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边缘计算盒子

...平台,采用嵌入式设计原理,搭载AI处理芯片,内嵌基于深度学习的算法,提供识别、抓拍、比对、报警等服务。可广泛部署在边缘区域,以及时、快速、精准的做智能化分析。

做深度学习问答精选

有什么好用的深度学习gpu云服务器平台?

回答:这个就不用想了,自己配置开发平台费用太高,而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验,你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd,这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境,最重要的一点就是,这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的,有的则是其它用户提供的。2.Paas,这个云平台最早的版本是免费试用半年,之后开始收费,现在最新版是免费的,当然免费也是有限...

enda | 937人阅读

为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢?

回答:ubt20我任是没装上tensorflow, apt源的质量堪忧. 我还是用我的centos7 ,这个稳定1903

XboxYan | 1737人阅读

学习python需要做哪些准备?

回答:工欲善其事必先利其器,学习Python都需要1、一台性能不算太差的电脑,最好是Linux系统当然Windows也是可以的,系统选择不该是你学习Python的障碍,哪个顺手来哪个。2、安装Python这里直接推荐Python3系列,毕竟Python2已经被官方淘汰不再维护了,作为初学者,实在是没有必要再去追逐过时的东西。Windows系统安装很方便,下载exe直接一键式傻瓜安装即可。Linux系统下...

Rindia | 452人阅读

学习Python,可以做Linux运维吗?

回答:首先,答案是肯定的,学习Python是可以做Linux运维的,但是做Linux运维不仅仅需要掌握Python语言,还需要掌握一系列内容,下面做一个简单的介绍:第一:网络基础。运维工作的大部分内容是基于网络展开的,所以掌握网络知识对运维工程师来说还是非常重要的,比如交换机、路由器的配置,网络拓扑结构的设计、网络故障排错这些都是基本的技能。第二:Linux基础。操作系统是运维工程师的基本技能,尤其是L...

邱勇 | 856人阅读

想做业务数据分析,需要学习些什么?

回答:首先我认为,业务数据分析是业务和数分这两大块内容的集合体,学习业务和学习数据分析是同等重要的,既然题主问的是学习路径,那么我就分开说:先说数据分析,要学些什么按照我一贯推崇的学习路径,数据分析一定要先学基础和方法,再学工具和技能,但是很多人都恰恰本末倒置了,下面我就按照基础和工具的顺序,说一下应该学习哪些内容1、数据分析基础包括:(1)统计学基础。数理统计学是数据分析的基础之一,很多人连统计学概念...

selfimpr | 669人阅读

不做编程工作,学习python有什么用吗?

回答:不做编程工作,学习python有什么用吗?这个就非常多啦,作为一门胶水型、简单易用的编程语言,python第三方库扩展丰富,自然能做的事情非常多,下面我简单介绍3个,分别是自动化办公、爬取网站数据和下载网页视频,感兴趣的朋友可以尝试一下:自动化办公日常工作,我们一定会牵扯到word、excel、txt、csv等文件的处理,如果数据量小,手动处理还得心应手,如果数据量庞大,处理起来就会非常费时费力,...

tomato | 496人阅读

做深度学习精品文章

  • 原创翻译 | 深度学习与机器学习 - 您需要知道的基本差异!

    前言 机器学习和深度学习现在很火!突然间每个人都在讨论它们-不管大家明不明白它们的不同! 不管你是否积极紧贴数据分析,你都应该听说过它们。 正好展示给你要关注它们的点,这里是它们关键词的google指数: ...

    jsummer 评论0 收藏0
  • 英伟达禁止数据中心使用GeForce深度学习

    ...伟达的CEO黄仁勋曾经说,他最喜欢三件事——游戏、GPU、深度学习。这三件事也是英伟达的命脉所在。5年前黄仁勋英明的判断将GPU从游戏转向深度学习成就了他自己和他的公司在深度学习界的地位。不过,当一个市场被一家企...

    stormgens 评论0 收藏0
  • 京东DNN Lab首席科学家:用深度学习搞定80%的客服工作

    说深度学习(Deep Learning)算法是当前人工智能皇冠上的明珠并不过分。通过深层神经网络(DNN)模型的运用,深度学习已成为目前最接近人脑的智能学习方法,不仅Google、Facebook、百度、腾讯等国内外搜索和社交公司为之...

    blastz 评论0 收藏0
  • 深度学习与机器学习的基本区别,你不能不知道!

    介绍 机器学习和深度学习现在风靡一时!好像是在一瞬间,每个人都在谈论着它们 - 无论人们是否理解两者中间的差异!现在人们无论是否关注数据科学 - 都会听到过这两个术语。 现在展示一下深度学习和机器学习所获得的...

    sunsmell 评论0 收藏0
  • 深度学习与机器学习的基本区别,你不能不知道!

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    leonardofed 评论0 收藏0
  • 深度学习与机器学习的基本区别,你不能不知道!

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    Allen 评论0 收藏0
  • 深度学习在计算机视觉领域(图像,视频,3-D点云,深度图)的应用一览 计算机视觉图像处理

    ...onary learning,MRF/CRF之类,现在从传统机器学习方法过渡到深度学习也正常吧。 1 去噪/去雾/去模糊/去鬼影; 先给出一个encoder-decoder network的AR-CNN模型(AR=Artifact Reduction): 这是一个图像处理通用型的模型框架: 2 增强/超分辨...

    ztyzz 评论0 收藏0
  • 深度学习到底有没有缺陷?这里列满了它不到的事情

    1/ 深度学习做不了什么?这值得我们列一个清单,把尝试过的失败总结出来,以更好地指导算法开发。2/ 对于输入数据的细微抖动,深度学习就会出现算法失效的情况。想象一下,当颜色互换时,目标识别系统的崩溃程度。3/ ...

    aristark 评论0 收藏0
  • Keras之父:大多数深度学习论文都是垃圾,炒作AI危害很大

    Keras之父、谷歌大脑人工智能和深度学习研究员François Chollet撰写了一本深度学习Python教程实战书籍《Python深度学习》,书中介绍了深度学习使用Python语言和强大Keras库,详实新颖。近日,François Chollet接受了采访,就深度学习...

    RyanHoo 评论0 收藏0
  • 当AlphaGo火了以后,我们来聊聊深度学习

    大家好,我是黄文坚,今天给大家讲讲深度学习。我不讲技术原理,讲讲技术应用。深度学习是我们明略重要的研究方向,是未来实现很多令人惊叹的功能的工具,也可以说是通向人工智能的必经之路。1.深度学习的丰富应用Goo...

    silvertheo 评论0 收藏0
  • 达观数据王文广:如何玩转自然语言理解和深度学习实践?

    ...赛期间的技术直播分享整理而成,内容略有删减。 一、深度学习概述 深度学习是从机器学习基础上发展起来的,机器学习分为监督学习、非监督学习以及强化学习三种类型。深度学习是在机器学习的基础上把特征抽取工作放到...

    ARGUS 评论0 收藏0
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    ermaoL 评论0 收藏0
  • 那些开创深度学习的大师们

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    Jackwoo 评论0 收藏0
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