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  • pdf文档 深度学习下的图像视频处理技术-沈小勇

    深度学习下的图像视频处理技术 沈小勇 优图X-Lab视觉AI负责人 专家研究员 自我介绍 自我介绍 2006.9 – 2012.7 浙江大学数学系本科硕士 2012.8 – 2016.6 香港中文大学博士 2016.6 – 2017.5 香港中文大学 Research Fellow 2017.5 – 现在 腾讯优图X-Lab 视觉AI负责人,专家研究员 个人主页:http://xiaoyongshen
    0 码力 | 121 页 | 37.75 MB | 1 年前
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  • pdf文档 搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用

    搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用 舒鹏 目录 CONTENTS 01 搜索广告背景知识 02 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 03 基于多模型融合的CTR预估 04 若干思考 搜索广告背景知识 信息需求 用户查询 查询理解 广告召回 点击率预估 排序计价 结果展示 点击及后续行为 广告库 日志收集 展示日志 点击日志 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 无需分词:基于字符粒度表达的问答系统设计 外套 ResNet-50层 CNN-LSTM Encoder CNN CNN 中长款牛仔外套 Cosine-Loss 广告物料推荐 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 方向 用途 相关技术 图像理解 图片物料推荐 CNN 文本相关性 广告召回、创意生成 Word2Vec、CSR、LSTM CTR预估 广告排序、特征挖掘 DNN、MxNet、TensorFlow 基于多模型融合的CTR预估 广告特征 匹配特征 线性模型 非线性模型 Data Feature Model 线上Server CTR预估 Rank Online 特征抽取 CTR预估涉及技术 CTR预估 数据 模型 平台 MPI XgBoost Parameter Server 线性(LR) 非线性(GBDT) 深度(DNN) 实时(FTRL) 特征 训练数据 融合模型 Bagging
    0 码力 | 22 页 | 1.60 MB | 1 年前
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  • pdf文档 构建基于富媒体大数据的弹性深度学习计算平台

    构建基于富媒体大数据的弹性深度学 习计算平台 SPEAKER / 土土@七牛 AtLab Mobile —> 富媒体时代 数据存储 数据加速 数据处理 直播 点播 Connect 每天超过10亿图像上传 超过万亿小时的音视频存储 What are they? 内容审核团队 运营分析团队 AI? Content 分类 检测 分割 跟踪 描述 搜索 分析 … 描述:事件1-XXXX 事件2-XXXX 人物出现:id1, id2 场景二 … 用户行 为 用户数 据 推理结 果 推理服务 数据抽样 和整理 样本 训练 模型 模型评估 AVA深度学习平台 Caching IO Distributed System Docker Orchestration Storage HDFS SQL NoSQL Caffe MXNet Tensorflow
    0 码力 | 21 页 | 1.71 MB | 1 年前
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  • pdf文档 李东亮:云端图像技术的深度学习模型与应用

    云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20 SACC2017 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360手机安全产品 移动端用户总数已达约1.49亿 360浏览器 月活跃用户数量为3.03亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 日均点击量约为4.51亿次 360搜索 稳定拥有35%以上的市场份额 手机安全 企业安全 …… 新时代的奇虎360 SACC2017 万物互联的新时代 交通 智能家居 机器人 AR/VR/MR 智能手机 穿戴设备 SACC2017 万物互联的核心技术 视觉感知 语音感知 语义理解 人工智能 大数据分析 物 环境 SACC2017 图像 视频 检测 识别 分割 跟踪 物 环境 数 据 核 心 云端 移动端 业 务 视觉感知模型 Classification Person, Horse, Barrier, Table, etc Object Detection 检测 识别 分割 跟踪 核 心 SACC2017 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 小模型 线上速度快 预测准 Frequent remote upgrade CPU-constrained, real-time Cloud processing
    0 码力 | 26 页 | 3.69 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Qcon北京2018-《文本智能处理的深度学习技术》-陈运文

    达观数据 陈运文 文本智能处理的深度学习技术 达观数据CEO 陈运文 博士 • 中 国 计 算 机 学 会 高 级 会 员 , A C M 和 I E E E 学 会 会 员 , 复 旦 大 学 计 算 机 博 士 和 杰 出 毕 业 生 • 原 腾 讯 文 学 高 级 总 监 、 盛 大 文 学 首 席 数 据 官 、 百 度 核 心 技 术 工 程 师 • 三 十 项 国 家 技 术 陈运文 达观数据:全球领先的文本智能处理专家 l 为企业提供文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服 务,是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司 专注于文本挖掘的国际领军人工智能企业 l 获得全球三十大最佳AI企业等荣誉,拥有国家级高新技术企业、CMMI3资质认 证、ISO9001质量管理体系认证、双软认证等最全面的企业服务资质。 权威认证的人工智能服务,可充分保障客户业务实践与业务安全 2006~至今 以机器翻译为开端,作 为早期尝试,但不是很 成功 基于统计机器学习技术 及语料库,使用统计模 型,NLP发展产生革新 多数自然语言处理系统 基于规则,人工修订等 方式,包括问答、翻译、 搜索等 深度学习起步、发展及 成熟,同样影响NLP领 域,从传统的机器学习 逐渐过渡到深度学习 NLP技术层次 日常工作中各类常见的文本形式 新闻文章 企业合同/公文 客户评论意见
    0 码力 | 46 页 | 25.61 MB | 1 年前
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  • pdf文档 动手学深度学习 v2.0

    在基础科学中扮演着越来越重要的角色——从天体物理学到生物学。 关于本书 这本书代表了我们的尝试——让深度学习可平易近人,教会人们概念、背景和代码。 1 一种结合了代码、数学和HTML的媒介 任何一种计算技术要想发挥其全部影响力,都必须得到充分的理解、充分的文档记录,并得到成熟的、维护 良好的工具的支持。关键思想应该被清楚地提炼出来,尽可能减少需要让新的从业者跟上时代的入门时间。 成熟的库应该自动化 使从业者可以轻松地修改、应用和扩展常见的应用程序,以 满足他们的需求。以动态网页应用为例。尽管许多公司,如亚马逊,在20世纪90年代开发了成功的数据库驱 动网页应用程序。但在过去的10年里,这项技术在帮助创造性企业家方面的潜力已经得到了更大程度的发挥, 部分原因是开发了功能强大、文档完整的框架。 测试深度学习的潜力带来了独特的挑战,因为任何一个应用都会将不同的学科结合在一起。应用深度学习需 在我们开始写这本书的时候,没有资源能够同时满足一些条件:(1)是最新的;(2)涵盖了现代机器学习的 所有领域,技术深度丰富;(3)在一本引人入胜的教科书中,人们可以在实践教程中找到干净的可运行代码, 并从中穿插高质量的阐述。我们发现了大量关于如何使用给定的深度学习框架(例如,如何对TensorFlow中 的矩阵进行基本的数值计算)或实现特定技术的代码示例(例如,LeNet、AlexNet、ResNet的代码片段),这 些
    0 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前
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  • pdf文档 机器学习课程-温州大学-01机器学习-引言

    4 机器学习与人工智能、深度学习的关系 人工智能:机器展现的人类智能 机器学习:计算机利用已有的数 据(经验),得出了某种模型,并利 用此模型预测未来的一种方法。 深度学习:实现机器学习的一种 技术 人工智能 机器学习 深度学习 5 杨立昆(Yann LeCun) 杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton) 本吉奥( Bengio ) 共同获得了2018年计算机科学的最高奖项 ——ACM图灵奖。 主要贡献:设计了ResNets 8 国内外知名人工智能企业榜单 编码 企业名称 人工智能技术 应用领域 所属国家 成立时间 资本市场状态 市值/估值/融资额 1 Microsoft(微软) 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 办公 美国 1975年 上市 市值1.21万亿美元 2 Google(谷歌) 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 综合 美国 1998年 上市 市值9324亿美元 3 Facebook(脸书) 上市 市值5934亿美元 4 百度 计算机视觉技术、自然语言处理技 术 、知识图谱等 综合 中国 2001年 上市 市值438亿美元 5 大疆创新 图像识别技术、智能引擎技术等 无人机 中国 2006年 战略融资 估值210亿美元 6 商汤科技 计算机视觉技术、深度学习 安防 中国 2014年 D轮融资 估值70亿美元 7 旷视科技 计算机视觉技术等 安防 中国 2011年 D轮融资 估值40亿美元
    0 码力 | 78 页 | 3.69 MB | 1 年前
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  • pdf文档 机器学习课程-温州大学-01深度学习-引言

    4 深度学习与机器学习、人工智能的关系 人工智能:机器展现的人类智能 机器学习:计算机利用已有的数 据(经验),得出了某种模型,并利 用此模型预测未来的一种方法。 深度学习:实现机器学习的一种 技术 5 杨立昆(Yann LeCun) 杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton) 本吉奥( Bengio ) 共同获得了2018年计算机科学的最高奖项 ——ACM图灵奖。 深度学习界的执牛耳者 主要贡献:设计了ResNets 8 国内外知名人工智能企业榜单 编码 企业名称 人工智能技术 应用领域 所属国家 成立时间 资本市场状态 市值/估值/融资额 1 Microsoft(微软) 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 办公 美国 1975年 上市 市值1.21万亿美元 2 Google(谷歌) 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 综合 美国 1998年 上市 市值9324亿美元 3 Facebook(脸书) 上市 市值5934亿美元 4 百度 计算机视觉技术、自然语言处理技 术 、知识图谱等 综合 中国 2001年 上市 市值438亿美元 5 大疆创新 图像识别技术、智能引擎技术等 无人机 中国 2006年 战略融资 估值210亿美元 6 商汤科技 计算机视觉技术、深度学习 安防 中国 2014年 D轮融资 估值70亿美元 7 旷视科技 计算机视觉技术等 安防 中国 2011年 D轮融资 估值40亿美元
    0 码力 | 80 页 | 5.38 MB | 1 年前
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  • pdf文档 AI大模型千问 qwen 中文文档

    评测结果。 1.4. llama.cpp 9 Qwen 1.4.5 在 LM Studio 使用 GGUF 如果你仍然觉得使用 llama.cpp 有困难,我建议你尝试一下 LM Studio 这个平台,它允许你搜索和运行本地的 大规模语言模型。Qwen1.5 已经正式成为 LM Studio 的一部分。祝你使用愉快! 1.5 Ollama Ollama 帮助您通过少量命令即可在本地运行 LLM。它适用于 LLM、AI 应用以及批量任务的框架,旨在实现最大程度的成本节省、最 高的 GPU 可用性以及受管理的执行过程。其特性包括: • 通过跨区域和跨云充分利用多个资源池,以获得最佳的 GPU 可用性。 • 把费用降到最低——SkyPilot 在各区域和云平台中为您挑选最便宜的资源。无需任何托管解决方案的 额外加价。 • 将服务扩展到多个副本上,所有副本通过单一 endpoint 对外提供服务 • Qwen 2 1 - 2 mins ago 1x GCP({'L4': 8}) READY us-east4- �→a 如下所示:该服务现由两个副本提供支持,一个位于 Azure 平台,另一个位于 GCP 平台。同时,已为服务 选择云服务商提供的最经济实惠的加速器类型。这样既最大限度地提升了服务的可用性,又尽可能降低了成 本。 3. 要访问模型,我们使用带有 curl -L (用于跟随重定向),将请求发送到
    0 码力 | 56 页 | 835.78 KB | 1 年前
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  • pdf文档 阿里云上深度学习建模实践-程孟力

    阿里云深度学习实践 程孟力 花名: 杨熙 阿里巴巴-计算平台-PAI 个性化推荐 视频理解 智能对话系统 图像检索 更多场景  OCR识别  人脸核身  智能风控  自动驾驶  语音助手 • • • 优势: 效果 显著超越 传统模型(线性层模型 / 树模型 / SVM模型 / … ) 深度学习应用场景 沙漠 湖泊 旅行 深度学习应用主要的挑战: 2.模型效果优 化困难 Parameter Server MPI TreeModel SQL MapReduce Blink  场景丰富: 图像/视频/推荐/搜索  大数据+大模型: Model Zoo  跨场景+跨模态  开箱即用: 封装复杂性  白盒化, 可扩展性强  积极对接开源系统+模型 FTRL SGD Adam Solutions Librarys 优势: Components SDK/API  多语言、国际化  多种证件版式  准确率领先同类产品  集成方便 标准化: Standard Solutions 智能推荐解决方案: 推荐请求 PAI-Studio–建模平台 召 回 模 型 EasyRec GraphLearn Alink 排 序 模 型 模型训练评估 PAI-EAS – 模型推理 model1 model2 … PAI-ABTest
    0 码力 | 40 页 | 8.51 MB | 1 年前
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深度学习图像视频处理技术沈小勇搜狗广告推荐领域应用构建基于媒体数据弹性计算平台李东亮云端模型Qcon北京2018文本智能陈运文动手v2机器课程温州大学01引言AI千问qwen中文文档阿里云上建模实践程孟力
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