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2018年,20大Python数据科学库都做了哪些更新?

作者 ActiveWizards 关注 0 他的粉丝 ,译者 无明 关注 3 他的粉丝   发布于  2018年7月26日

去年,我们发了一篇博文,列举了一些被证明是最有用的Python库。今年,我们扩充了原来的清单,并重新审视之前讨论过的库,重点关注在过去一年内出现的更新。我们对它们进行了分组,排序不分先后,因为真的说不清它们哪个更好。

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百度“深度学习公开课”首场爆满,开发者收获最强进阶“宝典”

作者 李珂 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年4月27日

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AI书单|2018深度学习进阶书单

作者 王天一 关注 2 他的粉丝 发布于  2018年3月3日

2018深度学习进阶书单。

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不止Google vs. Nvidia:深度学习引领AI芯片大战

作者 唐杉 关注 1 他的粉丝 发布于  2018年1月4日

2017 年,AI 芯片是半导体产业的亮点,而它受到的关注又远远超出半导体的圈子。这一年,从科技巨头到初创公司,新老角色轮番登场,为我们上演了精彩好戏。若干年后,当我们再回头来看,一定可以把 2017 年作为 AI 芯片元年。

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百度成立国内首个深度学习教育联盟,将制定行业标准

作者 李珂 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年12月11日

12月7日,百度AI开发者实战营在北京收官,同时宣布百度AI加速器一期开营,并成立国内首个深度学习教育联盟。百度副总裁、AI技术平台体系(AIG)总负责人王海峰出席现场为首批百度AI生态伙伴授牌,并为百度AI加速器第一期开启开营仪式。

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奇虎360正式开源其深度学习调度平台,支持TensorFlow、MXNet等框架

作者 李远策 关注 1 他的粉丝 发布于  2017年12月7日

奇虎360今日宣布开源深度学习调度平台XLearning,项目开源地址:https://github.com/Qihoo360/XLearning。 XLearning由360系统部大数据团队与人工智能研究院联合开发,基于Hadoop Yarn完成了对TensorFlow、MXNet、Caffe、Theano、PyTorch、Keras、XGBoost等常用深度学习框架的集成。平台上线运行近一年时间,经多次版本迭代更新,为各类深度学习框架的使用者提供了统一、稳定的作业提交平台,实现了资源共享,极大的提高了资源利用率,并且具有良好的扩展性和兼容性,在公司搜索、人工智能研究院、商业化、数据中心等业务部门得到广泛使用。

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如何提前演练一场全球架构师峰会

作者 ArchSummit 关注 1 他的粉丝 发布于  2017年11月17日

写代码是技术人的一大强项,但是如何优雅地面对众人进行总结和分享,可能是对不少技术人而言是一个天生的障碍。对此,ArchSummit在大会召开之前,提前在11月18日周六举行讲师交流会,大会聘请了专业的培训师针对演讲能力为大家进行演讲把关和锻炼提高。

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特斯拉AI主管说深度学习是软件2.0,第二天他就被人怼了

作者 陈利鑫 关注 2 他的粉丝 发布于  2017年11月17日

“有时候,我会听见有些人仅把神经网络视为机器学习的工具。但是我并不认同这个观点。“双十一”当天,特斯拉 AI 主管 Andrej Karpathy 在一篇文章中发表了他的观点。他认为深度学习是软件 2.0,然而第二天,他在文章中关于深度学习的看法就被人怼了。提出反对观点的人为 Carlos E. Perez,曾著有《Deep Learning AI Playbook》一书。

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移动设备上的实时深度学习

作者 Akira Sosa 关注 0 他的粉丝 ,译者 薛命灯 关注 24 他的粉丝   发布于  2017年11月16日

随着MobileNets和Core ML的发布,应用设备的深度学习正迎来新的机会。作者开发了一种基于MobileNets的深度神经网络框架MobileUNet,并介绍了其特点和性能。

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深度学习时代的目标检测算法综述

作者 Javier Rey 关注 0 他的粉丝 ,译者 马卓奇 关注 5 他的粉丝   发布于  2017年9月20日

计算机视觉领域从来就不乏有意思的课题,从单张图片的分类,到3D姿态估计。其中我们最感兴趣的,以及投入大量精力的课题之一就是目标检测。就像其他许多计算机视觉问题,目前仍然缺乏一个显而易见的或“最好的”方法来解决这一问题,这也意味着改进的空间还很大。在进入目标检测领域之前,让我们快速的过一遍该领域最常见的问题。

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RoCE技术助力微信深度学习框架Amber加速

作者 钟轶 关注 0 他的粉丝 , 陈力 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年8月24日

RDMA,其全称为Remote Direct Memory Access(远程内存直接访问),是新一代数据中心高速网络互联的基础协议之一。RDMA协议来自于高性能计算领域,它改进了传统的TCP/IP协议栈在高速网络下的诸多缺点,使得网络通信数据传输不再经过内核或CPU,取而代之的则是直接通过网卡读写内存来进行,从而在应用上能够充分利用万兆以上的网络带宽。

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英特尔BigDL设计思路解析:落地深度学习要具备工业级大数据分析流水线

作者 木环 关注 2 他的粉丝 发布于  2017年8月14日

深度学习蓬勃发展,开源界已有 Caffe,MXNet,TensorFlow,Theano,Torch 等主流框架;英特尔也开源了分布式深度学习库 BigDL,它的特点是可以直接运行在现有的 Apache Spark 或 Hadoop 集群之上,并且其目标人群更偏向于大数据分析师们。InfoQ 曾经撰文《 Intel 开源深度学习库 BigDL:Non GPU on Spark》和《Intel 开源了基于 Apache Spark 的分布式深度学习框架 BigDL》,上个月 InfoQ 走进英特尔亚太研发有限公司,进一步学习和了解了 BigDL,并对英特尔公司软件与服务事业部副总裁、系统技术及优化部门总经理 Michael Greene 和英特尔资深首席工程师、大数据技术全球 CTO 戴金权进行了采访,主要内容整理如下。

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业界主流深度学习工具的基准评测

作者 麦克周 关注 22 他的粉丝 发布于  2017年8月9日

2017年2月17日,香港浸会大学褚晓文团队的研究者针对业界主流深度学习工具进行了基准评测,并将对应论文更新至第七版,本次更新主要修正了MXNet中的ResNet-50配置、增加了在TensorFlow中多GPU更快速的实现ResNet-56。

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专访英特尔首席工程师戴金权,全面解析英特尔深度学习框架BigDL

作者 陈思 关注 3 他的粉丝 发布于  2017年8月9日

2016年的最后一天,英特尔开源一款深度学习框架BigDL。开源至今,这款框架得到了不少公司的支持与集成。InfoQ记者采访到英特尔高级首席架构师,带来最全面的BigDL技术细节解读。

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TensorFire:利用 GPU 加速的浏览器端深度学习框架

作者 王下邀月熊 关注 33 他的粉丝 发布于  2017年8月8日

TensorFire 是基于 WebGL 的运行在浏览器内的高性能神经网络框架,其执行速度甚至可以快于原生的 TensorFlow。

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