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  • 如何用Neo4j和Scikit-Learn做机器学习任务?| 附超详细分步教程

    图算法不是一个新兴技术领域,在开源库中已经有很多功能强大的算法实现。近两年,业内的学者与科学家都在积极探索可以弥补深度学习不可解释性,无法进行因果推断的这个缺陷,而图神经网络(GNN)成为备受关注和期待的“宠儿”。随着学界和业界越来越关注GNN,各种新工作不断被提出,基于图神经网络的框架随之产生,如大家现在都已经熟悉的DGL,两大深度学习框架PyTorch和TensorFlow中也开始支持相应的功能,大家对图(Graph)、图计算、图数据库、图机器学习等研究的关注度越发高涨。

    2019.12.04 0
  • 神龙飞天,国士王坚

    飞天的每一行代码都是阿里团队自行编写的,没有借鉴Open Stack等开源云调度OS,据说在2013年底,飞天进行上线前的最后测试时,王坚直接拍板使用暴力拨电源的方式测试其系统稳定性,其决心可见一般。虽然没有开源,但是从目前飞天调度10万台级别以上的服务器就能看出他是世界领先的云OS。

    2019.11.25 0
  • Google、微软、阿里、腾讯、百度这些大公司在GitHub上开源投入排名分析 | CSDN原力计划...

    现在有越来越多的公司都参与了开源,其背后有各自的目的所在,姑且不予讨论。本文是从多个方面分析各大公司在开源上的投入情况。由于全世界绝大多数的开源项目都有发布到Github上,因此本文将会基于GitHub的数据进行分析。2019还没有结束,本文先回顾一下2018年的各项指标.

    2019.11.22 0
  • 用Go重构C语言系统,这个抗住春晚红包的百度转发引擎承接了万亿流量

    11 月 20 日,百度的万亿流量转发引擎 BFE 登上了 GitHub Trending Top 3,今日 Star 已突破 270。事实上,这个曾经抗住 2019 年春晚抢红包的转发引擎早已于 2019 年夏在 GitHub 上开源,今天突然再次引发关注,那我们不妨来回顾一下这个项目。

    2019.11.21
  • 日均350000亿接入量,腾讯TubeMQ性能超过Kafka

    近日,腾讯开源动作不断,相继开源了分布式消息中间件TubeMQ,基于最主流的 OpenJDK8开发的Tencent Kona JDK,分布式HTAP数据库 TBase,企业级容器平台TKEStack,以及高性能图计算框架Plato。短短一周之内,腾讯开源了五大重点项目。其中,TubeMQ是腾讯大数据平台部门应用的核心组件,据悉,在目前日均接入35万亿条数据背景下,部门每年都会针对它制定KPI指标,来保证系统能稳定运行,并且持续改进以提高性能,降低成本。

    2019.11.20 0
  • 美还是丑?这有一个CNN开发的颜值评分器 | 实战

    在人工智能的发展越来越火热的今天,其中智能应用也在伴随着我们的生活,其中最具有代表性的便是图像识别,并且其中的应用比比皆是,如车站的人脸识别系统,交通的智能监控车牌号系统等等。而卷积神经网络作为图像识别的首选算法,对于图像的特征提取具有很好的效果,而TensorFlow作为Google的开源框架具有很好的结构化特征,而本篇文章将利用卷积神经网络算法对图像识别进行应用,开发出颜值评分器的功能。

    2019.11.12 0
  • 百度AI攻坚战:PaddlePaddle中国突围

    013年,百度开始研发深度学习框架PaddlePaddle,搜索、凤巢CTR预估上线DNN模型。2016年,在百度世界大会上,百度宣布PaddlePaddle开源,标志着国产开源深度学习平台的诞生。时间来到2019,人工智能已经进入商业落地的关键节点。

    2019.11.08 0
  • 大规模1.4亿中文知识图谱数据,我把它开源了

    一个名为 OwnThink 的平台在 GitHub 上开源了中文知识图谱项目,这也是目前已开源的最大规模的中文知识图谱,数据是以(实体、属性、值),(实体、关系、实体)混合的形式组织,数据格式采用csv格式,总共有 1.4 亿个三元组。

    2019.10.17 0
  • Facebook开源模型可解释库Captum,这次改模型有依据了

    前脚 TF 2.0 刚发布,在 PyTorch 开发者大会首日也携 PyTorch1.3 版本而来。除此之外,还发布了隐私保护机器学习框架 CrypTen、模型可解释库 Captum 和下一代目标检测/目标分割研究平台 Detectron2。这篇文章介绍的是Facebook 在深度学习的可解释性问题上发布的新成果——Captum。

    2019.10.14 0
  • 华为于璠:新一代AI开源计算框架MindSpore的前世与今生 | AI ProCon 2019

    9月,2019中国AI开发者大会(AI ProCon 2019)在北京举行。在AI开源技术专题中,华为MindSpore资深架构师于璠发表了《MindSpore创新技术介绍》主题演讲。在演讲中,于璠详细介绍了新一代AI开源计算框架MindSpore的设计理念:第一,新编程范式,AI算法即代码,降低了AI开发门槛;第二,新执行模式,Ascend Natave的执行引擎;第三,全场景按需协同,实现了更好的资源效率和隐私保护。

    2019.10.14 0
  • 伯克利人工智能研究院开源深度学习数据压缩方法Bit-Swap,性能创新高

    在本篇文章中,伯克利人工智能研究院(BAIR)介绍了一种可扩展的、基于深度学习的高效无损数据压缩技术。该技术基于之前的 bits-back 编码和非对称数字系统,对隐变量模型进行压缩的方法进行了扩展。在实验中,Bit-Swap 在高度多样化的图集的表现上超过了压缩器中的 benchmark。BAIR 开源了该方法的代码,对模型进行了优化,并提供了 demo 和预训练好的 Bit-Swap 模型,可以用来对任何图片进行压缩和解压缩。

    2019.10.06 0
  • 基于Go语义解析开源库FMR,“屠榜”模型外的NLP利器

    这是自然语言处理业界中长久以来悬而未决的一个命题——如何合理地表示语言的内在意义?对大规模语料的暴力拟合是不是真的能让模型理解语言的语义呢?

  • 一份职位信息的精准推荐之旅,从AI底层架构说起

    招聘网站怎样才能留住用户的目光?领英决定用当下最热、最有前景的 AI 技术和大数据处理来实现本地化的创新,以期为用户打造更好的产品体验。本文采访了领英人工智能研发总监张梁,将从领英的AI系统底层架构与应用、流数据处理、开源三个角度,从技术层面对其进行全方位剖析,希望领英的 AI 技术与实践对读者有所启发和帮助。

  • DeepMind悄咪咪开源三大新框架,深度强化学习落地希望再现

    最近,DeepMind 又默默开源了三种 DRL 框架:OpenSpiel、SpriteWorld 和 bsuite,用于简化 DRL 应用。

    2019.09.18
  • 开源sk-dist,超参数调优仅需3.4秒,sk-learn训练速度提升100倍

    这篇文章为大家介绍了一个开源项目——sk-dist。在一台没有并行化的单机上进行超参数调优,需要 7.2 分钟,而在一百多个核心的 Spark 群集上用它进行超参数调优,只需要 3.4 秒,把训练 sk-learn 的速度提升了 100 倍。

    2019.09.09 0
  • 1小时上手MaskRCNN·Keras开源实战 | 深度应用

    MaskRCNN 是何恺明基于以往的 faster rcnn 架构提出的新的卷积网络,一举完成了 object instance segmentation。该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。文章的主要思路就是把原有的 Faster-RCNN 进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。

  • 开源之战

    身处 AI 领域的开发者,要么在打造自己的开源项目,要么在使用别人的开源项目。正是开源的精神,助推了这波人工智能的热潮。 开发者想要实现技术越迁和职业发展,避不开各种开源项目。因此了解各大公司的开源动向,掌握重点开源项目的开发技能,在 AI 时代尤其重要。

    2019.08.14 0
  • 史上最简单的人脸识别项目登上GitHub趋势榜

    近日,一个名为 face_recognition 的人脸识别项目登上了 GitHub Trending 趋势榜,赚足了眼球。自开源至截稿,此项目在 Github 上的 Star 数已达 26500,Fork 数也达到了 7117。本文主要介绍了该项目的使用说明和使用方法,便于国内的开发者们进行研究学习。

    2019.08.12 0
  • 百度ERNIE 2.0发布!16项中英文任务表现超越BERT和XLNet

    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,百度发布了 ERNIE 2.0,指出其在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,ERNIE 2.0 代码和英文预训练模型已开源。

  • 知识体系、算法题、教程、面经,这是一份超赞的AI资源列表

    近日,有人在 GitHub 上开源了一个名为“Awesome Interview”的技术面试集锦,前端、后端、算法、客户端、语言、简历制作、面试经验等各种技术人面试需要的资料一应俱全。本文整理了与人工智能紧密相关的资源内容,希望对正在或计划参加 AI 技术岗面试的朋友们有所帮助。

    2019.07.23 0
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