基于MIndSpore框架的道路场景语义分割方法研究 概述 本文以华为最新国产深度学习框架Mindspore为基础,将城市道路下的实况图片解析作为任务背景,以复杂城市道路进行高精度的语义分割为任务目标,对上述难处进行探究并提出相应方案,成功地在Cityscapes数据集上完成了语义分割任务. 整体的技术方案见图: 本帖仅对代码上的更改以及项目进行介绍. 项目地址 https://gitee.com/xujinminghahaha/mindspore_model 相关配置 硬件配置 操作系统 Ub…

摘要:尽管 React Native 已经进入开源的第 6 个年头,距离发布 1.0 版本依旧是遥遥无期."Learn once, write anywhere",完全不影响 React Native 沦为"不会 JavaScript 也能用"的框架,那如何将在 React Native 项目中引入 react-native-web 呢? react-native-web 简介 仓库地址: https://github.com/necolas/react-nativ…

技术背景 在深度学习或者其他参数优化领域中,对于结果的可视化以及中间网络结构的可视化,也是一个非常重要的工作.一个好的可视化工具,可以更加直观的展示计算结果,可以帮助人们更快的发掘大量的数据中最有用的信息.而一般的深度学习框架或者是一些开源软件会支持这种可视化工具的接口.常见的可视化工具有TensorBoard和MindSpore的MindInsight,本文主要介绍MindInsight的安装与基本使用方法. 环境准备 MindInsight工具依赖于npm和nodejs,这里我们用Ubunt…

对于公开课,可能目前用不上这些,但是往往能在以后想解决方案的时候帮助到我.以下是阿里对公开课的整理 摘要: 在首届阿里巴巴在线峰会上,阿里巴巴中间件技术部专家魏鹏为大家带来了题为<基于Java容器的多应用部署技术实践>的分享,主要分享内容首先是阿里Java容器的发展历程,接着与大家分享目前Java容器的基础架构,最后与大家探讨经过这样的改变之后,它能够完成的一些高阶的特性. 本文首先向大家介绍阿里Java容器的发展历程,整个Java容器从开始到现在经历了哪些阶段,接着给大家分享目前Java容器…

演讲嘉宾 | 王晶(华为云人工智能高级算法工程师王晶) 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 近期,由 CSDN 主办的 2019 中国AI 开发者大会(AI ProCon 2019)在北京举办.在计算机视觉技术专题,华为云OCR人工智能高级算法工程师王晶分享了"文字识别服务的技术实践.底层框架及应用场景"的主题演讲. 演讲的第一部分,他分享了文字检测和识别的基础知识以及难点和最新进展.第二部分是华为云文字识别服务关键能力.关键技术,以及落地过程中遇到的"坑&…

本文由马蜂窝技术团队电商交易基础平台研发工程师"Anti Walker"原创分享. 一.引言 即时通讯(IM)功能对于电商平台来说非常重要,特别是旅游电商. 从商品复杂性来看,一个旅游商品可能会包括用户在未来一段时间的衣.食.住.行等方方面面.从消费金额来看,往往单次消费额度较大.对目的地的陌生.在行程中可能的问题,这些因素使用户在购买前.中.后都存在和商家沟通的强烈需求.可以说,一个好用的 IM 可以在一定程度上对企业电商业务的 GMV 起到促进作用. 本文我们将结合马蜂窝旅游电商I…

快速开发框架,及库存管理系统,基于easyui框架和C#语言MVC.EntityFrameWork.T4模板技术. 产品界面如下图所示: 源码结构: 开放全部源码,如有需要请联系,QQ:110714192,验证信息填写<博客园>即可.…

概述 此项目基于SSM框架技术的Java Web项目,是全栈项目,涉及前端.后端.插件.上线部署等各个板块,项目所有的代码都是自己编码所得,每一步.部分都有清晰的注释,完全不用担心代码混乱,可以轻松.简单.放心全面学习(也不需要版本控制配置).下载后遇到任何问题,我将全力进行解答. 此项目:快编(kuaib)是一款方便快速全能的编辑系统,竭尽全力地将编写.查找.比对.修改.文件下载.上传.查重等所有功能整合于单个页面操作综合操作系统.--另外,此项目已部署:http://yws233.cn:80…

https://github.com/gopherchina/conference/blob/master/2019/2.7%20花椒直播基于golang的中台技术实践%20-%20周洋.pdf 花椒直播基于golang的中台技术实践 - 周洋.pdf…

[本期推荐专题]物联网从业人员必读:华为云专家为你详细解读LiteOS各模块开发及其实现原理. 摘要:Focal Loss的两个性质算是核心,其实就是用一个合适的函数去度量难分类和易分类样本对总的损失的贡献. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 基于MindSpore更好的理解Focal Loss>,原文作者:chengxiaoli. 今天更新一下恺明大神的Focal Loss,它是 Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss for Dense Object Detection…