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set, hashtable, hash_set算法有排序，復(fù)制等，以及各個(gè)容器特定的算法迭代器是STL的精髓，迭代器提供了一種方法，使得它能夠按照順序訪問某個(gè)容器所含的各個(gè)元素，但無(wú)需暴露該容器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，它將容器和算法分開，讓二者獨(dú)立設(shè)計(jì)。Vector是順序容器，是一個(gè)動(dòng)
深度學(xué)習(xí)挑戰(zhàn) 雖然深度學(xué)習(xí)具有令人印象深刻的能力，但是一些障礙正在阻礙其廣泛采用。它們包括以下內(nèi)容： •技能短缺：當(dāng)O'Reilly公司的調(diào)查詢問是什么阻礙人們采用深度學(xué)習(xí)時(shí)，受訪者的第一個(gè)反應(yīng)就是缺乏熟練的員工。2018年全球人工智能人才報(bào)告表明，“全世界大約有22,000名獲
(NLP)領(lǐng)域。顯然，“深度學(xué)習(xí)”是與機(jī)器學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是強(qiáng)相關(guān)，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”也是其主要的算法和手段；或者可以將“深度學(xué)習(xí)”稱之為“改良版的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”算法。目前主流的深度學(xué)習(xí)的框架有：TensorFlow、MOA、Caffe、Apache SINGA、PyTorch、Puppet、MXNet、Nervana
雖然modelarts能夠幫助我們?cè)诰€上完成深度學(xué)習(xí)的模型，但是訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型是怎么部署的
年，短短的六年時(shí)間里，深度學(xué)習(xí)所需的計(jì)算量增長(zhǎng)了 300,000%。然而，與開發(fā)算法相關(guān)的能耗和碳排放量卻鮮有被測(cè)量，盡管已有許多研究清楚地證明了這個(gè)日益嚴(yán)峻的問題。 針對(duì)這一問題，哥本哈根大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的兩名學(xué)生，協(xié)同助理教授 一起開發(fā)了一個(gè)的軟件程序，它可以計(jì)算和預(yù)測(cè)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的能源消耗和二氧化碳排放量。 網(wǎng)址：
有軟件工程的基礎(chǔ)。但在深度學(xué)習(xí)中，符號(hào)處理被視為不入流。擺脫符號(hào)處理簡(jiǎn)直就是異想天開。然而，如今的大多數(shù) AI 就在朝著這個(gè)方向努力。Hinton 和許多研究者都在努力擺脫符號(hào)處理。深度學(xué)習(xí)的愿景似乎并不以科學(xué)為基礎(chǔ)，而是源自某種歷史遺恨：智能行為純粹來(lái)自海量數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的融合
體來(lái)看，個(gè)人認(rèn)為主要分為三個(gè)層次：1. 算法層壓縮加速。這個(gè)維度主要在算法應(yīng)用層，也是大多數(shù)算法工程師的工作范疇。主要包括結(jié)構(gòu)優(yōu)化（如矩陣分解、分組卷積、小卷積核等）、量化與定點(diǎn)化、模型剪枝、模型蒸餾等。2. 框架層加速。這個(gè)維度主要在算法框架層，比如tf-lite、NCNN、M
支持）中等（需優(yōu)化）中等（TorchScript）社區(qū)活躍度中等極高極高7. 學(xué)習(xí)資源官方文檔：Apache MXNetGitHub 倉(cāng)庫(kù)：apache/incubator-mxnet總結(jié)MXNet 是高效靈活的全棧深度學(xué)習(xí)框架，特別適合需要混合計(jì)算圖、多語(yǔ)言支持或邊緣設(shè)備部署的場(chǎng)景。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法。然而，我們所謂的 ‘‘學(xué)習(xí)’’ 是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一個(gè)簡(jiǎn)潔的定義：‘‘對(duì)于某類任務(wù) T 和性能度量P，一個(gè)計(jì)算機(jī)程序被認(rèn)為可以從經(jīng)驗(yàn) E 中學(xué)習(xí)是指，通過經(jīng)驗(yàn) E 改進(jìn)后，它在任務(wù) T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。”
erceptron）是最早可以從樣本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)權(quán)重的模型。感知機(jī)的學(xué)習(xí)算法屬于線性模型的參數(shù)學(xué)習(xí)方法。雖然線性模型仍然是一種被廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，卻存在很多缺陷，最著名的缺陷是感知機(jī)無(wú)法學(xué)習(xí)異或（XOR）函數(shù)。目前，最為典型的深度學(xué)習(xí)模型框架是前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward
rch設(shè)計(jì)目標(biāo)快速視覺任務(wù)推理通用深度學(xué)習(xí)框架動(dòng)態(tài)圖研究友好編程語(yǔ)言C++/PythonPython/C++Python/C++部署輕量性極高中等（需優(yōu)化）中等（TorchScript）靈活性低（靜態(tài)圖）高（支持動(dòng)態(tài)圖）極高（動(dòng)態(tài)圖）7. 學(xué)習(xí)資源官方文檔：Caffe DocumentationGitHub
機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法。然而，我們所謂的 “學(xué)習(xí)”是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一個(gè)簡(jiǎn)潔的定義：“對(duì)于某類任務(wù) T 和性能度量P，一個(gè)計(jì)算機(jī)程序被認(rèn)為可以從經(jīng)驗(yàn) E 中學(xué)習(xí)是指，通過經(jīng)驗(yàn) E 改進(jìn)后，它在任務(wù) T 上由性能度量
這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。 深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器
啟動(dòng)界面程序： python ui_main.py 總結(jié) 本項(xiàng)目基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法 YOLOv8，構(gòu)建了一個(gè)完整的道路裂縫智能識(shí)別系統(tǒng)，融合了高精度檢測(cè)模型、圖形界面操作、可復(fù)現(xiàn)訓(xùn)練流程和多輸入數(shù)據(jù)支持，具備極強(qiáng)的實(shí)用性與工程推廣價(jià)值。 系統(tǒng)亮點(diǎn)如下： ?? 高性能模型：基于 YOLOv8
軟件測(cè)試筆試題 1、 簡(jiǎn)答題 1. 簡(jiǎn)述黑盒測(cè)試的優(yōu)點(diǎn) 2. 你對(duì)SQA的職責(zé)和工作活動(dòng)(如軟件度量)的理解? 3. Alpha測(cè)試與Beta的區(qū)別是什么？ 4. 比較負(fù)載測(cè)試，容量測(cè)試和強(qiáng)度測(cè)試的區(qū)別。 5. 簡(jiǎn)述集成測(cè)試的過程。 6. 缺陷報(bào)告嚴(yán)重級(jí)別的劃分 7. 簡(jiǎn)述軟件測(cè)試中的“80-20
功能過于單一，因此我們需要更強(qiáng)大的工具。 2.2 Netron 由于深度學(xué)習(xí)開源框架眾多，如果每一個(gè)都需要學(xué)習(xí)使用一個(gè)工具進(jìn)行可視化，不僅學(xué)習(xí)成本較高，可遷移性也不好，因此有研究者開發(fā)出了可以可視化各大深度學(xué)習(xí)開源框架模型結(jié)構(gòu)和權(quán)重的項(xiàng)目，以Netron為代表，項(xiàng)目地址為https://github
1、回歸算法回歸算法是試圖采用對(duì)誤差的衡量來(lái)探索變量之間的關(guān)系的一類算法?；貧w算法是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的利器。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們說起回歸，有時(shí)候是指一類問題，有時(shí)候是指一類算法，這一點(diǎn)常常會(huì)使初學(xué)者有所困惑。常見的回歸算法包括：最小二乘法，邏輯回歸，逐步式回歸，多元自適應(yīng)回歸樣條以及
效的并行快速算法，很多研究機(jī)構(gòu)都是在利用大規(guī)模數(shù)據(jù)語(yǔ)料通過GPU平臺(tái)提高DNN聲學(xué)模型的訓(xùn)練效率。在國(guó)際上，IBM、google等公司都快速進(jìn)行了DNN語(yǔ)音識(shí)別的研究，并且速度飛快。國(guó)內(nèi)方面，阿里巴巴、科大訊飛、百度、中科院自動(dòng)化所等公司或研究單位，也在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別上的研究。
效的并行快速算法，很多研究機(jī)構(gòu)都是在利用大規(guī)模數(shù)據(jù)語(yǔ)料通過GPU平臺(tái)提高DNN聲學(xué)模型的訓(xùn)練效率。在國(guó)際上，IBM、google等公司都快速進(jìn)行了DNN語(yǔ)音識(shí)別的研究，并且速度飛快。 國(guó)內(nèi)方面，阿里巴巴、科大訊飛、百度、中科院自動(dòng)化所等公司或研究單位，也在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別上
目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來(lái)越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類：1.前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
