能跑深度学习算法的硬件配置
社区干货
我的深度学习项目经验分享|社区征文
为大家详细介绍我是如何使用深度学习与视频分析技术构建项目的。# 项目细节## 需求分析这可能是一个与本文主题关联不大的模块,为了能让读者清楚了解项目背景,就简单总结几点项目需求。首先在功能方面,系统大致需要能解码视频并提取关键帧用于人脸检测和行为识别,并且要能展示分析结果,包括标注人脸和行为,还能够实时报警。系统性能方面,要在实时场景下对大量视频数据进行处理和分析,所以需要有高效的算法和硬件支持,简而言...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
我们可以使用医疗设备和传感器采集患者的生理数据,心电图、血压、血糖等。这些数据可以通过设备层发送到边缘服务器层,发送前也要做好数据处理的预处理工作。2. 数据处理在边缘服务器层,使用数据处理算法对采集... 医生可以通过查看和分析结果并结合自己的专业知识和经验,做出准确的诊断。将结果与其他医疗数据进行比较,或者使用其他高级分析技术来提高诊断的准确性和可靠性。infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
我们能够展示大量工作模式、趋势和关联,这些信息对于企业和组织做出明智的决策至关重要。在我参与的一个零售行业分析项目中,通过利用用户购买数据,我们能够准确预测市场趋势,优化库存管理,并提升客户满意度,极大提高了工作效率。## 人工智能:从数据中学习的能力人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总...
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能跑深度学习算法的硬件配置-优选内容
能跑深度学习算法的硬件配置-相关内容
转型,技术人绕不开的坎
人工智能这片蓝海中,我们技术人要不要转型,能否抓住这波红利,或许是值得每个人认真思考的问题......从研究生毕业到现在差不多工作4年,中间也经历了几次大大小小的转型,毕业跨专业找工作,从底层硬件到操作系统,再... 但随着学习的深入,发现难度远超自己当初想象。人工智能远不是建几个模型,调几个API,跑几批数据那么简单。它不但要求你知道常用的算法及原理,还要区分出各种算法的优劣和适用场景,甚至要深入算法细节进行调优,看来机...
2023年 - 我的程序员之旅和成长故事
主营硬件+软件和对接政府企业,HR一顿嘎嘎介绍,还有他们一些专利,哈哈哈,我疯狂点头。面试的一共三个人,都是Java,人还真不少,真的卷哇,后面HR就给我们几个一人发了一套试卷,HR给我们讲了一下面试流程,笔试-技术面-h... 当时想跑的心都有了,通过solor进行数据检索,实现一些小功能,哥们也没学过这些,就是就去网上找了一些文章看了下,经过简单的学习,最后还是把前面几题做出来了,然后她又给我了一些题目,是关于一个场景题和一个自定义数...
GLM-4 All Tools 研发团队招聘|大模型算法工程师
**职位名称:大模型算法工程师**招聘人数:5 人工作地点:北京,清华科技园,搜狐网络大厦***工作内容**** 参与 GLM-4 All Tools 系统的迭代升级及工程落地+ 网页浏览/代码解释/图片生成单工具调用性能提升+ 复杂场景下的多工具联合调用能力提升+ 定制化场景下模型的能力提升(GLMs)+ 工程化系统框架的落地及上线***职位要求**** 计算机、深度学习、机器学习等相关专业,硕士及以上学历* 扎实的技术基础,较强...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
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,更加具有广大前景的应用,应该属于下面这一类:**TinyML:** 是指超... 学习在物联网各种终端微控制器中的应用。TinyML通常功耗为毫瓦(mW)级别甚至更低,因此可以支持各种不同的电池驱动的设备,和需要始终在线的应用。这些设备包括智能摄像头、远程监控设备、可穿戴设备、音频采集硬件以...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
人工智能(AI)已经逐渐成为当今科技领域最热门的话题。在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说... 车辆配置、数据包等资源,避免了手动上传和下载资源的麻烦。同时,Dreamview+资源中心还可以实时同步各类资源的更新状态,以便开发人员快速地进行算法的迭代测试和调试。: if lab...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。随着深度学习以及大模型的...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
功能详述、场景及价值等方面对云原生大数据进行了详细解读。在 DataFun 五周年庆知识地图发布会上,云原生大数据知识地图正式发布。火山引擎云原生计算资深产品专家迟慧在会上进行了深度讲解。公众号后台回复... 云原生大数据平台的功能架构可以总结为“三大平台和一大支撑体系”。三大平台分别是 **平台服务层、核心引擎层**和 **资源调度层** **。*** 平台服务层由开源组件插件化集成,支持灵活配置选用;* 核心引擎层...
Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践
开发者乐于学习使用新技术;* **多语言**:字节内部的服务以 Go 语言为主,占据 55% 以上,同时兼容了许多其它语言;字节早期创业阶段的微服务主要是使用 Python 进行编写,后期逐步转到 Go 语言。从编程语言的角度... 该指标可能并不足以完全解释数据,但是能揭示部分问题也比没有指标强。当衡量 CPU 时,业界有很多成熟的算法,比如将 workload 的使用关系和资源挂钩,这需要该领域的专家协助执行,我们目前采用的方式是单核 QPS。...
