一.创建项目 (1)进入到https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public (2)创建项目 点击添加数据集:找到这两个 然后创建即可. 会生成以下项目: 二.启动环境,选择GPU版本 然后会进入到以下界面 选择的两个压缩包在/home/aistudio/data/下,先进行解压: !unzip /home/aistudio/data/data15067/fruit.zip !unzip /home/aistudio/data/d

PaddlePaddle会和Python一样流行吗? 深度学习引擎最近经历了开源热.2013年Caffe开源,很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架,但那时候的开源框架还不多.随着越来越多的开发者开始关注人工智能,AI 巨头们纷纷选择了开源的道路:2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块,11月Google开源 TensorFlow,2016年1月微软开源CNTK.最近,百度也宣布开源深度学习引擎 PaddlePaddle. 在这场深度学习的框架之争中,

一朋友在一个百货公司上班,由于无聊危险漫步就友情检测了他们公司的网站,开始我们的检测之旅吧. 打开网站,发现网站挺不错,不愧是大卖场,页面做的挺花,但是安全性怎么样呢?来试试吧.先用工具扫了下后台,结果什么也没扫到,再到页面上找找有没有注入漏洞,找了半天也没找到有用的东西,看来这个站安全性不错,只好旁注了,打开ip.wen.la,查一下这个服务器上有多少个网站,发现服务器上还有另一个网站,打开一看,原来是他们公司的连锁超市的网站.来试试这个网站吧. 用御剑扫一下敏感目录,居然发现了EWEBEDI

paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架. 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐,情感分析,词向量,语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测,文本生成,图像分类,ctr预估等等,可以快速应用到项目中去 2. 就实际体验来看,训练的速度相比于调用keras,在同等数据集上和相同网络架构上要快上不少.当然也是因为keras本身也是基于在tensorf

这是篇是利用 OpenCV 进行人脸识别的技术讲解.阅读本文之前,这是注意事项: 建议先读一遍本文再跑代码——你需要理解这些代码是干什么的.成功跑一遍不是目的,能够举一反三.在新任务上找出 bug 才是. 请确保用的是 OpenCV v2 你需要一个网络摄像头 OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持 Python. 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部.对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征

智能手机刚刚普及时,水果忍者这款小游戏可谓风靡一时.几年过去了,现在,让我们用纯JavaScript来实现这个水果忍者游戏,就算是为了锤炼我们的JavaScript开发技能吧. 大家可以通过这个链接在线玩一玩(该链接是我的github地址): http://i042416.github.io/FioriODataTestTool2014/WebContent/051_fruitninja.html 用鼠标在网页上划一条横线切正中的"New Game"的水果开始新的游戏: 然后按住鼠标左

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28871960 深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)近年来在图像领域取得了惊人的成绩,CNN直接利用图像像素信息作为输入,最大程度上保留了输入图像的所有信息,通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象,模型输出直接是图像识别的结果.这种基于”输入-输出”直接端到端的学习方法取得了非常好的效果,得到了广泛的应用. 卷积层(convolution layer): 执行卷积操作提取底层到高层

介绍 计算机视觉领域的应用继续令人惊叹着.从检测视频中的目标到计算人群中的人数,计算机视觉似乎没有无法克服的挑战. 这篇文章的目的是建立一个自定义Mask R-CNN模型,可以检测汽车上的损坏区域(参见上面的图像示例).这种模型的基本应用场景为,如果用户可以上传照片并且可以评估来自他们的损害,保险公司可以使用它来更快地处理索赔.如果贷方承销汽车贷款,特别是二手车,也可以使用这种模式. 目录 什么是Mask R-CNN? Mask R-CNN的工作原理 如何构建用于汽车损坏检测的Mask R-CN

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的

Paddle Release Note 重要更新 飞桨paddle框架2.0.0版本有如下重要更新: 编程范式:默认开启动态图模式进行模型开发和训练,通过动转静的方式进行模型部署和训练加速.如果需要使用静态图编程范式,可以通过paddle.enable_static()来切换到静态图模式. API体系:对API进行了补充,对目录结构进行了调整,使得更加易用,详情请见:API文档,同时,提供高层API简化使用流程:详情请见:飞桨paddle高层API使用指南. 框架功能:对数据加载.动态图执行,O

Paddle Lite端侧部署 端侧推理引擎的由来 随着深度学习的快速发展.特别是小型网络模型的不断成熟,原本应用到云端的深度学习推理,就可以放到终端上来做,比如手机.手表.摄像头.传感器.音响,也就是端智能.此外,可用于深度学习计算的硬件也有井喷之势,从Intel到Nvidia.ARM.Mali,再到国产的寒武纪等等. 相比服务端智能,端智能具有低延时.省云端资源.保护数据隐私等优势.目前端智能正逐渐变为趋势,从业界来看,它已经在AI摄像.视觉特效等场景发挥了巨大价值.深度学习推理场景中,多样

服务化部署框架Paddle Serving 概述 常见的深度学习模型开发流程需要经过问题定义.数据准备.特征提取.建模.训练过程,以及最后一个环--将训练出来的模型部署应用到实际业务中.如图1所示,当前用户在训练出一个可用的模型后,可以选择如下四种部署应用方式: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端,请求发送需要推理的输入内容,服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户.

Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络"学习"的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型.有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署.用户可以选择如下四种部署应用方式之一: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端请求发送需要推理的

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习.建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所示选择"高级版"环境即可. 如果没有算力卡资源可以点击链接申请. 概述 首先提个问题,请问十行Python代码能干什么?有人说可以做个小日历.做个应答机器人等等,用十行代码可以成功训练出深度学习模型,飞桨的PaddleHub可以轻松实现. PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工

哈喽!大家好,我是小奇,一位热爱分享的程序员 小奇打算以轻松幽默的对话方式来分享一些技术,如果你觉得通过小奇的文章学到了东西,那就给小奇一个赞吧 文章持续更新 一.前言 书接上回,昨天在地里干了一天的活,累坏我了,今天是个周末,我得去镇上买点好吃的然后宅家歇上一天,打打游戏,看看电视剧,嘛钱不钱的,乐呵乐呵得了... 首当其冲必须买点熟食,回去再喝上二两小酒,美滋滋. 今天正好碰上镇上赶集,人真多呀,小奇最喜欢凑热闹了,挤一波. 周末宅家水果必须得整点,不然光吃零食上火,砂糖橘必须炫上,多买点跟

引言 我之前参加了一个中文文本智能校对大赛,拿了17名,虽然没什么奖金但好歹也是自己solo拿的第一个比较好的名次吧,期间也学到了一些BERT应用的新视角和新的预训练方法,感觉还挺有趣的,所以在这里记录一下这期间学到的知识,分享一下自己的比赛过程.这个赛题任务大概就是,选择网络文本作为输入,从中检测并纠正错误,实现中文文本校对系统.即给定一段文本,校对系统从中检测出错误字词.错误类型,并进行纠正. 任务定义 系统/模型的输入为原始序列\(X=(x1,x2,..,xn)\),输出为纠错后的序列 \

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec

自从操作系统升级到64位以后,就要不断的需要面对32位.64位的问题.相信有很多人并不是很清楚32位程序与64位程序的区别,以及Program Files (x86),Program Files的区别.同时,对于程序的dll文件应该放到System32文件夹,还是SysWow64,大部分人做的决定是,32位程序放到System32,64位程序放到SysWow64.是不是这样呢,那么今天就由我身边发生的一个案例来详细的说明一下. dll文件不匹配导致数据库无法启动 前段时间,数据库做了一些功能上的

前言: 最近公司C轮融资成功了,移动团队准备扩大一下,需要招聘Android开发工程师,陆陆续续面试了几位Android应聘者,面试过程中聊到性能优化中如何避免内存泄漏问题时,很少有人全面的回答上来.所以决定抽空学习总结一下这方面的知识,以及分享一下我们是如何检测内存泄漏的.我们公司使用开源框架LeakCanary来检测内存泄漏. 什么是内存泄漏? 有些对象只有有限的生命周期.当它们的任务完成之后,它们将被垃圾回收.如果在对象的生命周期本该结束的时候,这个对象还被一系列的引用,这就会导致内存泄漏