前言 目前主要有兩種<b>度量模型深度</b>的方式。第一種方式是基於評估架構所需執行的順序指令的數目。假設我們將模型表示為給定輸入後，計算對應輸出的流程圖，則可以將這張流程圖中的最

點選上方 “ 開發者技術前線 ”， 選擇“星標” 13點21分打卡 就是真愛 張凱通 |唯品會研究院資深開發工程師， 負責深度學習在移動端的應用，以及自動化測試等工作。曾參與"唯品會&#

深度學習中涉及到很多引數，如果對於一些引數不瞭解，那麼去看任何一個框架都會有難度，在TensorFlow中有一些模型訓練的基本引數，這些引數是訓練模型的前提，也在一定程度上影響著模型的最終效果。下面主

尊敬的奧斯卡評審團： 在人類世界裡面，奧斯卡應該是全球最重要、知名度與影響力最高的電影獎項。今年的頒獎典禮已經落下帷幕，但是近年來奧斯卡的各種新聞和風波特別多。 入圍階段，票房很好、大家很喜歡的影片早早

影象超解析度（SR）是指從低解析度（LR）影象中恢復高解析度（HR）影象的過程，是計算機視覺和影象處理中一種重要的影象處理技術。它在現實世界中有著廣泛的應用，如醫學成像、監控和安全等。除了改善影象的感知質量，它

如果你聽說過深度學習中不同種類的卷積（比如 2D / 3D / 1x1 /轉置/擴張（Atrous）/空間可分/深度可分/平展/分組/混洗分組卷積），並且搞不清楚它們究竟是什麼意思，那麼這篇文章就是為你寫的，能

“深度學習需要一種新的程式語言” 自 20 世紀 80 年代以來，LeCun 就一直致力於神經網路研究。由於他本人對於神經網路發展的貢獻，所以被冠以 “卷積神經網路之父”

1.背景 ETA（Estimated Time of Arrival，“預計送達時間”），即使用者下單後，配送人員在多長時間內將外賣送達到使用者手中。送達時間預測的結果，將會以"預計送達時間"

公眾號/將門創投 來源：https://arxiv.org/pdf/1902.02086.pdf 編譯：Simons 對於任何移動機器人系統來說，確定自己與周圍障礙在環境中的位置是環境感知的基本任務。通常人們使

序言 “幾分鐘就可以建立一個深度學習模型？訓練就要花幾個小時好嗎！我甚至沒有一臺足夠好的機器。”我聽過無數次有抱負的資料科學家這樣說，他們害怕在自己的機器上構建深度學習模型。 其實，你不必在谷歌或

本文經AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權轉載，轉載請聯絡出處。 Python要過時了。 說這話的正是深度學習“三巨頭”之一的Yann LeCun。 昨天，這位Faeebook人工智慧實

導讀 眾所周知，目前深度學習在計算機視覺領域已經有很好的應用落地，再加上遷移學習，可以很容易的訓練出一個用於視覺任務的模型。但是現實中還有很多工的原始資料是非視覺型別的，面對這樣的問題，我們還可以借用

企業管理的精益化往往始於與錢緊密相關的財務部門，市面上的財會報銷軟體也已經是琳琅滿目，但管理的優化離不開大量結構化資料的積累。在這個必不可少的前端環節中，財務人員依然需要辨別紙質發票並手動錄入，過程低效無趣，且操作誤

一、前言 本文介紹如何向Nginx增加了一個使用Tensorflow C庫的軟WAF模組，模組主體基於Naxsi。 二、獲取資料及訓練資料 這裡，之前有Dalao發表過這樣一篇文章： 基於卷積神經

我愛計算機視覺 標星，更快獲取CVML新技術 昨日，Uber官網重磅宣佈新開源深度學習框架Ludwig，不需要懂程式設計知識，讓專家能用的更順手，讓非專業人士也可以玩轉人工智慧，堪稱史上最簡單的深度學習