- Transformer的两大核心能力这两年AI学术界不大太平,Transformer的战火席卷了整个NLP的疆土,随后在2021年初又蔓延到CV领域,如今图像分类、物体检测和图像分割等方向上的制高点已被Transformer攻占,视觉与语言训练、图像超分、视频修复和视频目标跟踪等方向也岌岌可危,那么Transformer到底是何方神圣?为什么它拥有如此强大的魔力,能够在短短一年之间爆发,攻占... Transformer的两大核心能力这两年AI学术界不大太平,Transformer的战火席卷了整个NLP的疆土,随后在2021年初又蔓延到CV领域,如今图像分类、物体检测和图像分割等方向上的制高点已被Transformer攻占,视觉与语言训练、图像超分、视频修复和视频目标跟踪等方向也岌岌可危,那么Transformer到底是何方神圣?为什么它拥有如此强大的魔力,能够在短短一年之间爆发,攻占...
- AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区,提供算法、模型、数据集等内容的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。AI Gallery中,支持算法、模型、数据集、Notebook案例和技术文章的共享。一键上线模型进入... AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区,提供算法、模型、数据集等内容的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。AI Gallery中,支持算法、模型、数据集、Notebook案例和技术文章的共享。一键上线模型进入...
- HDC 2021 聚集了多位华为云 ModelArts 开发者社区 (MDG) 成员进行线下见面,其中几位优秀成员作为 HDC 特邀嘉宾进行了峰会/名师大讲堂的分享与交流。他们通过讲述自己基于华为云 ModelArts 学习 AI 的经历,鼓励更多的 AI 开发者加入 ModelArts 开发者社区这个大家庭,呼吁大家持续建设贡献,使 MDG 社区的每一位开发者都可以获得进步和AI技术能力的提升! HDC 2021 聚集了多位华为云 ModelArts 开发者社区 (MDG) 成员进行线下见面,其中几位优秀成员作为 HDC 特邀嘉宾进行了峰会/名师大讲堂的分享与交流。他们通过讲述自己基于华为云 ModelArts 学习 AI 的经历,鼓励更多的 AI 开发者加入 ModelArts 开发者社区这个大家庭,呼吁大家持续建设贡献,使 MDG 社区的每一位开发者都可以获得进步和AI技术能力的提升!
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- 近年来,“AI的应用和落地”逐渐成了具化的关键词,它和很多事物很多行业结合在一起,形成了奇妙的“化学反应”。例如,在日常生活中,AI可以推送我们喜欢的新闻或视频,可以在拍照的时候识别场景提升照片的美感……. 近年来,“AI的应用和落地”逐渐成了具化的关键词,它和很多事物很多行业结合在一起,形成了奇妙的“化学反应”。例如,在日常生活中,AI可以推送我们喜欢的新闻或视频,可以在拍照的时候识别场景提升照片的美感…….
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- 更加深入地对数据进行了探索,将数据导入了虚拟租户,建立了一个两层卷积和两层全连接的神经网络类,并且留下很多悬念(笑脸) 更加深入地对数据进行了探索,将数据导入了虚拟租户,建立了一个两层卷积和两层全连接的神经网络类,并且留下很多悬念(笑脸)
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- 1、JupyterLab-DrawIO项目地址:https://github.com/QuantStack/jupyterlab-drawioDiagram.net(原名 Draw.IO)是绘制图表的工具,它确实是 MS Visio 完美的开源替代品。借助于 jupyterlab-drawio,我们可以在 Jupyter Lab 上使用该工具。2、JupyterLab Spreadsheet... 1、JupyterLab-DrawIO项目地址:https://github.com/QuantStack/jupyterlab-drawioDiagram.net(原名 Draw.IO)是绘制图表的工具,它确实是 MS Visio 完美的开源替代品。借助于 jupyterlab-drawio,我们可以在 Jupyter Lab 上使用该工具。2、JupyterLab Spreadsheet...
- 本文章为学习记录,欢迎大家一起交流讨论。 本文章为学习记录,欢迎大家一起交流讨论。
- 本篇仅仅是按照胡大大的博客操作了一番。没啥技术含量。 本篇仅仅是按照胡大大的博客操作了一番。没啥技术含量。
- 基于ModelArts和HiLens开发,检测的视频流中的行人,获取行人坐标(即图中蓝色方框),然后计算所有检测到的人之间的相互“距离”。这里要注意的是和现实生活中使用的长度单位来衡量距离不一样的是,在计算机视觉世界中使用的是“像素”,一种简单的方法是根据行人坐标来计算检测到的两个人的质心,也就是根据检测到的目标框的中心之间相隔的像素值作为计算视觉世界中的“距离”来衡量视频中的人之间的距离。 基于ModelArts和HiLens开发,检测的视频流中的行人,获取行人坐标(即图中蓝色方框),然后计算所有检测到的人之间的相互“距离”。这里要注意的是和现实生活中使用的长度单位来衡量距离不一样的是,在计算机视觉世界中使用的是“像素”,一种简单的方法是根据行人坐标来计算检测到的两个人的质心,也就是根据检测到的目标框的中心之间相隔的像素值作为计算视觉世界中的“距离”来衡量视频中的人之间的距离。
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