足彩深度学习
社区干货
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926044&x-signature=%2BX973VdYd0OSgLASeSMMSzHJtGQ%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,时代也在飞速的发展和进步,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...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
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...
「火山引擎」视频云产品月刊-亚运会赛事直播专题
**BAS** **采样:** BAS(Byte AI Scaling)算法是字节自研的一种基于深度学习的图片/视频下采样算法,近些年来,深度学习驱动的视频处理算法已经广泛应用于各类点播、直播服务中,涵盖抖音、西瓜视频等诸多业务线。在实... 团队专门制作了足球场景的 saliency 数据集,通过眼动仪追踪球迷观看球赛时的关注区域得到足球比赛的专用 saliency 数据集,从而极大增加了模型的准确性。针对足球场景中显著性物体较多,显著性区域分散的特点,团队对...
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【年度总结 | 2023】稳步前进吧,少年
第三个就是已功利的方式去学习,不已检查、输出为目的的学习都是耍流氓,因为你迟早会把他们丢掉,人生苦短,可不能做白工啊,所以我也因此搭建了自己的系统笔记框架,不断补充自己的武器库,也让我能够自顶向下的学习,这可以是一个指数级别的积累,因为其实很多你看起来不懂的问题,在学了某个知识点,突然你恍然大悟想到之前的知识点难道原来是这个意思!?这也就是知识体系啦!目前我已经更新了个人成长,机器学习,深度学习,数据挖掘等笔记,...
2023 年总结与技术心得 | 社区征文
### 技术深度与广度的平衡在处理海量用户数据的过程中,我们团队发现在数据清洗和预处理阶段存在明显的性能瓶颈。传统的处理方法变得越来越慢,影响了整个数据流程的效率。为了解决这个问题,我深入研究了现有的数据... 我对人工智能和机器学习等新兴领域充满热情。在过去的一年中,我开始学习并应用这些技术,为公司带来了一些创新的解决方案。未来,我计划深化在这些领域的专业知识,为公司在数据驱动决策方面做出更大的贡献。总体而...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...
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,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
**专题:人工智能/机器学习** * #### **字节跳动深度学习批流一体训练实践** **毛洪玥 字节跳动基础架构工程师** **演讲简介:** 随着公司业务发展,算法复杂度不断提升,越来越多的算法模型在离线更新的基础上探索实时训练以提升模型效果。为实现复杂的离线和实时训练灵活编排、自由切换,能在更大范围内调度在离线计算资源,机器学习模型训练逐渐趋于批流一体化.本次将分享包括字节跳动机器学习训练调度...
集简云3月更新合集:新增33款集成应用,更新10款应用
腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术和海量训练数据,提供综合性的图像智能服务,包含图像理解、图像处理、图像质量评估、图像搜索等。 **可用执行动作**...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。数据集,通用的 saliency 数据集在世界杯这类特定场景中表现并不理想。 针对这一问题,团队专门制作了足球场景的 saliency 数据集,通过眼动仪追踪球... 基于机器学习/深度学习方法,根据视频信息对其进行空域、时域建模重构出缺失的细节,将低分辨率的视频重建出高分辨率视频的技术。这样即使是在低分辨档位也能体验到更清晰的画质。*左:视频降噪前,右:视频降噪后*...
