Python在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。

文章作者：曾钦榜 58同城 高级技术经理 编辑整理：周晓侠 内容来源：58技术沙龙 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请在留言区内留言。 导读：随着科学技术的飞速发展，互联网被广泛应用于各个领域，而以互联网为基础的招聘模式也越来越受到企业的青睐。互联网招聘具有不受地域限制、覆盖面广、招聘成本低、针对性强…

人是不完美的，我们经常在软件中犯错误。有时这些错误很容易发现：你的代码根本不能工作，你的应用程序崩溃等等。但是有些bug是隐藏的，这使得它们更加危险。

While Caffe is made for deep networks it can likewise represent “shallow” models like logistic regression for classification. We’ll do simple logistic regression on synthetic data that we’ll generate and save to HDF5 to feed vectors to Caffe. Once that model is done, we’ll add layers to improve a…

GitHub：Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation getData 百度云：南国那片枫叶，提取码：2pyr。 MatLab MatLab R2014a genCOCOMask 报错：Undefined function ‘maskApiMex’ for input arguments of type ‘struct’ 解决： MatLab 工作目录进入 MaskApi.m 文件所在目录，打开 MaskApi.m，注释中找到 编译 mex genJSON 在 …

鉴于我们对深网的工作原理，局限性以及研究现状的了解，我们能否预测中期的发展方向？这是一些纯粹的个人想法。请注意，我没有水晶球，所以我预期的很多事情都可能无法实现。这是一个完全投机的职位。我之所以分享这些预测，并不是因为我希望它们将来能被证明是完全正确的，而是因为它们在当前很有趣并且可以付诸实践。

2019年3月，百度正式发布NLP模型ERNIE，其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨。经过短短几个月时间，百度ERNIE再升级，发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0，及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型。继1.0后，ERNIE英文任务方面取得全新突破，在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet, 取得了SOTA效果。

昨天，是1024程序员节。在这个“攻城狮”自带光芒的日子里，阿里妹请来AI大神贾扬清，作为一位开发者，聊一聊他自己的开发者经历，希望对你有所启发。

硅谷创业公司Cerebras Systems周一推出了世界上最大的专为AI设计的芯片。Cerebras首席执行官兼联合创始人Andrew Feldman与ZDNet讨论了深度学习网络培训的一些含义。

2019杭州云栖大会上，高德地图技术团队向与会者分享了包括视觉与机器智能、路线规划、场景化/精细化定位、时空数据应用、亿级流量架构演进等多个出行技术领域的热门话题。现场火爆，听众反响强烈。我们把其中的优秀演讲内容整理成文并陆续发布出来，本文为其中一篇。