Google 程序员都是怎么研究 AI 的?

工智能领域已经开发出了非常多的应用,比如 Google Photos、Google Lens、猜画小歌小程序等。在本次展览体验上,许多新奇的 AI 应用场景都得以展现,包括以色搜图、3D作画、AI手影识别、智能化生成皮影戏、AI二重唱等等。本文就用一些图片和视频对这次展览做下记录。入口欢迎PPT以色搜图项目用户可以在旁边的面板上任意选择五个不同颜色,AI程序会自动搜索主色调符合这五个颜色的艺术品。这个...

4.2黑盒测试技术

其他无效等价类组合,以确保不屏蔽失效。当几个失效同时发生,但只有一个是可见的,导致无法发现其他失效,这就是缺陷屏蔽。为了达到该技术的100%覆盖,测试用例必须从通过每个分类至少选择一个值来覆盖所有已识别的分类(包括无效分类)。覆盖率是以至少通过一个值测试的等价类的数目,除以识别的总的等价类数目进行度量,通常以百分比表示。等价类划分适用于所有测试级别。4.2.2 边界值分析边界值分析(BVA)是等...

基于深度神经网络的目标检测系列文章一:摘要

ls/82936042 注:本文源自本人的硕士毕业论文,未经许可,严禁转载!原文请参考知网:知网本论文下载地址摘 要随着计算机性能的飞速提升,蛰伏已久的深度学习算法终于迎来了高速发展的时期。物体识别(也叫物体检测,目标检测)是计算机视觉领域中最有价值的研究方向之一。本论文主要研究的是卷积神经网络算法在一般场景下物体识别方法的应用,更具体地说,这里的物体识别是指行车时路况信息(包括行人、过往车辆、...

Protobuf 语言指南(proto3)

一个字符串(query)。但是,您还可以为字段指定合成类型,包括枚举和其他消息类型。分配标识号正如上述文件格式,在消息定义中,每个字段都有唯一的一个数字标识符。这些标识符是用来在消息的二进制格式中识别各个字段的,一旦开始使用就不能够再改变。注:[1,15]之内的标识号在编码的时候会占用一个字节。[16,2047]之内的标识号则占用2个字节。所以应该为那些频繁出现的消息元素保留 [1,15]之内的标...

3.2评审过程

的描述,包括角色和评审技术。3.2.1 工作产品评审过程评审过程由以下主要活动组成:计划•定义范围,包括评审的目的、评审的文件或文件的组成部分以及应评估的质量特性•估算工作量和时间•识别评审特点,如基于角色、活动和检查列表的评审类型•选择参与评审的人并分配角色•为更正式的评审类型(例如审查)确定入口和出口准则•检查是否符合入口准则(针对更正式的评审类型)启动评审•分...

Linux 系统启动流程

来丰富其功能,不同的函数能接受的参数和类型不尽相同,所以每一个库有多少个函数,每个函数具有什么样的功能等特性,都会有一个文件来描述这些特性,这个文件就是所谓的头文件,所以在编写程序的时候为了让代码可以识别理解这些库,就会在程序代码首部声明头文件;            库也是二进制程序,但是它和/bin下的二进制程序的是有区别的,那就是库函数没有可执行入口,无法独立执行但是可以被调用执行;    ...

数据网站汇总

拟竞赛,从而开发出最好的模型来解决这些问题。   四.图像分类数据集 1.The MNISTDatabase( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ) 最流行的图像识别数据集,使用手写数字。它包括6万个示例和1万个示例的测试集。这通常是第一个进行图像识别的数据集。 2.Chars74K(http://www.ee.surrey.ac.uk/CVSSP/demos/...

SNGAN_WGAN_GP_WGAN_DCGAN

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=fake_logits, labels=tf.ones_like(fake_logits))) # 判别器识别生成器图片loss # 判别器希望识别出来的标签为0 fake_loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits...

c++--多态性

display() Derived :: display() */} 多态类型与非多态类型 有虚函数的类类型称为多态类型,其它类型皆为非多态类型。二者的差异 语言层面的差异多态类型支持运行时类型识别多态类型对象占用额外的空间设计原则上的差异• 多态类型多态类型的析构函数一般应为虚函数• 非多态类型 非多态类型不宜作为公共基类• 由于没有利用动态多态性,一般可以用组合,而无需用共有继承...

目前常用的自然语言处理开源项目/开发包汇总

善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 开发语言:Java 网址:hankcs/HanLP 开发机构:大快搜索 协议:Apache-2.0 功能:非常多,主要有中文分词,词性标注,命名实体识别,关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析,文本分类:情感分析,word2vec,语料库工具 活跃度:github star 超过4千5,近期(201711)仍在保持...
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2019-09-17 16:51:06 1568710266