回答:我是泰瑞聊科技,很榮幸來回答此問題,希望我的回答能對(duì)你所有幫助!人臉識(shí)別的原理人臉識(shí)別的工作原理,我們可以拆解為以下10個(gè)步驟,更容易理解一些。1、人臉檢測(cè),檢測(cè)出圖像中人臉?biāo)诘奈恢茫?、人臉配準(zhǔn),定位出人臉五官的關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo),并進(jìn)行標(biāo)注;3、人臉屬性識(shí)別,識(shí)別出人臉的性別、年齡、姿態(tài)、表情等屬性;4、人臉提特征,將一張人臉圖像轉(zhuǎn)化為一串固定長(zhǎng)度數(shù)值的過程;5、人臉比對(duì),衡量?jī)蓚€(gè)人臉之間的相似度;...
回答:排名不分先后Effective Java了解過Java的人應(yīng)該或多或少的聽過此書吧,堪稱經(jīng)典。書中主要羅列了一些知識(shí)點(diǎn),然后對(duì)于這些知識(shí)點(diǎn)單獨(dú)進(jìn)行詳述。內(nèi)容頗有深度,建議有基礎(chǔ)的人看。Thinking In Java 4Thinking In Java 被譽(yù)為Java圣經(jīng),無論你處于哪個(gè)階段,每次閱讀都能有所收獲,也因此對(duì)新手而言,這本書毀譽(yù)參半,自行斟酌吧Java并發(fā)編程實(shí)戰(zhàn)國外人寫的書,這是翻...
回答:從加入BAT起,就一直從事后端開發(fā),從PHP到JAVA,也經(jīng)歷過自學(xué)成才的過程。接下來我就根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)來為大家分享我讀過的,java web后端開發(fā)的好書。《thinking in java》中文版叫《Java編程思想》,是Java學(xué)習(xí)領(lǐng)域的圣經(jīng),也是入門書?;旧希琂ava成手都會(huì)推薦新人來看這本,里面詳盡介紹了Java的基本概念,對(duì)于打牢Java基礎(chǔ),后面不論是做web開發(fā),還是app開發(fā),都...
回答:謝小編邀。@云瑄軟件回答的已經(jīng)很全面了,他推薦的幾本書都是內(nèi)核入門經(jīng)典中的經(jīng)典。我再推薦幾本接觸過好書:《linux設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序》 Jonathan Corbet著,講內(nèi)核設(shè)備驅(qū)動(dòng)開發(fā),對(duì)內(nèi)核抽象層次,設(shè)備原理講的很細(xì),還介紹了不少內(nèi)核開發(fā)調(diào)試的技巧?!秎inux內(nèi)核設(shè)計(jì)的藝術(shù)》中科院新設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)著,這本書褒貶不一,但是書中對(duì)于一些內(nèi)核的算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)講的很詳細(xì),對(duì)內(nèi)核bootloader也講了很多,...
回答:謝小編邀。@云瑄軟件回答的已經(jīng)很全面了,他推薦的幾本書都是內(nèi)核入門經(jīng)典中的經(jīng)典。我再推薦幾本接觸過好書:《linux設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序》 Jonathan Corbet著,講內(nèi)核設(shè)備驅(qū)動(dòng)開發(fā),對(duì)內(nèi)核抽象層次,設(shè)備原理講的很細(xì),還介紹了不少內(nèi)核開發(fā)調(diào)試的技巧?!秎inux內(nèi)核設(shè)計(jì)的藝術(shù)》中科院新設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)著,這本書褒貶不一,但是書中對(duì)于一些內(nèi)核的算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)講的很詳細(xì),對(duì)內(nèi)核bootloader也講了很多,...
回答:鳥哥的私房菜。非常實(shí)用的一套材料,由淺入深理論結(jié)合實(shí)踐,實(shí)操性很強(qiáng),入門進(jìn)階的好材料。我看的時(shí)候,作者還上學(xué),邊寫邊發(fā)出來,現(xiàn)在已經(jīng)是精裝本的了。
...為結(jié)果導(dǎo)向型人群開設(shè)的深度學(xué)習(xí)在線課程。我讀過很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的書,也參加過不少這方面的課程,但我認(rèn)為Fast.ai是迄今為止實(shí)用的深度學(xué)習(xí)入門課程。在本文中,我將與大家分享我在學(xué)完前兩課后的一些經(jīng)驗(yàn)。從數(shù)學(xué)...
...,它能夠提高文本識(shí)別的精確度。OCR在企業(yè)中主要運(yùn)用于哪些場(chǎng)景呢?這里做了一個(gè)總結(jié)。第一文檔場(chǎng)景,它主要用于印刷文檔的識(shí)別,翻譯文字的識(shí)別,搜索識(shí)別,涂抹識(shí)別。第二,電商場(chǎng)景,主要用于電商用戶身份的綁定,...
...是尖耳朵。簡(jiǎn)單來說,我們會(huì)定義面部特征并讓系統(tǒng)識(shí)別哪些特征對(duì)于識(shí)別一個(gè)具體的動(dòng)物來說是重要的。 深度學(xué)習(xí)走得更深一步。深度學(xué)習(xí)自動(dòng)找到對(duì)分類重要的特征,而在機(jī)器學(xué)習(xí),我們必須手工地給出這些特征。深度學(xué)...
...碼:https://github.com/NVlabs/DG-Net Why: (之前論文的痛點(diǎn)有哪些?) 生成高質(zhì)量的行人圖像有一定難度。之前一些工作生成的行人圖像質(zhì)量相對(duì)低(如上圖)。主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:1.生成的真實(shí)度:行人不夠真實(shí), 圖像模糊, 背...
...8’的圖,可以清楚的看到每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)原圖進(jìn)行了哪些特征變換。?這是一個(gè)深度學(xué)習(xí)常見的卷積結(jié)構(gòu),細(xì)節(jié)不講了,大家可以感受一下,其中主要了Convolution Layer, Max-Pooling Layer, 以及ReLu Activation。?Auto-Encoder(Layer-wise Training...
...)人們總是很容易和全知、全能這樣的詞聯(lián)系起來。大量關(guān)于人工智能的科幻電影更給人工智能蒙上一層神秘的色彩。強(qiáng)如《黑客帝國》、《機(jī)械公敵》中的AI要翻身做主人統(tǒng)治全人類。稍弱點(diǎn)的《機(jī)械姬》里 EVA 懂得利用美貌...
...下 JavaScript 中策略模式的應(yīng)用: 使用策略模式調(diào)用百度AI圖像識(shí)別 因?yàn)榘俣華I圖像識(shí)別的接口類型不同,所需的參數(shù)格式也不盡相同。然而圖像的壓縮及上傳、錯(cuò)誤處理等部分是公用的。所以可以采用策略模式封裝: 定義策略...
...-AlexNetAlexNet的結(jié)構(gòu)圖(圖片來自于論文:《基于ImageNet圖像識(shí)別的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》)這篇文章被稱為深度學(xué)習(xí)的開山之作。當(dāng)然,也有很多人堅(jiān)稱Yann LeCun 1998年發(fā)表的Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition才是開山之作...
...別物體: 分割:真實(shí)場(chǎng)景與其他對(duì)象混雜在一起。很難分辨哪些部分是同一個(gè)對(duì)象的一部分。對(duì)象的某些部分可以隱藏在其他對(duì)象后面。 照明:像素的強(qiáng)度取決于物體的照明程度。 變形:物體以各種非仿射方式變形。一個(gè)手寫的也...
...道云筆記中用于文檔識(shí)別的實(shí)踐過程,以及 TFLite 都有些哪些特性,供大家參考。近年來,有道技術(shù)團(tuán)隊(duì)在移動(dòng)端實(shí)時(shí) AI 能力的研究上,做了很多探索及應(yīng)用的工作。2017 年 11 月 Google 發(fā)布?TensorFlowLite (TFLlite) 后,有道技術(shù)團(tuán)隊(duì)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
一、活動(dòng)亮點(diǎn):全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級(jí),跨境業(yè)務(wù)福音!爆款云主機(jī)0.5折起:香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...