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深度学习正在迎来它的高光时刻。4月23日,首届WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会在北京举办,过千位“慕名而来”的开发者与AI专家、学者一道见证了国内真正意义上第一场深度学习开发者盛会。 会上,百度高级副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰表示,“深度学习推动人工智能进入工业大生产阶段,而深度学习框架是智能时代的操作系统。”他认为,深度学习技术已经具备了很强的通用性,正在推动人工智能进入工业大生产阶...

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  • 深度学习再迎高光时刻 百度PaddlePaddle亮“成绩单”

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  • 三年积累沉淀 百度PaddlePaddle凭借“硬实力”发布11项重磅

    人工智能在60多年的发展历程中,已经从人工规则、机器学习发展到了深度学习的阶段。4月23日,百度举办的首届WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会,也让中国深度学习迎来它的高光时刻。作为行业盛会,此次峰会吸引到了上千位开发者、AI专家、学者的共同参与。开源三年的百度PaddlePaddle也在峰会上交出了一份斐然的“成绩单”。百度高级副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰表示,“深度学习正在推动人工智能进入工?

  • 百度开源深度学习平台PaddlePaddle宣布官方中文名“飞桨”

    百度旗下深度学习开源平台“PaddlePaddle”今日发布 11 项新特性及服务,并首次公布PaddlePaddle中文名为“飞桨”。

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  • 2018百度之星决赛揭幕 PaddlePaddle撬动AI未来

    9 月 17 日, 2018 百度之星决赛开幕式在百度大厦举行,比赛分为程序设计大赛与开发者大赛,来自全国各地的 82 名决赛选手在随后的决赛环节进行比拼。决赛开幕式嘉宾启动决赛上海交通大学教授林巍峣、清华大学自动化系副教授鲁继文、中山大学教授郭嵩山、北京邮电大学房鸣教授、清华大学ACM教练邬晓钧以及百度AI技术生态部总经理喻友平等嘉宾出席活动。据了解,本届百度之星参赛人数超过了 13000 人,与去年相比增长30%。决赛首次?

  • 百度成立深度学习技术平台推广PaddlePaddle

    7月26日,百度宣布成立深度学习技术平台部,进行深度学习框架PaddlePaddle的研发和推广。

  • 用PaddlePaddle进行车牌识别(二)

    上节我们讲了第一部分,如何用生成简易的车牌,这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌。 数据读取 在上一节生成车牌时,我们可以分别生成训练数据和测试数据,方法如下(完整代码在这里):1 # 将生成的车牌图片写入文件夹,对应的label写入label.txt2 def genBatch(self, batchSize,pos,charRange, outputPath,size):3 if (not os.path.exists(outputPath)):4 os.mkdir(outputPath)5 outfile = open(label.txt,w)6 for i

  • 用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络GoogLeNet

    前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在 2014 年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬。(本系列所有代码均在github:https://github.com/huxiaoman7/PaddlePaddle_code)关于深度网络的?

  • 用PaddlePaddle和Tensorflow实现GoogLeNet InceptionV2/V3/V4

    上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1 的网络结构,这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4 的发展历程以及它们的网络结构和亮点。GoogLeNet Inception V2GoogLeNet Inception V2 在《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》出现,最大亮点是提出了Batch Normalization方法,它起到以下作用:使用较大的学习率而不用特别关心诸如梯度爆炸或消失等优化问题;?

  • 用PaddlePaddle进行车牌识别(一)

    小伙伴们,终于到了实战部分了!今天给大家带来的项目是用PaddlePaddle进行车牌识别。车牌识别其实属于比较常见的图像识别的项目了,目前也属于比较成熟的应用,大多数老牌厂家能做到准确率99%+。传统的方法需要对图像进行多次预处理再用机器学习的分类算法进行分类识别,然而深度学习发展起来以后,我们可以通过用CNN来进行端对端的车牌识别。任何模型的训练都离不开数据,在车牌识别中,除了晚上能下载到的一些包含车牌的数据是?

  • PaddlePaddle可视化之VisualDL

    上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化,用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果,本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化。在讲VisualDL之前,我们先了解一下常用的Tensorflow的可视化工具---Tensorboard。Tensorflow的可视化 Tensorboard是Tensorflow自带的可视化模块,我们可以通过Tensorboard直观的查看神经网络的结构,训练的收敛情况等。要想掌握Tensorboard,我们需要知道一下几点:支持的数据形式

  • 关于PaddlePaddle的一些避“坑”技巧

    最近除了工作以外,业余在参加Paddle的AI比赛,在用Paddle训练的过程中遇到了一些问题,并找到了解决方法,跟大家分享一下:PaddlePaddle的Anaconda的兼容问题 之前我是在服务器上安装的PaddlePaddle的gpu版本,我想把BROAD数据拷贝到服务器上面,结果发现我们服务器的 22 端口没开,不能用scp传上去,非常郁闷,只能在本地训练。本机mac的显卡是A卡,所以只能装cpu版本的,安装完以后,我发现运行一下程序的时候报错了:1 import

  • 史上比较详细的PaddlePaddle从安装到部署、从桌面到服务器

    AI这个概念好像突然就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注,但其实看看你的手机上的语音助手,相机上的人脸识别,今日头条上帮你自动筛选出来的新闻,还有各大音乐软件的歌曲“每日推荐”……形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面。深刻的影响了着我们,可以说,这是一个AI的时代。其实早在2016 年 9 月,百度就开源了PaddlePaddle深度学习框架,并且很快就吸引了很多来自百度外的参与者。相信有不

  • 基于PaddlePaddle的点击率的深度学习方法尝试

    ?前言前面在团队内部分享点击率相关的一些文章时,输出了一篇常见计算广告点击率预估算法总结,看了一些广告点击率的文章,从最经典的Logistic Regression到Factorization Machined,FFM,FNN,PNN到今年的DeepFM,还有文章里面没有讲的gbdt+lr这类,一直想找时间实践下,正好这次在学习paddle的时候在它的models目录下看到了DeepFM的实现,因为之前对DeepFM有过比较详细的描述,这里稍微复习一下:DeepFM更有意思的地方是WDL和FM结

  • paddlepaddle图像分类与visualDL尝鲜体验

    paddlepaddle图像分类很早之前,有写过关于TensorFlow, MXNet中如何训练一个靠谱的图像分类器,这里我会先使用paddlepaddle官方的例子,来学习下如何使用paddlepaddle构建一个靠谱的分类器。数据介绍官方文档上使用的数据是flowers-102,这个数据集早在当初tflearn学习深度学习网络的时候就有接触过,还是比较简单的,paddlepaddle把它写成数据接口模型介绍paddlepaddle的模型介绍model overview。这里我们在实验当中使用大名鼎?

  • PaddlePaddle与Kubernetes强强联合助力深度学习模型高效运转

    美国时间2月8日,Kubernetes社区宣布由百度原创开发的开源深度学习框架PaddlePaddle将兼容集群管理系统Kubernetes,使PaddlePaddle成为迄今为止唯一正式支持 Kubernetes的深度学习框架。 此次兼容将使开发者能够便捷地在全球主要云服务以及私有集群 (on-premise clusters) 上做大规模深度学习训练。该项目由百度和CoreOS联合开发,同时CoreOS也是Kubernetes的主要贡献者之一。 开发者通常会将AI项目与Web服务、日志收集、和数据处?

  • 百度正式宣布推出深度学习开源平台PaddlePaddle

    近日,百度正式对外宣布开放其深度学习开源平台PaddlePaddle,这也是继Google、Facebook、IBM后又一家将人工智能技术开源的公司。

  • 百度推出超级人工智能PaddlePaddle:是个“老司机”

    今年早些时候在谷歌人工智能AlphaGo和韩国棋手李世石之间进行的人机大战让人们充分认识到,人工智能现阶段已经发展到能够处理更复杂问题的程度,未来将在人类生活中扮演更重要角色。

  • 百度飞桨推出端侧推理引擎Paddle Lite

    近日,百度深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)发布Paddle Lite端侧推理引擎,旨在推动人工智能应用在端侧更好落地。目前,Paddle Lite已经支持了ARM CPU,Mali GPU,Adreno GPU,华为NPU以及FPGA等诸多硬件平台,是目前首个支持华为NPU在线编译的深度学习推理框架。

  • 一款用手指画画的iPad应用:Doodle Buddy

    Doddle Buddy是iPad上一款用手指画画的免费应用。能给儿童带来画画的乐趣,同时也适合成年人用其进行速写并分享给朋友,家人或同事。

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  • Patriot推出DDR5-4800台式内存新品 未来有望冲击8400MHz频率

    随着英特尔 12 代 Alder Lake 平台的正式到来,作为全球高性能内存、SSD、游戏外设与闪存解决方案领导者之一的博帝(Patriot),也于近日宣布了旗下 Signature 系列 DDR5-4800 台式内存新品。据悉,该系列内存定于 2021 年 11 月上市,性能较上一代高端 / 超频 DDR4 内存高出约 75%,且未来有望提供高达 DDR5-8400 的规格。容量方面,博帝提供了单条 8GB 到 64GB 的选项(未来有望达到单条 256GB),可灵活满足系统集成商和系统扩?

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    新锐品牌ZADAK,之前以率先上市单条32GB DDR4内存而为DIY玩家所熟知。在DDR5时代到来之际,新Spark系列新品内存也发布了。既然是Spark系列,顾名思义,RGB彩灯自然少不了。单条容量16GB起跳,最大可选32GB。频率方面,4800MHz起步,最大可选7200MHz,算是体现出DDR5的高带宽优势了。ZADAK表示,DDR5内存电压从1.2V降低到1.1V,虽然看起来不大,但日积月累使用后,可以节省不少功耗。目前,ZADAK正与主板厂商们紧密合作,验证DDR5内

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    Tachyum 今日宣布,其已为 Prodigy 通用处理器硬件仿真器的客户提供了一款 IO 主板。在与此前发布的 FPGA 仿真系统板完成连接后,即可获得完整的原型系统体验。据悉,该平台集成了 CPU、内存、PCI Express 总线、网络、以及 BMC 管理子系统。系统一端为 Tachyum Prodigy FGPA DDR-IO 板,另一端则是 Prodigy FPGA CPU 板。如图所示,Prodigy FPGA DDR-IO 主板能够为基于 FPGA 的 CPU 块提供内存与 IO 连接。功能齐备的仿真系统,可

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    即日起至2019年2月,PAC-MAN™吃豆人特调鸡尾酒将亮相The Odd Couple的酒单,在上海凛冽的冬日里,为你带来一次畅快的舌尖与情怀的化学反应。 (“PAC-MAN™(吃豆人)”特调受到顾客们的喜爱) The Odd Couple是沪上最为炙手可热的一间酒吧,由两位世界级调酒师共同经营,创始人后闲信吾曾获2017年国际年度调酒师的称号,此前于上海主理的酒吧Speak Low和Sober Company好评无数,而他的合作伙伴,来自纽约的调酒大师Steve

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