结果： 原文：https://blog.csdn.net/luoganttcc/article/details/80618336 PySpark 分类模型训练 参考： https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/51792097 ...
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2018-11-30 21:48:25
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基于AI专用的APiM架构，无需外部缓存的模块化深度神经网络学习加速器，用于高性能边缘计算领域，可作为基于视觉的深度学习运算和AI算法加速。外形小巧，极低功耗，拥有着强劲算力，配套完整易用的模型训练工具、网络训练模型实例，搭配专业硬件平台，可快速应用于人工智能行业中。 5.6Tops强劲算力 NCC ...
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2018-11-26 13:38:06
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随着各大互联网巨头纷纷下场，AI技术再经历过几次寒冬之后全面复苏，站在了时代的风口，迎来了爆发时期，成为了时代的趋势！人工智能企业搞得轰轰烈烈势如破竹，但是对于学习人工智能的求职者来说，却也要面临很多的问题。两年前业内从事算法的专业人才还比较稀缺，但今年互联网公司投递算法岗位的应届毕业生暴增，遍布机械自动化、电气工程、电子信息、计算机工程、软件工程、统计学、数学等专业，几乎每个同学都会写Pytho
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2018-11-02 20:33:16
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现代科技的发展可以用日新月异来形容，新技术的出现也是层出不穷。一个眨眼的功夫，一门足以改变世界的应用可能就被发明出来了，当然也有可能一个遥遥领先的企业瞬间被超越。处在风云变化时代，最重要的就是时间，就是效率。对于人工智能行业尤为如此，我们的衣食住行方面都有涉及到人工智能，这将为我们未来的生活提供便捷，一个优秀的idea被构想出来之后就需要在最短的时间内实现应用，不然就很可能错失先机，被别的企业率先
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2018-10-29 19:57:16
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变分自动编码器 自编码器 中间层的编码维度要远远小于输出数据，整个模型训练目标为最小化重建输入数据误差 标准自编码器面临的问题在于 自编玛器将输入数据转为隐空间中的表达式不是连续的，使得解码器对于存在于类别之间的区域无法进行解码，因此提出了变分自编码器 变分自编码器 变分自编码器的隐空间设计为连续的... ...
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2018-10-26 22:18:11
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在2018年“全连接大会”上，最触动人心的一刻，无疑是万物互联未来畅想；而作为万物互联的核心便是“人”，而万物互联的所要发挥的极致作用也就是充分解放“人”的机械属性，而充分发挥人的不可替代的创造性价值。
无论是算法、算力还是模型训练，自动化功能及应用，自动更新与人才稀缺等十大改变中的任一一项改变都基于一个基础——协同。
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2018-10-18 18:16:23
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参考网址：github:https://github.com/naisy/realtime_object_detection2018.10.16ssd物体检测总结：切记粗略地看一遍备注就开始训练模型出现的错误：1、用branch1.5,tensorflow-gpu==1.8训练的模型在GT730,显 ...
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2018-10-16 19:25:37
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变量的的创建、初始化、保存和加载 其实变量的作用在语言中相当，都有存储一些临时值的作用或者长久存储。在Tensorflow中当训练模型时，用变量来存储和更新参数。变量包含张量（Tensor）存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘。值可在之后模型训练和分析是被 ...
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2018-10-15 20:43:18
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深度学习模型的可视化方法总结 卷积神经网络的可视化方法可以分为两种方式: 1. 保存训练后的权重等个训练参数的value以后,** 即借助绘图工具可视化**, 2. 借助深度学习的可视化的工具也能实现可视化. 比如tensorflow下面的tensorBorad; PyTorch下面的tenso... ...
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2018-09-06 18:01:54
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一、基础题目 1、UVA 11624 Fire！迷宫问题 多源BFS 题意： 帮助joe走出一个大火蔓延的迷宫，其中joe每分钟可往上下左右四个方向之一走，所有着火的格子都会蔓延（空格与着火格有公共边，下一分钟这个空格也会着火）。迷宫中有一些障碍格，joe和火都无法进入，当joe走到一个边界的格子我 ...
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2018-09-03 20:55:02
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