为什么构建深度学习模型需要使用GPU

在深度学习中，深度学习模型有两个主要的操作，也就是前向传递和后向传递。前向传递将输入数据通过神经网络后生成输出；后向传递根据前向传递得到的误差来更新神经网络的权重。在矩阵中，我们知道计算矩阵就是第一个数组的行与第二个数组的列元素分别相乘。因此，在神经网络中，我们可以将第一个矩阵视

【转载】无监督学习-K-means

学习笔记 - 快速开发有趣的人脸应用

比实时还要快的速度 该方法可以以超过100fps（使用GTX 1080）运行以回归位置图；4.鲁棒 在开放场景下测试面部图像，该方法对姿态变化，光照变化和遮挡都具有良好鲁棒性。应用场景1.人脸对齐人脸可见和不可见点的密集对齐（包括68个关键点）。2.三维人脸重建从单个图像中获取3D顶点和相应的颜色。将结果保存为网格数据（

多智能体深度强化学习：综述

遮盖，但多智能体强化学习获得了快速发展的动力，最新成果解决了现实世界中的复杂性问题。本文概述了多智能体深度强化学习领域的最新发展。主要关注近年来的文献，这些文献结合了深度强化学习方法和多智能体方案。主要内容分为三个部分。首先，分析了用于训练多个特工的训练方案的结构。第二，考虑了合

深度学习笔记之Dirac 分布和经验分布

x(m) 中的每一个，这些点是给定的数据集或者采样的集合。Dirac delta 函数只对定义连续型随机变量的经验分布是必要的。对于离散型随机变量，情况更加简单：经验分布可以被定义成一个Multinoulli分布，对于每一个可能的输入，其概率可以简单地设为在训练集上那个输入值的经验频率

Gremlin语言学习系列1：基本操作

`E()`：查询边 * `id()`：获取顶点、边的 id * `label()`：获取顶点、边的 label * `properties()`：获取顶点、边的属性 * `propertyMap()`：获取顶点、边的属性 * `valueMap()`：获取顶点、边的属性 > `properties

竞享实例给AI学习加速度

试策略的执行效果Policy：Learner的输出结果，游戏AI的策略Reward：Actor的执行结果的反馈，提供给LearnerAI学习对计算性能有哪些要求?  1.  实时性与长期性：AI不仅要做出实时的操作决策，还要做出长期的规划决策，通常对于游戏时间30分钟左右的STG

文字识别实现OCR图文转换,助力高质量手机扫描仪开发

表格识别集海量的数据样本,精准的识别技术及高效的学习认知助力全能扫描宝实现高效表格识别.全能扫描宝使用华为云开发平台文字识别模块,通过其自带的优化模型算法,解决了算法优化难的问题,同时在华为云AI技术的基础上,添加自身特色功能,打造高质量扫描仪.华为云AI提供的训练模型,极大的降低了我司开发成本

2021年，投身计算机视觉是否明智？

要有很强的数学基础还有图像处理知识，CV学科是集合了数学，算法，图像处理，机器学习，种种知识的一门学科，学杂又学精。但是下限也低。很多人都只知道做数据集训练数据，搞搞目标识别。满嘴跑的机器学习，真正问起图像处理的一些东西又一问三不知。当然，大家都是在数学的河里摸索着算法的路，一边

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《神经网络与PyTorch实战》——1.2.4　各概念之间的联系

4　各概念之间的联系　　人工智能和数据挖掘是从应用效果的角度来描述的概念。人工智能最为宽泛，只要体现智能的应用都可以称为人工智能应用。若数据挖掘应用可以体现智能，这时也可以认为它是人工智能应用。　　人工智能的技术演进目前集中在机器学习。机器学习和模式识别都是对技术路线的描述。机器学习和模

图神经网络GraphSage：远亲不如近邻

and symetric的aggregator，node近邻各节点独立输入到网络中后进行elementwise的max-pooling。简单的来说就是mlp外边套了一个max，mlp的作用在于学习到近邻中各个节点的信息，max的作用在于能够学习到近邻节点综合起来的信息，作者提到这个地

人工智能在测井数据分析中的数据驱动方法

数据分析中的数据驱动方法，并提供一个简单的代码示例，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。 数据驱动的测井数据分析方法： 数据驱动的测井数据分析方法是指利用机器学习和深度学习等人工智能技术，通过对已有的测井数据进行学习和模型训练，从而实现对新数据的分析和解释。以下是一般的步骤：

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物联网市场将超万亿美元，亚马逊云科技多项物联网服务赋能数字化转型

以创建数字孪生解决方案，从最简单的用例扩展至最复杂的用例。埃森哲通过Amazon IoT TwinMaker，他们的客户现在可以轻松地创建数字孪生，从不同的IT和OT系统中获得更加情境化、数据驱动和实时的制造运营视图，从而让最终用户可以做出更好的决策并优化运营。埃森哲Industry

人工智能相关的岗位薪酬状况如何？

最近有转行学人工智能的打算，已经开始了机器学习方面的学习，但是对于人工智能薪资说法有很多不同的说法。他有很多领域，请问哪个领域的发展前途会好一些

自然语言处理中的注意力模型

在自然语言处理中，注意力模型通常是应用在经典的编码G解码(EncoderGDecoder)框架下的，seq2seq模型正是一种典型的编码G解码框架。编码G解码作为一种通用框架，在具体的自然语言处理任务上还不够精细化。换句话说，单纯的编码G解码框架并不能有效地聚焦到输入目标上，这使

使用ADExplorer导出域内信息

在域渗透的过程中，往往需要导出域信息进行分析。本文演示通过ADExplorer导出域内信息本地解析后导入BloodHound，来进行域内信息的分析。 使用ADExplorer导出域内信息 域内机器 在域内机器可以直接利用ADExplorer执行如下命令将域信息导出成

Oracle 中获取数据库、表结构的SQL语句

= 要查询的表查找表的外键（包括名称，引用表的表名和对应的键名，下面是分成多步查询） select * from user_constraints c where c.constraint_type = 'R' and c.table_name = 要查询的表查询外键约束的列名 select