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程序员的知识宝库

6000星人气深度学习资源!架构模型技巧全都有

铜灵 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

暑假即将到来,不用来充电学习岂不是亏大了。

有这么一份干货,汇集了机器学习架构模型的经典知识点,还有各种

准确率98%的深度学习交通标志识别是如何做到的?

交通标志是道路基础设施的重要组成部分,它们为道路使用者提供了一些关键信息,并要求驾驶员及时调整驾驶行为,以确保遵守道路安全规定。如果没有交通标志,可能会发生更多的事故,因为司机无法获知最高安全速度是多少,不了解道路状况,比如急转弯、学校路口等等。现在,每年大约有130万人死在道路上。如果没有这些道路标志,这个数字肯定会更高。

每天都在用,但你知道 Tomcat 的线程池有多努力吗?

说点不一样的线程池执行策略和线程拒绝策略,探讨怎么让线程池先用完最大线程池再把任务放到队列中。

荒腔走板

大家好,我是 why,一个四川程序猿,成都好男人。

先是本号的特色,技术分享之前先简短的荒腔走板聊聊生活。让文章的温度更多一点点。

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TensorFlow 项目实战开发教程 - 基于Capsule Networks的图像分类器

简介

TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南(tensorflow2.5.0对应keras)

TensorFlow 2.0是对1.x版本做了一次大的瘦身,Eager Execution默认开启,并且使用Keras作为默认高级API,

这些改进大大降低的TensorFlow使用难度。

本文主要记录了一次曲折的使用Keras+TensorFlow2.0的BatchNormalization的踩坑经历,这个坑差点要把TF2.0的新特性都毁灭殆尽,如果你在学习TF2.0的官方教程,不妨一观。

用TensorFlow实现ResNeXt和DenseNet,超简单!

图:pixabay

原文来源:GitHub

「机器人圈」编译:嗯~阿童木呀、多啦A亮

ResNeXt-Tensorflow

使用Cifar10数据集的ResNeXt在Tensorflow上的实现。

TFLearn:为TensorFlow提供更高级别的API 的深度学习库

TFlearn是一个基于Tensorflow构建的模块化透明深度学习库。它旨在为TensorFlow提供更高级别的API,以促进和加速实验,同时保持完全透明并与之兼容。

TFLearn功能包括:

  • 通过教程和示例,易于使用和理解用于实现深度神经网络的高级API。
  • 通过高度模块化的内置神经网络层,正则化器,优化器,指标进行快速原型设计

语义分割网络DeepLab-v3的架构设计思想和TensorFlow实现

选自Medium

作者:Thalles Silva

机器之心编译

参与:Nurhachu Null、刘晓坤

深度卷积神经网络在各类计算机视觉应用中取得了显著的成功,语义分割也不例外。这篇文章介绍了语义分割的 TensorFlow 实现,并讨论了一篇和通用目标的语义分割最相关的论文——DeepLab-v3。DeepLab-v3 是由谷歌开发的语义分割网络,近日,谷歌还开源了该系列的最新版本——DeepLab-v3+。

编写同时在PyTorch和Tensorflow上工作的代码

“库开发人员不再需要在框架之间进行选择。”

来自德国图宾根人工智能中心的研究人员介绍了一种新的Python框架EagerPy,EagerPy允许开发人员编写独立于PyTorch和TensorFlow等流行框架的代码。

在最近发表的一篇关于EagerPy的文章中,研究人员写道,库开发人员不再关注框架依赖性。他们的新Python框架,急切地解决了它们的重新实现和代码复制障碍。

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