最近在调查的一个问题. 起因是我司的一款数据链产品,15km数字图传,测试时发现视频画面经常会出现马赛克或卡顿. 图传设置了10Mbps速率,而视频码流是4Mbps,按道理不应该出现这种问题. 经过几天的测试,结果发现,当客户端网络断开后重连,画面就会出现卡顿问题. 使用wireShark抓包看了一下,在重连后,前回的RSTP数据包居然还在不停地发送,相当于同时有2路视频流在传输,如图. 根本原因还在调查,先记录一下.

提速1000倍,预测延迟少于1ms,百度飞桨发布基于ERNIE的语义理解开发套件 11月5日,在『WAVE Summit+』2019 深度学习开发者秋季峰会上,百度对外发布基于 ERNIE 的语义理解开发套件,旨在为企业级开发者提供更领先.高效.易用的 ERNIE 应用服务,全面释放 ERNIE 的工业化价值,其中包含 ERNIE 轻量级解决方案,提速 1000倍! 今年 7 月,百度发布持续学习语义理解框架 ERNIE 2.0,在共计 16 个中英文任务上超越BERT.XLNET,取得了 SO

前言: 当前准备重新在树莓派4B8G 上面搭载训练模型进行识别检测,训练采用了百度飞桨的PaddleX再也不用为训练部署环境各种报错发愁了,推荐大家使用. 关于在树莓派4B上面paddlelite的文章很多,特别是 诺亚方包 还有 耐心的小黑    的教程给了我很多指导,再此对他们表示感谢. 这次将采用最新的包进行部署,希望能将全过程记录下来跟大家做个分享 linux系统采用了官方最新的Raspberry Pi 64位系统   :Raspberry Pi OS with desktop http

使用百度飞桨 API 例如:Resize Normalize,处理数据的时候. Resize:如果输入的图像是 PIL 读取的图像这个数据格式是 HWC ,Resize 就需要 HWC 格式的数据. Normalize:有 data_format 参数,把数据格式设为 data_format="HWC". 当数据处理完后把数据输入到网络模型的时候,网络模型一般都是 CHW,需要把数据格式转换一下,这样才能正常运行程序 C 通道数 H 高 W 宽 代码举例: import numpy a

Ubuntu 百度飞桨 和 CUDA 的安装 1.简介 本文主要是 Ubuntu 百度飞桨 和 CUDA 的安装 系统:Ubuntu 20.04 百度飞桨:2.2 为例 2.百度飞桨安装 访问百度飞桨 进入"安装" 版本:2.2 稳定版 操作系统:Linux 安装方式:pip 计算平台:CUDA11.2 如果你想安装CPU版本计算平台选择 CPU # 百度 paddlepaddle gpu cuda 11.2 python3 -m pip install paddlepaddle-gp

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置 直接去飞桨AI S

​ 参考文章: 深度剖析知识增强语义表示模型--ERNIE_财神Childe的博客-CSDN博客_ernie模型 ERNIE_ERNIE开源开发套件_飞桨 https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/README.zh.md 1.背景介绍 近年来,语义表示(language representation)技术的发展,使得 "预训练-微调" 作为解决NLP任务的一种新的范式开始出现.一个通用的表示能力强的模型被选择为语义表示模型,

下载CUDA 通过这个链接可以下载任意CUDA版本:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_511.65_windows.exe 下载cuDNN: cuDNN Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.

2019年7月,百度ERNIE再升级,发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型, 它利用百度海量数据和飞桨(PaddlePaddle)多机多卡高效训练优势,通过深度神经网络与多任务学习等技术,持续学习海量数据和知识.基于该框架的艾尼(ERNIE)预训练模型,已累计学习10亿多知识,包括词法.句法.语义等多个维度的自然语言知识,有很强的通用语义表示能力,适用于各种NLP应用场景,效果提升明显,使用高效.便捷. 本篇内容教大家如何下载和使用! 一.预训

“最近刚好在用ERNIE写毕业论文” “感觉还挺厉害的” “为什么叫ERNIE啊,这名字有什么深意吗?” “我想让艾尼帮我写作业” 看了上面火热的讨论,你一定很好奇“艾尼”.“ERNIE”到底是个啥? 自然语言处理( Natural Language Processing,简称NLP )被誉为人工智能“皇冠上的明珠”.NLP为各类企业及开发者提供用于文本分析及挖掘的核心工具,已经广泛应用在电商.文化娱乐.金融.物流等行业客户的多项业务中. 而艾尼(ERNIE),可谓是目前NLP领域的最强中文预训

2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨. 今天,经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级.发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型.继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果. 目前,百度ERNIE 2.0的Fine-tuning代码和英文预训练模型已开源.(Github 项目地址:https://gith

这个十一月,是属于深度学习开发者们的秋季盛宴.『WAVE Summit+』2019 深度学习开发者秋季峰会刚刚落下帷幕,基于ERNIE的语义理解工具套件也在此次峰会上全新发布,旨在为企业级开发者提供更领先.高效.易用的 ERNIE 应用服务,全面释放 ERNIE 的工业化价值,为人工智能产业化大生产贡献力量,赋能各行各业. 那么,ERNIE到底为何方神圣?它又有着怎样的魔力?11月23日,百度AI快车道将为大家带来答案.盛宴持续,巡回加场,本次活动聚焦百度自研的持续学习语义理解框架——百度艾尼(

成都市自年初出台<成都市加快人工智能产业发展推进方案(2019-2022年)>以来,便积极推动相关企业落地.强化人才培养并推进人工智能与传统行业融合应用,在AI赛道上不断"加速".而百度AI快车道的"巡回公开课" --艾尼(ERNIE)专场继覆盖北上深三地后,下一站将锁定在汇聚人才和产业资源的"天府之国". 12月21日,百度AI快车道--企业深度学习实战营将首次来到四川成都,举办百度艾尼(ERNIE)专场.课程将围绕持续学习语义理解

今天给大家推荐一批 BAT 公司常用的开发工具,个个好用,建议转发+收藏. 阿里篇 一.Java 线上诊断工具 Arthas Arthas 是阿里巴巴 2018 年 9 月开源的一款 Java 线上诊断工具. 使用场景: 这个类从哪个 jar 包加载的?为什么会报各种类相关的 Exception? 我改的代码为什么没有执行到?难道是我没 commit?分支搞错了? 遇到问题无法在线上 debug,难道只能通过加日志再重新发布吗? 线上遇到某个用户的数据处理有问题,但线上同样无法 debug,线下

即日起,百度大脑发布“AI开发者战疫守护计划” 大疫当前,人人有责,携手开发者共同出击抗击疫情 基于百度大脑AI开放平台和飞桨深度学习平台,积极运用算法.算力.软件等“武器”助力抗疫!   谁能参与计划?   正在进行疫情防控相关应用开发.或疫情期间有需要的企业.机构和开发者,都可以参与!   如何加入计划?   您可以通过登录百度大脑AI开放平台官网.飞桨深度学习平台直接获取基础接口能力. 更多技术/资源需求,您可以留下线索.或通过电子邮箱baidu_ai@baidu.com与我们联系,我们进

面对新冠肺炎疫情,AI开发者们正在积极运用算法.算力.软件等“武器”助力抗疫.针对开发者们在疫情防控期间的开发与学习需求,2月6日,百度大脑推出“AI开发者‘战疫’守护计划”, 正在进行疫情防控相关应用开发.或疫情期间有需要的企业.机构和开发者,都可以通过该计划获得免费的技术服务和线上AI培训课程. 据了解,百度大脑“AI开发者‘战疫’守护计划”将为开发者提供免费技术服务和免费线上课程两大支持,希望能基于百度大脑AI开放平台和飞桨深度学习平台,更好地实现数据.算法.算力等资源的共享,激发开发者的

编辑 | 于斌 出品 | 于见(mpyujian) 很多人只看到了舞台上3秒钟的事故,却没有看到李彦宏在台上30分钟的专注. 7月3号,百度AI开发者大会上,李彦宏遭遇了3秒钟的突然袭击,他表现的沉着冷静,以及30分钟精彩的演讲,获得网友的点赞.那一句"在AI前进的道路上还是会有各种各样想不到的事情发生.我们前行的决心不会改变,我们坚信AI能改变每一个人的生活."不仅化解了现场的尴尬,也彰显了百度在AI方面的决心. 有人会好奇,为什么李彦宏会这么快地回复到演讲状态,这样好地呈现一场最科

整理了NLP领域的比赛.数据集.模型 比赛 网站 主办方(作者) decaNLP http://decanlp.com/ Salesforce CLUE https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE 中文任务基准 GLUE https://gluebenchmark.com/tasks BioBERT https://github.com/dmis-lab/biobert 生物医学领域的NLP任务 ERNIE https://github.com/PaddlePad

概述 K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法 所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表. kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也 属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的 类别来决定待分样本所属的类别. kNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠 周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类

本文用户记录黄埔学院学习的心得,并补充一些内容. 课程2:十行代码高效完成深度学习POC,主讲人为百度深度学习技术平台部:陈泽裕老师. 因为我是CV方向的,所以内容会往CV方向调整一下,有所筛检. 课程主要有以下三个方面的内容: 深度学习POC的基本流程 实用预训练模型应用工具快速验证 通用模型一键检测 十行代码完成工业级文本分类 自动化调参AutoDL Finetuner 一.深度学习POC的基本流程 1.1  深度学习发展历程 2006年,这一年多伦多大学的Geoffrey Hinton教授

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:小栗子 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun python凭借其简洁的代码,赢得了许多开发者的喜爱.因此也就促使了更多开发者用python开发新的模块,从而形成良性循环,python可以凭借更加短的代码实现许多有趣的操作.下面我们来看看,我们用不超过10行代码能实现什么有趣的功能. 1.生成二维码