java能做深度学习吗
社区干货
阿里巴巴的 Java 开发手册(黄山版)来了
## 0. 阅读完本文你将会学会- 写出更优雅高效的Java代码## 1. 前言周六逛B乎的时候正好刷到这样一个问题 **"Java开发手册(黄山版)怎么样?"**,我仔细一看这不是孤尽老师的著作吗?居然已经更新到了黄山版。上次... 深度的内容,但是却让我受益匪浅——你写不出复杂高深的代码,但是至少能写出规范、干净、同事看了不喊“卧槽”而是喊“卧槽牛逼”的代码。在这篇文章中我将会挑选几条手册中的编程规约做一个简单的导读。**友情...
十年Java程序员之旅|社区征文
时间如白驹过隙,转瞬间我已经在编码的世界里度过了十个春秋。这个旅程充满了欢笑和挑战,我是一名Java程序员。让我向你讲述我的故事,展示这十年间我所经历的喜怒哀乐、智慧与成长。**第一章:热爱的种子**回忆起十年前的那个夏天,我对编程世界一无所知,但内心却燃起了一团火焰,渴望着学习和探索。我翻开第一本Java编程书籍,阅读着其中的文字和代码,仿佛进入了一个神秘的王国。我的热情和好奇心不断驱使我去解决各种难题,那时的...
转型,技术人绕不开的坎
人工智能等,有兴趣的同学可以点击文末链接阅读原文。相比于前端日新月异,百花齐放,后台相对来说比较稳定,除了最近几年Google推出的Go 语言,主要就是java一统后端了。虽然也有服务端语言Python,Node,PHP等,但是性能... 每一次的选择不能说是完全转型,只是在原有的基础上进行了调整和拓宽。谈到人工智能,这两年来与它有诸多交集,但分分合合多次,至今还没走到一起,哈哈😄AI从去年年初就开始火热起来,当时我卯足了劲想好好学习一把...
关于一名资深Java程序员在移动端的进阶之路|社区征文
我说我想做后端,然后就跟着他做一些简单的 CRUD 工作,这也就算我入门后端了,当时我们后端是 Java 语言。从此我就开始了我的 Java 职业旅程。## 初识移动端### H5开始入门首先,我自己是主要做后端 Java 开发,但... 希望自己能每一天都在进步,争取把后端 Java 做到极致。另外,移动端我也会继续学习相关的技能。3、业余时间,做一些自己喜欢的事。比如:我最喜欢的吉他,还有看大量的书。 4、希望自己永远积极向上,永远热爱生活,热...
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大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 这种属性不适合这些视觉应用。另一个区别是图像中像素的分辨率要高得多。存在许多视觉任务,例如语义分割,需要在像素级进行密集预测。**感受**经过2023一年的工作和学习,真是学到很多新的东西,2024继续加油!in...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
# 引言AI爆火的2023年,也是我开始学习AI的第一年,从后端领域向AI领域发展也是一个不错的选择。是什么原因让我觉得AI领域更值得钻研和发展呢?其实之前的文章也能体现出来,AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 就做成了一款安卓的手机应用。# ending看到这里也许小伙伴们会问,既然是针对表面缺陷,为什么不用超声波或者激光扫描呢?这样会更准啊🧐🧐🧐准是准了,但是它贵呀!激光要做精度的话,能做的10w+一台,而工业摄像头没...
降噪/去混响/去啸叫介绍
简介 降噪 Audio Noise Suppression(ANS)通过深度学习的方式来实现不同场景的噪声消除,比传统方式更智能、更干净地过滤噪声,并尽可能地保留人声或者音乐背景。 啸叫抑制:(Howling Suppression),声源与扩音设备之间... 可利用基于深度学习的去混响算法来对晚期混响进行抑制。 算法版本 注意 使用建议:v3算法效果优于v2算法,推荐接入v3算法 v2版本V2模型算法 ID 场景 使用的模型 备注 TCN-降噪(弃用) C/Java: SAMICoreIdentify_TC...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
