在上小学的时候，及格是60分，100分是完美，perfect!!
那么现在在IT界究竟技术达到一个什么程度，你才会有自信傲视业界，或者你认为你技术到什么程度，你认为够了？
0：对技术一窍不通，
100：技术专家。
个人认为在到60的时候，就不要在深究技术了，大家经常听到的超越技术就从这个时候开始了，理由如下：
一个技术牛人在厉害，厉害不过厂家支持人员，就算你厉害的变态，厉害过厂家支持，你
原创
2010-12-06 21:09:02
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在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率
推荐：使用 NSDT场景设计器 快速搭建 3D场景。我们提出了一个深度生成模型，该模型学习在ShapeAssembly中编写新颖的程序，ShapeAssembly是一种用于建模3D形状结构的特定领域语言。执行 ShapeAssembly 程序会生成一个由部件代理长方体的分层连接程序集组成的形状。我们的方法开发了一个格式良好的潜在空间，支持程序之间的插值。上面，我们展示了一个这样的插值，并可视化了这
Nginx：高性能的Web服务器（续）2. 负载均衡Nginx还可以用于实现负载均衡，将请求分发到多个后端服务器以提高性能和可用性。示例配置如下：http {
upstream backend_servers {
server backend1.example.com;
server backend2.example.com;
server
原创
2023-09-07 08:32:32
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PyTorchAuthor：louwillMachine Learning Lab 随着近几年的大力发展，PyTorch逐渐成为主流的深度学习
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2022-07-30 01:16:37
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《DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION : A SURVEY》摘要：对基于深度学习的异常检测技术进行结构化和综合的呈现；评估各种检测技术在各类应用中的效率。具体而言：作者按照现有假设和方法对当前的技术归类，而每一组将呈现其基础检测技术及变体，同时呈现对应的假设，从而区分异常行为和非异常行为。对每一组技术呈现其优势和局限，同时讨论各种技术在实际应用中的计算复杂度。最
在现代应用程序开发中，后端技术是至关重要的组成部分。本文将深入研究一些核心后端技术，包括Java、Python、Nginx、Elasticsearch和数据库。我们将深度剖析这些技术的内部工作原理，并提供丰富的示例代码以便理解和应用。Java：稳定性与性能的代名词Java一直以来都是后端开发的首选语言之一，以其稳定性和性能而闻名。下面，我们将深入探讨一些Java后端开发的关键概念和示例代码：1.
原创
2023-09-07 08:34:48
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我们今天讨论什么是深度学习，他带给我们什么样的好处，以及与人工智能的关系。作者：詹姆斯·E·鲍威尔马丁·福特(Martin Ford)在他的新书《智能建筑师:人工智能建造者的真相》(Architects of Intelligence: T...
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2019-01-09 08:07:04
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AIGC的下一个突破口在哪？不少投资者和领域资深人士都给出了预测 — 3D数据生成。我们注意到3D AIGC正在经历着2D AIGC曾经发展过的阶段。这篇文章中，我们将更深入地讨论AIGC在3D数据领域的新突破，以及展望生成式AI工具如何提高3D数据生成的效率和创新。2D AIGC的发展可以简单概括为以下三个发展阶段：第一阶段：智能图像编辑早在2014年，随着生成对抗网络（GAN，典型后续工作St
深度学习技术背景
## 引言
深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，它模拟人类大脑神经网络的结构和工作原理，通过强大的计算能力和大数据训练，能够实现复杂的模式识别和预测任务。深度学习技术已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，成为了人工智能发展的重要推动力。
本文将介绍深度学习技术的背景知识，并通过代码示例演示深度学习的基本过程。首先，我们将介绍深度学习的基本概念和原
原创
2023-09-15 16:29:01
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## 深度学习相关技术
### 引言
随着人工智能的快速发展，深度学习作为其中最具代表性的技术之一，正在引领着人工智能的新浪潮。本文将介绍深度学习的相关技术，并通过代码示例来展示其在实际应用中的优势和效果。
### 什么是深度学习？
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其目标是模拟人脑的神经网络结构和工作原理，通过大量的训练数据和参数优化，实现对复杂数据的自动识别和分析。
##
原创
2023-07-22 14:44:13
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# 深度技术虚拟化实现流程
**目标：** 帮助小白开发者理解和实现深度技术虚拟化。
## 流程概览
下面是深度技术虚拟化的实现流程概览。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 安装虚拟化软件 |
| 步骤 2 | 创建虚拟机实例 |
| 步骤 3 | 设置虚拟机配置 |
| 步骤 4 | 安装操作系统 |
| 步骤 5 | 配置网络连接 |
| 步骤
原创
2023-07-29 11:13:13
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# 教你如何实现 "lexicon 深度学习技术"
## 概述
在本文中，我将教你如何使用lexicon深度学习技术。首先，我将介绍整个流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我将详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例，帮助你理解和实现这一技术。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据集) --> B(构建模型)
B --> C(训练
Java 不仅仅是一门编程语言，它还是一个由一系列计算机软件和规范形成的技术体系，这个技术体系提供了完整的用于软件开发和跨平台部署的支持环境，并广泛应用于嵌入式系统，移动终端，企业服务器和大型机等各种场合，时至今日，Java技术体系已经吸引了数百万软件开发者，这是全球最大的软件开发团队，使用Java的设备多达几十亿台，其中数亿台个
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2023-07-25 11:01:23
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光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：实体分类：提取OCR
TVM 是由华盛顿大学在读博士陈天奇等人提出的深度学习自动代码生成方法，去年 8 月机器之心曾对其进行过简要介绍。该技术能自动为大多数计算硬件生成可部署优化代码，其性能可与当前最优的供应商提供的优化计算库相比，且可以适应新型专用加速器后端。近日，这项研究的论文《TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning》终于完成，内容包含新方法的介绍与
9.深度迁移学习深度学习优势： 由于深度学习直接对原始数据进行学习，所以其对比非深度方法还有两个优势：自动化地提取更具表现力的特征，以及满足了实际应用中的端到端 (End-to-End) 需求。最简单的深度迁移：fnetune优势：扩展：深度网络自适应：fnetune有它的先天不足： 它无法处理训练数据和测试数据分布不同的情况。自适应 能够使得源域和目标域的数据分布更加接近，从而使得网络的效果更好
基于深度学习的人脸识别技术综述 LFW数据集（ Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。
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2023-09-11 13:22:17
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摘要 目标检测是计算机视觉的一个重要分支，其目的是准确判断图像或视频中的物体类别并定位。传统的目标检测方法包括这三个步骤：区域选择、提取特征和分类回归，这样的检测方法存在很多问题，现已难以满足检测对性能和速度的要求。基于深度学习的目标检测方法摒弃了传统检测算法适应性不高、对背景模型的更新要求高、提取特征鲁棒性差和检测的实时性差等缺点，使检测模型在精度和速度方面都有了很大的提升。 目前，基于深度学习
目录Deep Fakes简介了解深度伪造背后的概念Deep Fakes一般概述下载项目文件 - 75.5 MBDeep Fakes简介深度伪造——使用深度学习在视频中将一个人的脸换成另一个人的脸——是当今使用人工智能的最有趣和最可怕的方式之一。虽然深度伪造可用于合法目的，但它们也可用于虚假信息。能够轻松地将某人的脸换成任何视频，我们真的可以相信我们的眼睛告诉我们的吗？政治家或演员做或说令人震惊的事
