- ModelBox开发案例 - 体感小游戏前段时间，小鱼老师在AI说发布了文章 ModelBox推理真的高效吗，里面介绍了双阶段单人人体关键点检测案例，运行速度超快：使用原生的ONNXRuntime API做开发，可以达到36fps；而ModelBox版本（推理框架同样是ONNXRuntime），更是达到了接近80fps！于是乎，笔者产生了一个大胆的想法：这么快的人体关键点检测应用，不用来跑... ModelBox开发案例 - 体感小游戏前段时间，小鱼老师在AI说发布了文章 ModelBox推理真的高效吗，里面介绍了双阶段单人人体关键点检测案例，运行速度超快：使用原生的ONNXRuntime API做开发，可以达到36fps；而ModelBox版本（推理框架同样是ONNXRuntime），更是达到了接近80fps！于是乎，笔者产生了一个大胆的想法：这么快的人体关键点检测应用，不用来跑...
- ModelBox开发案例 - 使用OpenPose做多人人体关键点检测本案例将使用OpenPose模型，实现一个多人人体关键点检测应用，最终效果如下所示：本案例所需资源（代码、模型、测试数据等）已做成模板放到华为云上，查看和下载模板可以使用如下命令：Windows PC版本请使用solution.bat工具：PS ███\modelbox>: .\solution.bat -l...Sol... ModelBox开发案例 - 使用OpenPose做多人人体关键点检测本案例将使用OpenPose模型，实现一个多人人体关键点检测应用，最终效果如下所示：本案例所需资源（代码、模型、测试数据等）已做成模板放到华为云上，查看和下载模板可以使用如下命令：Windows PC版本请使用solution.bat工具：PS ███\modelbox>: .\solution.bat -l...Sol...
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- TSD（目标检测/Pytorch）论文名为《Revisiting the Sibling Head in Object Detector》，其提出基于任务间空间自适应解耦（task-aware spatial disentanglement，TSD）的检测算法能够有效的减弱通用物体检测中分类任务和回归任务之间的潜在冲突，可以灵活插入大多检测器中，在COCO和OpenImage上给任意bac... TSD（目标检测/Pytorch）论文名为《Revisiting the Sibling Head in Object Detector》，其提出基于任务间空间自适应解耦（task-aware spatial disentanglement，TSD）的检测算法能够有效的减弱通用物体检测中分类任务和回归任务之间的潜在冲突，可以灵活插入大多检测器中，在COCO和OpenImage上给任意bac...
- 基于协同过滤算法实现电影推荐 实验目标掌握如何使用机器学习算法全流程构建一个电影推荐系统的方案。掌握如何载入、查阅、清洗、合并用户的数据，并计算物品相似度矩阵。 案例内容介绍在本案例中，我们将会学习使用人工智能技术技术分析用户对电影的评分数据，并基于这个数据建立一个推荐系统，根据用户输入的一部感兴趣的电影，为其推荐其他可能感兴趣的电影。此案例中，我们使用的数据集是用户对电影的评分数据，包含... 基于协同过滤算法实现电影推荐 实验目标掌握如何使用机器学习算法全流程构建一个电影推荐系统的方案。掌握如何载入、查阅、清洗、合并用户的数据，并计算物品相似度矩阵。 案例内容介绍在本案例中，我们将会学习使用人工智能技术技术分析用户对电影的评分数据，并基于这个数据建立一个推荐系统，根据用户输入的一部感兴趣的电影，为其推荐其他可能感兴趣的电影。此案例中，我们使用的数据集是用户对电影的评分数据，包含...
- 基于K-means聚类算法进行客户人群分析 实验目标掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析；掌握如何使用pandas载入、查阅数据；掌握如何调节K-means算法的参数，来控制不同的聚类中心。 案例内容介绍在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。俗话说，“物以类聚，人以群分”，聚类算法其实就... 基于K-means聚类算法进行客户人群分析 实验目标掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析；掌握如何使用pandas载入、查阅数据；掌握如何调节K-means算法的参数，来控制不同的聚类中心。 案例内容介绍在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。俗话说，“物以类聚，人以群分”，聚类算法其实就...
- 目标检测算法套件使用指导本Notebook通过引导用户导入数据集、选择模型、训练并可视化推理，快速完成COCO数据集目标检测任务。 Step0 安装依赖包!pip install ipywidgets==7.7.1!pip install pillow==9.0.1!pip install pandas==1.3.4 Step1 加载算法、样例数据集与预训练模型完成模型的微调和探索经典的目... 目标检测算法套件使用指导本Notebook通过引导用户导入数据集、选择模型、训练并可视化推理，快速完成COCO数据集目标检测任务。 Step0 安装依赖包!pip install ipywidgets==7.7.1!pip install pillow==9.0.1!pip install pandas==1.3.4 Step1 加载算法、样例数据集与预训练模型完成模型的微调和探索经典的目...
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- 基于LSTM的CDN网络流量预测 实验目标掌握时序预测中基础的数据分析及训练模型的基本流程；掌握时序预测中基于多线路的单元多步时序预测的基本方法；掌握使用Pytorch进行LSTM模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标的方法； 案例内容介绍随着互联网、云业务的迅速发展，企业运转与云服务运维产生的数据与日俱增，在实际生产中，业务的运转往往遵循着相应的规律，时序数据所能带来的价值也... 基于LSTM的CDN网络流量预测 实验目标掌握时序预测中基础的数据分析及训练模型的基本流程；掌握时序预测中基于多线路的单元多步时序预测的基本方法；掌握使用Pytorch进行LSTM模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标的方法； 案例内容介绍随着互联网、云业务的迅速发展，企业运转与云服务运维产生的数据与日俱增，在实际生产中，业务的运转往往遵循着相应的规律，时序数据所能带来的价值也...
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