URL: http://www.yiibai.com/maven/create-a-java-project-with-maven.html mvn archetype:generate -DgroupId=com.yiibai -DartifactId=NumberGenerat or -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false mvn eclipse:eclipse mvn package…

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的…

斯坦福大学人工智能实验室李飞飞教授,实现人工智能3要素:语法(syntax).语义(semantics).推理(inference).语言.视觉.通过语法(语言语法解析.视觉三维结构解析)和语义(语言语义.视觉特体动作含义)作模型输入训练数据,实现推理能力,训练学习能力应用到工作,从新数据推断结论.<The Syntax,Semantics and Inference Mechanism in Natureal Language> http://www.aaai.org/Papers/Symp…

Background 分别使用CNN和LSTM对图像和文字进行处理: 将两个神经网络结合: 应用领域 图像搜索 安全 鉴黄 涉猎知识 数字图像处理 图像读取 图像缩放 图像数据纬度变换 自然语言处理 文字清洗 文字嵌入(Embedding) CNN卷积神经网络 图像特征提取 迁移学习(Transfer Learning) LSTM递归神经网络 文字串(sequence)特征提取 DNN深度神经网络 从图像特征和文字串(sequence)的特征预测下一个单词 使用数据集 Framing Image…

本文环境: CPU:Intel Core i7 920: OS:Windows 7: 内存:8G: 玩Hackintosh各有各的理由,不管什么理由,利用虚拟机安装Mac OS X都是一个可行的办法. 一.硬件准备 首先,你要有一台PC机,CPU老一点不是问题,只要支持虚拟化就好.如果是太古董的CPU,这个真的不清楚,手边没有可用的设备进行测试,也懒的去查资料了.据说AMD的CPU也不太靠谱,这个不确定.其次,至少要有8G内存,最好12G.如果只有4G内存的话,估计勉强也能用,怕是跑起来辛苦一点…

Spark有几种部署的模式,单机版.集群版等等,平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试.但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便,只能通过Log的形式,进行分析,利用spark ui做性能调整和优化. 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析,因为本人的经验也不是很丰富,所以只能作为一个入门的介绍. Spark UI入口 如果是单机版本,在单机调试的时候输出信息中已经提示了UI的入口: 17/02/26 13:55:48 INFO SparkEnv: Reg…

事情是这样的:今年年初的时候,公司准备筹划一个直播项目,在原有的 APP 中嵌入直播模块,其中的一个问题就是直播加速服务的选取. 老板让我负责直播加速的产品选型,那天老板把我叫到办公室,语重心长地说:"小王啊,你是知道的,我们这个直播模块对 CDN 的唯一要求就是性价比要高,所以希望你能多花点心思找找合适的产品." "好的,老板."我心里默默想着,这次一定要让老板刮目相看. 首先我对接了业内数家云服务上整理了一份各家直播加速方案的报价表,老板看完后说:"小…

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".…

在上一篇博客中介绍的论文"Show and tell"所提出的NIC模型采用的是最"简单"的encoder-decoder框架,模型上没有什么新花样,使用CNN提取图像特征,将Softmax层之前的那一层vector作为encoder端的输出并送入decoder中,使用LSTM对其解码并生成句子.模型非常直观,而且比常规的encoder-decoder框架还要简单一点(图像特征只在开始时刻输入了decoder,此后就不输入了),但是训练的过程非常讲究,因此取得了20…

[编者按]BI=DW+数据挖掘+业务分析+社会学?BI三部曲:管数据.看数据.源数据.BI有三种放法:技术部.业务部和独立部门.BI的工作=20%数据平台+30%数据支持+50%数据应用.  …