户持有SPC数量,打个比方,比如,奖励星光值

随着云计算服务和实践的成熟,越来越多的行业对于云计算的需求也日益增加.不同行业的需求与云计算融合,就需要更大的算力支撑.这也意味着,云计算的需求市场日渐扩大,Cloudam云端自主研发的云E算力平台应运而生. 不仅企业对于算力资源的需求越来越多,各大高校及各研究所,也会因为算力资源不足,而拖延项目研究的进度.例如,在某港澳大学的基因组项目中,也面临因为当前计算机性能不够导致算力不足的问题. 首先,目前该大学某生物信息课题组需对约2000个物种使用RepeatMasker进行基因组分析,中间需产生

计算与推断思维 一.数据科学 二.因果和实验 三.Python 编程 四.数据类型 五.表格 六.可视化 七.函数和表格 八.随机性 九.经验分布 十.假设检验 十一.估计 十二.为什么均值重要 十三.预测 十四.回归的推断 十五.分类 十六.比较两个样本 十七.更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件 第 4 章 NumPy

新增了五个教程: Python 和 Jupyter 机器学习入门 零.前言 一.Jupyter 基础知识 二.数据清理和高级机器学习 三.Web 爬取和交互式可视化 Python 数据科学和机器学习实践指南 零.前言 一.入门 二.统计和概率回顾和 Python 实践 三.Matplotlib 和高级概率概念 四.预测模型 五.Python 机器学习 六.推荐系统 七.更多数据挖掘和机器学习技术 八.处理真实数据 九.Apache Spark-大数据机器学习 十.测试与实验设计 精通 Pytho

在下半年选修了机器学习的关键课程Machine learning and deep learning,但由于Macbook Pro显卡不支持cuda,因此无法使用GPU来训练网络.教授推荐使用Google Colab作为训练神经网络的平台.在高强度的使用了Colab一段时间后,我把自己的个人感受和使用心得与大家分享,同时也给想要尝试的同学详细介绍Colab具体的上手方法. 一.Colab介绍 在第一次使用Colab时,最大的困难无疑是对整个平台的陌生而导致无从下手,因此我首先介绍与Colab相关

教学目标:1.使学生了解JAVA课程的性质.定位.作用:为什么要学习JAVA?让学生知道如何学好JAVA: 教学内容: 一.        问几个问题 1.             你们到这里来干什么的? 来学习JAVA程序设计 为什么要来学习JAVA呢? 找个好工作,拿到高薪水 2.             怎么样才能达到你们的目标呢? 有的同学说学好JAVA就可以了,但是如何才能学好呢? 学好JAVA的几个关键 1.             认认真真上课 2.             按时按

Atitit图像识别的常用特征大总结attilax大总结 1.1. 常用的图像特征有颜色特征.纹理特征.形状特征.空间关系特征. 1 1.2. HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)1 1.3. (二)LBP特征 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子4 1.4. :它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D.

  随着深度学习算法的兴起和普及,人工智能领域取得了令人瞩目的进步,特别是在计算机视觉领域.21世纪的第二个十年迅速采用卷积神经网络,发明了最先进的算法,大量训练数据的可用性以及高性能和高性价比计算的发明.计算机视觉中的一个关键概念是图像分类; 这是软件系统正确标记图像中主导对象的能力. ImageAI是一个Python库,旨在帮助开发人员构建具有自包含计算机视觉功能的应用程序和系统. 1. 安装Python 3.5.1或更高版本和pip (如果您已经安装了Python 3.5.1或更高版本,请

要说公链3.0的顶级代表是谁,恐怕非NGK公链莫属.NGK公链自诞生以来,便在区块链市场掀起了一波又一波热潮,并不断地打造着属于自己独有的生态体系.从NGK公链到Baccarat,再到呼叫河马,几乎每一次NGK公链的生态布局,都吸引着每个人的眼球,也触动着区块链市场每个生态建设者的心.不过,从以往的NGK战绩不难看出,NGK的每一次生态布局可以说是非常成功的.呼叫河马大受生态建设者欢迎,BGV上线第二日便暴涨千倍,这些都为NGK的生态布局的成功作了充分的验证. 近日,区块链市场又出现了剧烈的波动