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深度学习keras进阶

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项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文

为其推荐个性化的学习资源和路径。例如,根据学生的答题情况,智能推荐相关知识点和练习题,帮助他们更好地掌握知识,以下是部分核心代码。```import tensorflow as tf # 假设我们有用户-物品评分矩阵,大小为[用户数, 物品数] user_item_matrix = tf.constant([[5, 3, 0, 1], [4, 0, 2, 0], [0, 1, 4, 5], [1, 2, 3, 4]], dtype=tf.float32) # 使用深度学习模型进行推荐 class RecSysModel(tf.keras.Model): def __...

我的深度学习项目经验分享|社区征文

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... model = tf.keras.models.load_model('behavior_model.h5')#读取关键帧frame = cv2.imread("keyframe.jpg")#对关键帧进行预处理processed_frame = preprocess_image(frame) #进行图像预处理,调整大小、归一化...

个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文

其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智... from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, GRU, RNN from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.ke...

AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文

出现了许多JS的机器学习深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算能力受限,像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训练。此外,有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如,`TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要支持`CNN`任务,不支持`RNN`。`Brain.js`和`synaptic`主要支持`RNN`任务,不支持`CNN`网络中的...

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关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文

涵盖机器学习深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的... from tensorflow import kerasfrom stable_diffusion_tf.stable_diffusion import StableDiffusionimport argparsefrom PIL import Imagefrom PIL.PngImagePlugin import PngInfoimport osfrom tensorflow_m...

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【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文

通过时长近一年的学习和实践,总算对深度学习和计算机视觉方面有一定的了解了,这更加坚定了我继续努力探索AI世界的信心,我觉得努力就会有回报。下面我将通过项目经验进行我的年度总结与心得分享。# 2.项目总结与心... 使用Intel® VTune™ Profiler对深度学习模型进行性能分析,以识别瓶颈并调整参数。```import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, modelsfrom keras.applications.vgg16 import VGG16import ...

进阶功能

本章节介绍了拉流 SDK 进阶功能的接入方式,支持的进阶功能包括但不限于 RTM 协议拉流、QUIC 协议拉流、使用 IP 地址拉流、使用主备流、多档位切换、自适应码率(ABR)拉流、截图、SEI、以及订阅视频和音频数据。您可以根据实际业务需求,借助拉流 SDK 实现更复杂的功能。 前提条件已完成 SDK 准备。如您需要接入 RTM 协议拉流,请下载并集成互动版 SDK; 如您需要接入 H.265 硬解,请获取并添加高级版或试用版 License(请勿使用试用版发...

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本章节介绍了拉流 SDK 进阶功能的接入方式,支持的进阶功能包括但不限于 RTM 协议拉流、QUIC 协议拉流、使用 IP 地址拉流、使用主备流、多档位切换、自适应码率(ABR)拉流、截图、SEI、以及订阅视频和音频数据。您可... 单位为 Hz channels int 声道数 bitDepth int 音频位深度 pts long 音频渲染时间戳,单位为 ms buffer byte[] PCM 音频数据 samples int 音频采样点个数 拉流超分超分,即超分辨率技术(Super-Resolution, SR)是指从观...

从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台

字节跳动技术团队还在几年机器学习平台建设过程中沉淀出了两个开源项目: 加速分布式训练框架BytePS、加速BERT线上推理服务Effective Transformer 。 BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插...

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