有哪些關(guān)于圖像識別的書籍SEARCH AGGREGATION
回答:我是泰瑞聊科技，很榮幸來回答此問題，希望我的回答能對你所有幫助！人臉識別的原理人臉識別的工作原理，我們可以拆解為以下10個步驟，更容易理解一些。1、人臉檢測，檢測出圖像中人臉?biāo)诘奈恢茫?、人臉配準(zhǔn)，定位出人臉五官的關(guān)鍵點坐標(biāo)，并進行標(biāo)注；3、人臉屬性識別，識別出人臉的性別、年齡、姿態(tài)、表情等屬性；4、人臉提特征，將一張人臉圖像轉(zhuǎn)化為一串固定長度數(shù)值的過程；5、人臉比對，衡量兩個人臉之間的相似度；...
oneasp
|
1149人閱讀
回答:排名不分先后Effective Java了解過Java的人應(yīng)該或多或少的聽過此書吧，堪稱經(jīng)典。書中主要羅列了一些知識點，然后對于這些知識點單獨進行詳述。內(nèi)容頗有深度，建議有基礎(chǔ)的人看。Thinking In Java 4Thinking In Java 被譽為Java圣經(jīng)，無論你處于哪個階段，每次閱讀都能有所收獲，也因此對新手而言，這本書毀譽參半，自行斟酌吧Java并發(fā)編程實戰(zhàn)國外人寫的書，這是翻...
ppl_csd
|
880人閱讀
回答:從加入BAT起，就一直從事后端開發(fā)，從PHP到JAVA，也經(jīng)歷過自學(xué)成才的過程。接下來我就根據(jù)我的經(jīng)驗來為大家分享我讀過的，java web后端開發(fā)的好書?！秚hinking in java》中文版叫《Java編程思想》，是Java學(xué)習(xí)領(lǐng)域的圣經(jīng)，也是入門書?；旧希琂ava成手都會推薦新人來看這本，里面詳盡介紹了Java的基本概念，對于打牢Java基礎(chǔ)，后面不論是做web開發(fā)，還是app開發(fā)，都...
ermaoL
|
931人閱讀
回答:謝小編邀。@云瑄軟件回答的已經(jīng)很全面了，他推薦的幾本書都是內(nèi)核入門經(jīng)典中的經(jīng)典。我再推薦幾本接觸過好書:《linux設(shè)備驅(qū)動程序》 Jonathan Corbet著，講內(nèi)核設(shè)備驅(qū)動開發(fā)，對內(nèi)核抽象層次，設(shè)備原理講的很細(xì)，還介紹了不少內(nèi)核開發(fā)調(diào)試的技巧。《linux內(nèi)核設(shè)計的藝術(shù)》中科院新設(shè)計團隊著，這本書褒貶不一，但是書中對于一些內(nèi)核的算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)講的很詳細(xì)，對內(nèi)核bootloader也講了很多，...
zhangrxiang
|
1008人閱讀
回答:謝小編邀。@云瑄軟件回答的已經(jīng)很全面了，他推薦的幾本書都是內(nèi)核入門經(jīng)典中的經(jīng)典。我再推薦幾本接觸過好書:《linux設(shè)備驅(qū)動程序》 Jonathan Corbet著，講內(nèi)核設(shè)備驅(qū)動開發(fā)，對內(nèi)核抽象層次，設(shè)備原理講的很細(xì)，還介紹了不少內(nèi)核開發(fā)調(diào)試的技巧?！秎inux內(nèi)核設(shè)計的藝術(shù)》中科院新設(shè)計團隊著，這本書褒貶不一，但是書中對于一些內(nèi)核的算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)講的很詳細(xì)，對內(nèi)核bootloader也講了很多，...
xingpingz
|
2485人閱讀
回答:鳥哥的私房菜。非常實用的一套材料，由淺入深理論結(jié)合實踐，實操性很強，入門進階的好材料。我看的時候，作者還上學(xué)，邊寫邊發(fā)出來，現(xiàn)在已經(jīng)是精裝本的了。
SnaiLiu
|
894人閱讀
...為結(jié)果導(dǎo)向型人群開設(shè)的深度學(xué)習(xí)在線課程。我讀過很多關(guān)于機器學(xué)習(xí)的書，也參加過不少這方面的課程，但我認(rèn)為Fast.ai是迄今為止實用的深度學(xué)習(xí)入門課程。在本文中，我將與大家分享我在學(xué)完前兩課后的一些經(jīng)驗。從數(shù)學(xué)...
...，它能夠提高文本識別的精確度。OCR在企業(yè)中主要運用于哪些場景呢？這里做了一個總結(jié)。第一文檔場景，它主要用于印刷文檔的識別，翻譯文字的識別，搜索識別，涂抹識別。第二，電商場景，主要用于電商用戶身份的綁定，...
...是尖耳朵。簡單來說，我們會定義面部特征并讓系統(tǒng)識別哪些特征對于識別一個具體的動物來說是重要的。 深度學(xué)習(xí)走得更深一步。深度學(xué)習(xí)自動找到對分類重要的特征，而在機器學(xué)習(xí)，我們必須手工地給出這些特征。深度學(xué)...
...碼：https://github.com/NVlabs/DG-Net Why： （之前論文的痛點有哪些？） 生成高質(zhì)量的行人圖像有一定難度。之前一些工作生成的行人圖像質(zhì)量相對低（如上圖）。主要體現(xiàn)在兩個方面：1.生成的真實度：行人不夠真實, 圖像模糊, 背...
...8’的圖，可以清楚的看到每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對原圖進行了哪些特征變換。?這是一個深度學(xué)習(xí)常見的卷積結(jié)構(gòu)，細(xì)節(jié)不講了，大家可以感受一下，其中主要了Convolution Layer, Max-Pooling Layer, 以及ReLu Activation。?Auto-Encoder(Layer-wise Training...
...）人們總是很容易和全知、全能這樣的詞聯(lián)系起來。大量關(guān)于人工智能的科幻電影更給人工智能蒙上一層神秘的色彩。強如《黑客帝國》、《機械公敵》中的AI要翻身做主人統(tǒng)治全人類。稍弱點的《機械姬》里 EVA 懂得利用美貌...
...下 JavaScript 中策略模式的應(yīng)用： 使用策略模式調(diào)用百度AI圖像識別 因為百度AI圖像識別的接口類型不同，所需的參數(shù)格式也不盡相同。然而圖像的壓縮及上傳、錯誤處理等部分是公用的。所以可以采用策略模式封裝： 定義策略...
...－AlexNetAlexNet的結(jié)構(gòu)圖（圖片來自于論文：《基于ImageNet圖像識別的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》）這篇文章被稱為深度學(xué)習(xí)的開山之作。當(dāng)然，也有很多人堅稱Yann LeCun 1998年發(fā)表的Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition才是開山之作...
...別物體: 分割:真實場景與其他對象混雜在一起。很難分辨哪些部分是同一個對象的一部分。對象的某些部分可以隱藏在其他對象后面。 照明:像素的強度取決于物體的照明程度。 變形:物體以各種非仿射方式變形。一個手寫的也...
...道云筆記中用于文檔識別的實踐過程，以及 TFLite 都有些哪些特性，供大家參考。近年來，有道技術(shù)團隊在移動端實時 AI 能力的研究上，做了很多探索及應(yīng)用的工作。2017 年 11 月 Google 發(fā)布?TensorFlowLite (TFLlite) 后，有道技術(shù)團隊...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
