无论何时进行科学实验，后果都会转化为数字，往往产生大量的数据集。为了缩小数据的大小，计算机程序员应用的算法能够找到和提取代表最显著统计个性的次要特色。然而许多这样的算法不能间接利用于海量数据。

内容导读3D 深度学习始终是机器视觉畛域的难点，为了精确高效地建设场景的平面模型，失去绝对实在的渲染成绩，行业内的一些大厂先后开源了本人的研发成绩。

来自 OpenAI 机器学习实验室的钻研人员发现，他们最先进的计算机视觉零碎居然很容易被坑骗。把一张写了另一个物体名字的纸条贴上去软件就会谬误的辨认它看到的货色。

背景在nlp畛域，预训练模型bert堪称是红得发紫。但当初能搜到的大多数都是pytorch写的框架，而且大多都是单输入模型。所以，本文以 有互相关系的多层标签分类 为背景，用keras设计了多输入、参数共享的模型。keras_bert根底利用 {代码…} 多输入、参数共享的模型设计 {代码…} 附录全副源码 {代码…} {代码…} 构建…

内容导读北京工夫 3 月 4 日，PyTorch 官网博客公布 1.8版本。据官网介绍，新版本次要包含编译器和分布式训练更新，同时新增了局部挪动端教程。

什么是人脸关键点定位？ 人脸关键点定位也称为人脸关键点检测，是指给定人脸图像，定位出人脸面部的一些要害地位，包含人脸轮廓及五官等。是 3D 人脸重建、表情迁徙、特效相机等利用的外围根底技术。

一开始思考过用wifi接入米家进行管制，这样还能应用语音助手。但起初认真考虑一番，发现应用场景不对。如果应用wifi连贯，那意味着只能在室内应用了。

因为咱们用的docker镜像根本都是utc工夫，而中国是+8时区，所以在本地化时就很比拟麻烦。这样，就须要一种能够定义docker时区的办法。

逐层查找大目录、大文件，最终定位到 /var/lib/docker/containers/ 这个目录占了44G。查看，发现是有个容器的log文件太大。

总是听人说在树莓派上应用docker多好多好，近日，本人推演了一番，发现确实不错，起码隔离成果挺好。要晓得，树莓派因为是arm架构，所以更多pip包只能以apt python3-xxx的模式装置在零碎里(用venv会各种错，装置错、应用时错，痛不欲生)。所以，就想试试用docker隔离，把我之前的时序合成股票，做成微服务放上去。