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京东开源人脸识别工具包:覆盖最强模型,支持训练跑分

近年来,基于深度学习的人脸识别技术取得了重要进展。但是人脸识别模型的实际部署和深入研究都需要相应的公众支持。例如生产级人脸表示网络需要模块化的训练机制,以配合不同 SOTA 骨干网络、训练监督主题再到现实世

沈向洋:人工智能社区将创造更多工具释放人类创造力

12月30日消息,近日,小冰公司董事长、清华大学双聘教授沈向洋应吴恩达教授邀请,展望了2021年AI行业发展。沈向洋认为人工智能社区将创造出更多工具来释放人类的创造力。人工智能将帮助世界各地的人们,以各有态度的

数据可视化,我习惯于用这些工具

本文主要涵盖数据可视化工具主要包括4类:Excel图表、Python绘图库、Tableau以及网页在线工具等。 01 Excel 网传数据分析师必备基础套餐是ESP,即Excel+SQL+Python,这种说法不见得完全正确,但也确有一定道理,其中

两款超好用的 Kubernetes 实时日志查看工具

通常情况下,Kubernetes 环境下的应用日志都需要通过日志系统来进行收集,比如:Filebeat + ElasticSearch + Kibana 的组合来实现。虽然这一组合的功能相当强大,但是在一些比较简陋的测试集群中,或者不具备浏览器

AI的偏见:机器就是绝对理性的么?

本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery) 人工智能已经遍布我们的日常生活。从YouTube的首页推荐到生产药物,它无所不在,它对我们生活的影响超出我们的想象。但人工智能一定公平吗?不,绝对不是。

微软开源的 AI 工具,让旧照片焕发新生

 写在前面 在 GitHub 热点趋势Vol.046 中,HG 介绍过一个微软开源的 AI  工具——Bringing-Old-Photos-Back-to-Life 它可以让破损、残旧的图片焕发新生,在本周更是获得近 3k star。 而本

云计算 2020-11-25
关于云计算测试需要知道的一切

发布周期如今已经成为网站应用程序开发的关键指标之一。在动态变化的业务环境中,上市时间的快慢变得极其重要,因为企业总是希望在市场竞争中处于领先地位。如果因故推迟将会影响企业的业务发展,无论是发布产品、版

数据分析对于防止投资失误至关重要

在数据分析的许多用途中,其中一个主要用途是防止投资错误。数据分析可以帮助组织发现新的投资模式和不良投资,同时在投资时需要自己如何解决一些问题。 数据分析如今成为现代投资的基础技术。股票、债券、加密货币

应对全球变暖,数据分析是不可或缺的工具

本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery) 过去20年里,有近70%的极端天气是因为气候变化而造成的。正如联合国前秘书长潘基文所说:“我们是结束贫困的第一代人,也是能够采取措施避免气候变化

数据挖掘技术在轨迹数据上的应用实践

每天滴滴都会为上千万人提供出行服务,在这一过程中积累了海量轨迹数据。这些轨迹数据来自于公共服务,本文介绍如何利用这些数据回馈大众,改善出行体验。 1. 背景 首先简要介绍一下什么是数据挖掘。数据挖掘(

大数据可视化分析工具常用的有哪些?

大数据可视化分析工具常用的有哪些?企业基础数据才能制定出正确的策略,常用的分析工具有、Tableau、ECharts、Highcharts、魔镜、图表秀等。在大数据时代有价值的商品则是数据,大数据技术为决策提供依据,在政府、

从数据表到图表分析,这个实用的图表推荐框架令你如虎添翼

面对数据表时,很多人通常不清楚应该创建什么样的图表分析。在这种场景中,你需要一个智能助手,可以帮你更好的生成图表分析。 为多维数据集创建图表(表格)是销售、人力资源、投资、工程、科研、教育等许多领域的

Photoshop AI新功能让你点几下鼠标就能替换天空

据外媒报道,Adobe正准备在Photoshop中添加一个人工智能支持的天空替换工具,这样用户只需点击几下鼠标就可以更容易地替换任何图片中的天空。在定于10月20日至22日举行的Adobe Max大会之前,该公司在YouTube上向用户

吐血整理:盘点19种大数据处理的典型工具

大数据的生命周期分为数据获取(data acquisition)、数据存储(data storage)、数据分析(data analysis)以及结果(result),并且将前述大数据处理的三代技术中相关的工具映射至数据获取、数据存储和数据分析三个环节来

职场招聘中的歧视与偏见,竟然被 AI 工具给解决了?

前段时间,由于美国“BLM”平权运动的持续发酵,IBM、谷歌等互联网巨头纷纷下架或停止了自家的 AI 人脸识别业务,因为这些业务被证实存在种族和性别偏见。 但从大厂不断关闭的 AI 业务中,也有一些人找到

如何为机器学习工程设计Python接口

 前言 为了进行机器学习工程,首先要部署一个模型,在大多数情况下作为一个预测API。为了使此API在生产中工作,必须首先构建模型服务基础设施。这包括负载平衡、扩展、监视、更新等等。 乍一看,所有这些工作似

ClickHouse留存分析工具十亿数据秒级查询方案

本文实践了对于千万级别的用户,操作总数达万级别,每日几十亿操作流水的留存分析工具秒级别查询的数据构建方案。同时,除了留存分析,对于用户群分析,事件分析等也可以尝试用此方案来解决。 背景 你可能听说过Grow

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