《TensorFlow 2项目进阶实战》6-业务落地篇:实现货架洞察Web应⽤业务落地篇:实现货架洞察 Web 应用 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 串联 AI 流程理论:商品检测与商品识别 • 串联 AI 流程实战:商品检测与商品识别 • 展现 AI 效果理论:使用 OpenCV 可视化识别结果 • 展现 AI 效果实战:使用 OpenCV 可视化识别结果 • 搭建 AI SaaS 理论:Web 框架选型 • 搭建 AI 展现 AI 效果实战:使用 OpenCV 可视化识别结果 “Hello TensorFlow” Try it! 搭建 AI SaaS 理论:Web 框架选型 Python Web 框架 Python Web 框架 - Flask Python Web 框架 - Flask Flask 常用扩展 Flask 项目常见目录结构 启动文件 manage.py 示例 搭建 AI SaaS 理论:数据库0 码力 | 54 页 | 6.30 MB | 1 年前3
PyTorch Release Notesunderstand improve performance of their models with visualization by using the DLProf Viewer in a web browser or by analyzing text reports. DL Prof is available on NGC or through a Python PIP wheel installation understand improve performance of their models with visualization by using the DLProf Viewer in a web browser or by analyzing text reports. DL Prof is available on NGC or through a Python PIP wheel installation understand improve performance of their models with visualization by using the DLProf Viewer in a web browser or by analyzing text reports. DL Prof is available on NGC or through a Python PIP wheel installation0 码力 | 365 页 | 2.94 MB | 1 年前3
AI大模型千问 qwen 中文文档Modelfile 完成后,你即可运行你的 ollama 模型: ollama run qwen7b 1.6 Text Generation Web UI Text Generation Web UI(简称 TGW,通常被称为“oobabooga”)是一款流行的文本生成 Web 界面工具,类似 于 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 。它拥有多个交互界面,并支持多种模型后端,包括 ├── Qwen1.5-7B-Chat │ │ ├── config.json │ │ ├── generation_config.json (续下页) 1.6. Text Generation Web UI 11 Qwen (接上页) │ │ ├── model-00001-of-00004.safetensor │ │ ├── model-00002-of-00004.safetensor 随后你需要运行 python server.py 来启动你的网页服务。请点击进入 `http://localhost:7860/?__theme=dark` 然后享受使用 Qwen 的 Web UI 吧! 1.6.2 下一步 TGW 中包含了许多更多用途,您甚至可以在其中享受角色扮演的乐趣,并使用不同类型的量化模型。您可 以训练诸如 LoRA 这样的算法,并将 Stable Diffusion0 码力 | 56 页 | 835.78 KB | 1 年前3
【PyTorch深度学习-龙龙老师】-测试版202112# 清零测量器 8.7 可视化 在网络训练的过程中,通过 Web 端远程监控网络的训练进度,可视化网络的训练结 果,对于提高开发效率和实现远程监控是非常重要的。TensorFlow 提供了一个专门的可视 化工具,叫做 TensorBoard,它通过 TensorFlow 将监控数据写入到文件系统,并利用 Web 后端监控对应的文件目录,从而可以允许用户从远程查看网络的监控数据。 在运行程序时,监控数据被写入到指定文件目录中。如果要实时远程查看、可视化这 些数据,还需要借助于浏览器和 Web 后端。首先是打开 Web 后端,通过在 cmd 终端运行 tensorboard --logdir path 指定 Web 后端监控的文件目录 path,即可打开 Web 后端监控进 程,如图 8.2 所示: 图 8.2 启动 Web 服务器 此时打开浏览器,并输入网址 http://localhost:6006 # 清零测量器 8.7 可视化 在网络训练的过程中,通过 Web 端远程监控网络的训练进度,可视化网络的训练结 果,对于提高开发效率和实现远程监控是非常重要的。TensorFlow 提供了一个专门的可视 化工具,叫做 TensorBoard,它通过 TensorFlow 将监控数据写入到文件系统,并利用 Web 后端监控对应的文件目录,从而可以允许用户从远程查看网络的监控数据。0 码力 | 439 页 | 29.91 MB | 1 年前3
《Efficient Deep Learning Book》[EDL] Chapter 3 - Learning Techniquesvectors. Let’s load it first. %%capture !python -m spacy download en_core_web_md import en_core_web_md nlp = en_core_web_md.load() Use the language model to transform the sentences to sequences of0 码力 | 56 页 | 18.93 MB | 1 年前3
PyTorch Brand Guidelinesspecial color palette to best serve these needs. When applying color in the digital environment; web, app, and social media posts, please reference the digital RGB or hex code equivalent. When printing special color palette to best serve these needs. When applying color in the digital environment; web, app, and social media posts, please reference the digital RGB or hex code equivalent. When printing0 码力 | 12 页 | 34.16 MB | 1 年前3
亚马逊AWSAI Services Overview© 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 张孝峰 AWS解决方案架构师 March 17, 2017 Amazon 的人工智能&深度学习 围绕数据的“飞轮” 机器学习 深度学习 人工智能 更多的用户 更好的产品 更多的数据 更好的分析 对象存储 数据库 数据仓库 数据流分析 商业智能 Chatbots (Lex) 公告 第一代: 面向机器的交互 第二代: 面向控制& 翻译 第三代: 意图导向 人-机交互会话的发展 语音 & 文本 “Chatbots” Alexa 应用 在手机、Web以及 设备上的语音交互 在Slack & Messenger 上的文本交互 企业应用 Salesforce Microsoft Dynamics Marketo Zendesk Quickbooks0 码力 | 56 页 | 4.97 MB | 1 年前3
Lecture 1: OverviewConcepts of Machine Learning Feng Li (SDU) Overview September 6, 2023 2 / 57 Instructor Prof. Feng Li Web: https://funglee.github.io Office: N3-312-1 Education: 2010-2015, PhD, Nanyang Technological University without a pre-specified list of topics. Many words in a document, many, many documents available on the web. Image/Video Understanding Given an/a image/video, determine what objects it contains. Determine0 码力 | 57 页 | 2.41 MB | 1 年前3
人工智能发展史mentioned. http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/ift3395/lectures/backprop_old.pdf 1986 https://web.stanford.edu/class/psych209a/ReadingsByDate/02_06/PDPVolIChapter8.pdf https://www.cs.cmu.edu/~epx0 码力 | 54 页 | 3.87 MB | 1 年前3
TensorFlow on Yarn:深度学习遇上大数据作业训练结束自动回收work、ps和Tensorboard进程� • 训练效果和性能没有损失� 基本目标:� TensorFlow on Yarn设计 • 支持GPU亲和性调度(提⾼通信效率)� • Web的⽅式查看作业的运⾏状况和作业日志� • 在线查看Tensorboard� • HistoryServer支持查看结束作业的日志和状态信息� • 控制已有的TensorFlow作业的迁移成本(最多改三⾏0 码力 | 32 页 | 4.06 MB | 1 年前3
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