HLS （HTTP Live Streaming）蘋果公司提出的流媒體協(xié)議，直接把流媒體切片成一段段，信息保存到m3u列表文件中，可以將不同速率的版本切成相應(yīng)的片；播放器可以...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：福建
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HLS，RTSP，RTMP的區(qū)別
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I3D Finetune UCF101
上個(gè)月主要是基于TensorFlow使用4卡訓(xùn)練，用Kinetics400數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練的I3D模型，對(duì)UCF101 split1進(jìn)行finetune，從訓(xùn)練精度和效率上做了很...
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中科院研究僧，研究方向：AI CV PR
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OpenCV的全稱是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一個(gè)基于BSD許可（開源）發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，可以運(yùn)行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級(jí)而且高效——由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時(shí)提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。
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各種深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)踐合集（NLP相關(guān)的為主）
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該專題是機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)和自然語言處理、深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法學(xué)習(xí)記錄，用通俗的語言去理解算法，去樸實(shí)的文字記錄每次前行，每個(gè)算法力爭(zhēng)說清緣由，且嘗試實(shí)現(xiàn)或者使用開源庫(kù)進(jìn)行。機(jī)器學(xué)習(xí)忍者在路上……
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機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)資料整理，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)：https://github.com/jacksu/machine-learning
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快速構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型
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視頻數(shù)據(jù)集UCF101的處理與加載（未使用深度學(xué)習(xí)框架）
一 寫在前面 未經(jīng)允許，不得轉(zhuǎn)載，謝謝~ 這篇文章是對(duì)UCF101視頻數(shù)據(jù)集處理以及加載的一個(gè)記錄，也適用于其他的視頻數(shù)據(jù)集。 1 需求所在 PyTorch提供了像對(duì)CIF...
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Python 3 & Keras 實(shí)現(xiàn)Mobilenet v2MobileNet是Google提出來的移動(dòng)端分類網(wǎng)絡(luò)。在V1中，MobileNet應(yīng)用了深度可分離卷積(Depth-wise Seperable Convolution)并...
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我以官方文檔為主線，開始對(duì)TensorFlow的學(xué)習(xí)。這期間會(huì)把我的理解進(jìn)行持續(xù)的輸出，作為《TensorFlow從0到N》系列。 它不會(huì)止于翻譯和筆記，不會(huì)停留在語言和工具，而是堅(jiān)持通過啟發(fā)性的方式，循序漸進(jìn)的構(gòu)建理解，搭建一個(gè)堅(jiān)實(shí)可靠的、連接“零基礎(chǔ)”與“人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）/深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）”領(lǐng)域之間的緩坡道。
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Google寶貴的深度學(xué)習(xí)開開源框架
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分享深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、資源語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的一些技術(shù)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)專題歡迎大家投稿相關(guān)內(nèi)容。從基礎(chǔ)理論到實(shí)戰(zhàn)演練均可嘗試投稿。若有GPU計(jì)算資源需求去完成很有價(jià)值的工作也可以留言請(qǐng)求，我們會(huì)滿足你的哈！ 該專欄中的文章還會(huì)被發(fā)在：UAI人工智能公眾號(hào)。讓更多的人看到你們的優(yōu)秀作品。
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心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、博弈論，以及現(xiàn)在興起的人工智能、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)，究竟給我們的日常生活帶來了多少新的變化？ 認(rèn)知、記憶、學(xué)習(xí)，這些人類迷一樣的能力，左右著人的進(jìn)步與人類社會(huì)的發(fā)展。最近20年來，由哲學(xué)、心理學(xué)、人工智能、語言學(xué)、人類學(xué)、神經(jīng)學(xué)融合而成的認(rèn)知學(xué)科，逐步成為一個(gè)新的重要學(xué)科，并在實(shí)際應(yīng)用過程中產(chǎn)生強(qiáng)大的影響。 找遍了其他專題，要么不合適，要么勉強(qiáng)投稿被退，這么一個(gè)常常運(yùn)用、但是卻偏門的學(xué)科體系，究竟能不能獨(dú)立存在呢？
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本專題招募管理員，有意向請(qǐng)簡(jiǎn)信私聊，謝謝！ 用來分享機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)。 Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.itdecent.cn/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.itdecent.cn/p/182baeb82c71 3. [深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.itdecent.cn/p/6752a8845d01 8. [知乎“機(jī)器學(xué)習(xí)”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.itdecent.cn/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互學(xué)習(xí)！
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