人工智能

平时除了遇到二分类问题，碰到最多的就是多分类问题，例如我们发布blogs时候选择的tag等。如果每个样本只关联一个标签则是单标签多分类，如果每个样本可以关联多个样本，则是多标签多分类。今天我们来看下新闻的多分类问题。 一、数据集 这里使用路透社在1986年发布的数据集，它包含很多的短新闻及其对应的主 ... »

Gensim库简介 机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测，对于文本数据来说，因为算法执行的是关于矩形的数学运算，这意味着我们必须将字符串转换为向量。从数学的角度看，向量是具有大小和方向的几何对象，不需过多地关注概念，只需将向量化看作一种将单词映射到数学空间的方法，同时保留其本身蕴含的信息。 G ... »

在大数据、移动互联网、物联网、云计算等新兴技术高速发展背景下，智慧物流越来越受到政府与企业的重视，成为智慧城市建设的得力抓手和有力支撑。智慧物流的优势在于集成智能化技术，使物流全过程可自动感知识别、可追踪溯源、可实施应对、可智能化决策、各环节信息系统交互集成。而通过依托 HT 可视化技术，智慧仓储管... ... »

Protobuf是google开发的一个序列化和反序列化的协议库，我们可以自己设计传递数据的格式，通过.proto文件定义我们的要传递的数据格式。例如，在深度学习中常用的ONNX交换模型就是使用.proto编写的。我们可以通过多种前端(MNN、NCNN、TVM的前端)去读取这个.onnx这个模型，但 ... »

紧接着前几天的事： 特殊的日子，想起了当年的双(1080TI)显卡装机实录 和 炼丹炉买不起了:聊一聊这段日子的显卡行情 之后，决定买一台整机玩玩。 而现在，主机终于回！来！了！主机回来干什么，当然是——配置环境。 老潘之前也有一些配置环境的文章，可以参考： ubuntu16.04下安装NVIDIA ... »

简介 天要下雨，娘要嫁人。虽然我们不能控制未来的走向，但是可以一定程度上预测为来事情发生的可能性。而这种可能性就叫做概率。什么是概率呢？概率就是事情出现的可能性。比如扔骰子，我们知道骰子有六面，很容易知道扔出1点的概率是1/6，听起来很简单，但是如果放在复杂事件中，概率计算就变得比较麻烦和抽象，很多 ... »

前言 在使用过TVM、TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch、Keras等深度学习框架后，总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析，虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿、不会哪儿查哪儿)，但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了，权当是巩固一些基础了。 因此 ... »

福建石油集团数字化业务覆盖率已达95%以上，实现企业“数据同源”。 ... »

原文首发于公主号「oldpan博客」-> 原文链接在此~ 前言 前一阵子突然有了配主机的想法。呃，当然是为了搞深度学习。 想象一下，亲手买下自己心仪的配件，然后用心组装起来，闻着显卡的香气，啊，满满的成就感。 显卡预想着上RTX-3080或者3070，嗯，毕竟老潘已经是打工人了，有点小钱，除了上缴， ... »

前言 亲，显存炸了，你的显卡快冒烟了！ torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/T ... »

最近闲来无事，老潘以一名普通算法工程师的角度，结合自身以及周围人的情况，理性也感性地分析一下极市平台前些天发布的2020年度中国计算机视觉人才调研报告。 以下的“计算机视觉人才”简称“人才”，感觉说人才有点怪怪的感觉？自己也算人才么？老潘只不过是一个普普通通的算法工程师罢了(逃)。 这个报告一共分为 ... »

简介 奇异值是矩阵中的一个非常重要的概念，一般是通过奇异值分解的方法来得到的，奇异值分解是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法，在统计学和信号处理中非常的重要。 在了解奇异值之前，让我们先来看看特征值的概念。 相似矩阵 在线性代数中，相似矩阵是指存在相似关系的矩阵。设A，B为n阶矩阵，如果有n阶可 ... »

前言 本篇文章可作为<利用变分自编码器实现深度换脸(DeepFake)>的知识铺垫。 自编码器是什么，自编码器是个神奇的东西，可以提取数据中的深层次的特征。 例如我们输入图像，自编码器可以将这个图像上“人脸”的特征进行提取(编码过程)，这个特征就保存为自编码器的潜变量，例如这张人脸的肤色以及头发颜色 ... »

前言 深度学习不不仅仅是理论创新，更重要的是应用于工程实际。 关于深度学习人工智能落地，已经有有很多的解决方案，不论是电脑端、手机端还是嵌入式端，将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来，应用起来才是最实在的。 (caffe2-ios:https://github.com/KleinYuan/Ca ... »

本系列为新TensorRT的第一篇，为什么叫新，因为之前已经写了两篇关于TensorRT的文章，是关于TensorRT-5.0版本的。好久没写关于TensorRT的文章了，所幸就以新来开头吧~ 接下来将要讲解的TensorRT，将会是基于7.0版本。 7版本开头的TensorRT变化还是挺大的，增加 ... »

好久不见了各位！ 前一阵子忍不住剁手买了M1芯片的mac mini，为了弥补自己的内疚感就卖了自己的旧的mbp2017款。数据也完全迁移到了新机器上，之前的工作也就由mbp2017彻底换成mac mini了，要换就换彻底点，不要给自己了留后路，哼。 为什么买mini而不是macbook系列，当然是为 ... »

前言 过年时闲来无事，瞎翻自己的博客，偶然看到之前写的一篇文章： 一篇文章解决机器学习，深度学习入门疑惑 这篇文章原先发布于2018年中旬，那会正是深度学习、神经网络无脑火热的时候。火热到什么程度？火热到显卡一度卖脱销(不是因为挖矿)，研究生导师集体推荐学生转深度学习方向、毕业论文不带“深度学习”四 ... »

循环神经网络(RNN) 人们不是每一秒都从头开始思考，就像你阅读本文时，不会从头去重新学习一个文字，人类的思维是有持续性的。传统的卷积神经网络没有记忆，不能解决这一个问题，循环神经网络(Recurrent Neural Networks)可以解决这一个问题，在循环神经网络中，通过循环可以解决没有记忆 ... »

引言 刚进入人工智能实验室，不知道是在学习机器学习还是深度学习，想来他俩可能是一个东西，查阅之后才知道这是两个领域，或许也有些交叉，毕竟我也刚接触，不甚了解。 在我还是个纯度小白之时，写下这篇文章，希望后来同现在的我一样，刚刚涉足此领域的同学能够在这，跨越时空，在小白与小白的交流中得到些许帮助。 开 ... »

前言 我们在训练网络的时候经常会设置 batch_size，这个 batch_size 究竟是做什么用的，一万张图的数据集，应该设置为多大呢，设置为 1、10、100 或者是 10000 究竟有什么区别呢？ # 手写数字识别网络训练方法 network.fit( train_images, trai ... »