参考文档：https://blog.csdn.net/shadown1ght/article/details/78571187
最近清华大学又给我们整出了ChatGLM2-6b，其性能相比上一代拥有了较大的提升。如果想要微调现有的大语言模型，现在也许是个不错的时机。
本文介绍了一个基于多任务卷积网络（MTCNN）和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统DFace。DFace可以用于人脸识别、活体检测、姿态估计等多个任务。该系统采用了PyTorch框架，并利用CUDA技术实现GPU加速。在实验中，作者使用WIDER FACE和CelebA数据集进行训练，验证和测试。最终实现了在准确率和实时性上的良好表现。
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn ❝沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😜❞ 一、技术调研，很激动 二、风浪越大，鱼越贵 三、环境配置，搞起来 1. Python 环境 2. pip 指令安装 3. Tensorflow 四、跑个模型，验证下 ---- 最近 ChatGPT 很火，火到了各行各业。记得去年更多的还是码农最新体验后拿它搜代码，现在各行各业都进来体验，问它咋理财、怎么写报告和给小孩起名。😂 也因此让小傅哥在头条的一篇关于 ChatGPT 的文章都有了26
就在今年 9 月，这款从开放公测起便屡次登顶国内外讨论热度和手游吸金榜第一的开放世界冒险游戏更新了版本，添加 / 丰富了地图，并且上线了一款小游戏——钓鱼。游戏中多个水域都有钓鱼点，不同的位置可以钓不同的鱼。
我在ADGC的基础上重构了代码，让深度聚类的代码实现了更高的统一。具体来说，我重新设计了代码的架构，让你可以在我的框架中轻松运行不同模型的代码，并且提升了可扩展性。此外，我定义了一些工具类和函数来简化代码并使一些配置更加清晰。
DeepPavlov 是一个基于 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 构建的开源对话式 AI 库。
OpenVINO提供了大量的预训练模型，对车牌、车辆检测SSD模型，车辆属性识别、车牌识别模型、人脸检测、表情识别等模型，都提供模型重新训练与部署的扩展通道，通过tensorflow object detection框架集成与pytorch框架集成， 支持如下的模型重新训练，
MTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。和很多处理图像问题的卷积神经网络模型，该模型也用到了图像金字塔、边框回归、非最大值抑制等技术。
还记得今年4月伯克利BAIR实验室发布的那个会“18般武艺”的DeepMimic模型吗？他们使用强化学习技术，用动作捕捉片段训练模型，教会了AI智能体完成24种动作，走路、跑步就不用说了，还包括翻跟斗、侧翻跳、投球、高踢腿等等高能动作。
机器之心报道 机器之心编辑部 强化学习框架怎么选？不如自己定制一个。 强化学习（reinforcement learning，RL）是近年来最受关注的人工智能研究方向之一，在机器人、游戏等领域应用甚广。现有的强化学习框架往往无法支持高效、定制化的训练场景的问题。 近日，GitHub 上一个名为 JORLDY 的开源、可定制强化学习（RL）框架引发关注。 项目地址：https://github.com/kakaoenterprise/JORLDY JORLDY 的主要优点是提供多种分布式强化学习算法，并且
【导读】专知内容组为大家介绍一个聊天机器人（Chatbot）Tensorflow实战课程系列，其目标是创建一个聊天机器人，可以实时地在Twitch Stream上与人们交谈，而不是完全像个傻瓜。为了创
本项目是基于PaddleDetection实现的PP-YOLOE，PP-YOLOE是单阶段Anchor-free模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv5模型，PP-YOLOE在COCO test-dev2017数据集上精度达到49.0%，在单卡V100上FP32推理速度为123.4FPS, V100上开启TensorRT下FP16推理速度为208.3FPS。其中还包含了X/L/M/S四种模型类型，适合部署在多种多样的硬件上，在手机上部署，推理速度也是极快的。
Python爆红背后的原因是什么？为什么身边的小伙伴都开始学习Python?怎样零基础开始学习这门语言？学习难点在哪里？DT财经特邀纽约数据科学学院讲师张泽宇，为你们一一解答这些问题。 ▍火爆的Pyt
对 keras : tensorflow https://github.com/zdx3578/DeepLearningImplementations/tree/master/WassersteinGAN 代码进行了运行测试，及环境配置等
只用了不到4小时。 AlphaZero在去年底通过自我对弈，就完爆上一代围棋冠军程序AlphaGo，且没有采用任何的人类经验作训练数据（至少DeepMind坚持这么认为，嗯）。 昨天，GitHub有位大神@Zeta36用Keras造出来了国际象棋版本的AlphaZero，具体操作指南如下。 项目介绍 该项目用到的资源主要有： 去年10月19号DeepMind发表的论文《不靠人类经验知识，也能学会围棋游戏》 基于DeepMind的想法，GitHub用户@mokemokechicken所做的Reversi开发，
【新智元导读】FAIR的开源序列到序列（sequence-to-sequence）引擎现在可以在PyTorch使用了。FAIR今天发布了fairseq-py，这是一个用PyTorch实现的卷积seq2seq模型。fairseq-py是语言翻译以及其他 seq2seq 的NLP任务的一个很好的模型，新的工具包比以前的更高效率：生成翻译的速度比以前的提高了80%，训练速度提高了50%。 今年5月10日，Facebook AI 研究实验室（FAIR）发布了一项使用创新性的、基于卷积神经网络的方法来进行语言翻译的最
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本文章介绍的是NV显卡训练。CPU训练 仅供参考，部分不同的地方请前往官方网站获取信息。
已提供预训练模型来支持需要执行情绪分析或图像特征化等任务但没有资源获取大型数据集或训练复杂模型的客户。使用预训练模型可以让您最有效地开始文本和图像处理。
生成对抗网络及其变体的实现分为基于 Keras 和基于 PyTorch 两个版本。它们都是按照原论文实现的，但模型架构并不一定完全和原论文相同，作者关注于实现这些论文最核心的思想，而并不确定所有层级的配置都和原论文完全一致。本文首先将介绍各种 GAN 的论文摘要，然后提供详细论文和实现的地址。
一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多GPU分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如caffe，TensorFlow等。由于训练的网络模型可能会很大（比如，inception，resnet等），参数很多，而且部署端的机器性能存在差异，就会导致推理速度慢，延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的，比如自动驾驶要求实时目标检测，目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度，出现了很多轻量级神经网络，比如squeezenet，mobilenet，shufflenet等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构，然后用这些改造过的模型重新训练，再重新部署。
好在AI技术的不断成熟，想要构筑一个城市的功能分类模型已非天方夜谭。尤其是飞桨开源深度学习平台的逐步成长，也让开发者有了更多的选择。针对上述问题，2019年9月至12月，飞桨举办了首期基线挑战赛，参赛选手使用飞桨构建一个城市区域功能分类模型：对给定的地理区域，输入该区域的遥感影像和用户到访数据，最终预测10万个测试集样本的区域功能类别。
【新智元导读】10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。今天相关关于这篇论
深度学习提供了另一种解决“Wally在哪儿”（美国漫画）问题的方法。与传统的图像处理计算机视觉方法不同的是，它只使用了少量的标记出Wally位置的示例。 在我的Github repo上发布了具有评估图像和检测脚本的最终训练模型。 Github repo地址：https://github.com/tadejmagajna/HereIsWally 这篇文章描述了使用Tensorflow目标检测API来训练神经网络的过程，并使用围绕它构建的Python脚本来寻找Wally。它由以下步骤组成： 通过创建一组标记训练
选自GitHub 作者：eriklindernoren 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源、李泽南 生成对抗网络一直是非常美妙且高效的方法，自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一个生成对抗网络以来，各种变体和修正版如雨后春笋般出现，它们都有各自的特性和对应的优势。本文介绍了主流的生成对抗网络及其对应的 PyTorch 和 Keras 实现代码，希望对各位读者在 GAN 上的理解与实现有所帮助。 PyTorch 实现地址：https://github.com/eriklindernoren/
使用说明：https://mmclassification.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html#inference-asingle-image
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。 可执行伪代码 Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以
【导读】10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。今天相关关于这篇论文的T
AI 科技评论按：用对抗性边缘学习修复生成图像是一种新的图像修复方法，它可以更好地复制填充区域，它的细节部分展现了开发者对艺术工作者工作方式的理解：线条优先，颜色次之。对应的论文在 arxiv 上可以查看：https://arxiv.org/abs/1901.00212。
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。
JoJoGAN: One Shot Face Stylization. 只用一张人脸图片，就能学习其风格，然后迁移到其他图片。训练时长只用 1~2 min 即可。
在scf的使用过程中，我们收到了不少关于如何部署pytorch到scf，为啥numpy版本不对等等问题，这里让我们来一步一步训练模型并将模型部署到scf函数。我们将使用scf提供的CustomRuntime的能力自定义我们的python版本并通过cos打包上传比较大的依赖层。首先让我们来编译以来的python
代码位置：https://github.com/lilihongjava/deep_learning/tree/master/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%8C%AB
导读：本文介绍了集成学习中比较具有代表性的方法，如Boosting、Bagging等。而XGBoost是集成学习中的佼佼者，目前，一些主流的互联网公司如腾讯、阿里巴巴等都已将XGBoost应用到其业务中。本文对XGBoost的历史演化、应用场景及其优良特性进行了阐述，为入门XGBoost并进一步学习打下基础。
AI科技评论按：今年5月，FacebookAI研究院（FAIR）发表了他们的研究成果fairseq，在fairseq中，他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译，比循环神经网络的速度快了9倍，而且准确性也是现有模型中最高的。此外，他们在GitHub公布了fair序列建模工具包的源代码和训练好的系统，其他的研究者可以在此基础上建立自己的关于翻译、文本总结和其他任务的模型。 详情可参见：快9倍！Facebook开源机器学习翻译项目fairseq 一文。 日前，FacebookAI研究团队又在GitHub上开
想使用之前写的代码库但忧虑编程语言过时，想重写又嫌麻烦，怎么办？源到源编译器似乎是不错的选择。
在这里因为给定的数据集都是每一个上有四个数字（有些为空格），但是所识别的最终目标——银行卡号有不定的长度。现在比较流行的解决方案是CRNN和CTC损失函数。于是我就这么做吧，CNN部分参考自VGG网络，RNN则使用的是双向LSTM（简称BLSTM），使用GRU也可以实现，可以下来试试。
【导读】近期，浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。代码已经
TensorFlow AutoGraph 是 TensorFlow 中的一个重要特性，它允许开发者使用普通的 Python 语法编写高效的 TensorFlow 图（graph）。这意味着开发者可以利用 Python 的易用性来编写模型代码，而 AutoGraph 则负责将这些代码转换成高效执行的 Tensorflow 图。这一过程大大简化了机器学习模型的开发和优化过程。
CNN神经网络–手写数字识别 引入包 python import numpy as np import tensorflow as tf 下载并载入 MNIST 手写数字库（55000 * 28 *
线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线（也称为回归线）在独立（输入）变量和因变量（输出）之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系，而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。
在这个博客中，我尝试构建一个python代码生成器，可以将简单的英语问题语句转换为相应的python代码。
在这里因为给定的数据集都是每一个上有四个数字（有些为空格），但是所识别的最终目标——银行卡号有不定的长度。现在比较流行的解决方案是CRNN和CTC损失函数。于是我就这么做吧，CNN部分参考自VGG网络，RNN则使用的是双向LSTM（简称BLSTM），使用GRU也可以实现，可以自己试试。
来源：Python中文社区 作者：weapon 本文长度为700字，建议阅读5分钟 本文介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 起步 熵的计算: 根据计算公式： 对应的
用深度学习当「外挂」，本文将教你如何用 PyTorch 在GTA 5 中训练自动驾驶模型。
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