AI专家：主流CNN网络的演变的哲学分析
AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好？它们是如何设计出来的？为什么它们设计成那样的结构？我们试着去探讨上面的一些问题。随着越来越复杂的架构的提出，一些网络可能就流行几年就走下神坛，但是其背后的设计哲学却是值得学习的。网络结构设计是一个复杂的过程，需要花点时间去学习，甚至更长时间去自己动手实验。首先，我们先来讨论一个...
MTCNN网络深度解析
多任务卷积神经网络(MTCNN)实现人脸检测与对齐是在一个网络里实现了人脸检测与五点标定的模型，主要是通过CNN模型级联实现了多任务学习网络。整个模型分为三个阶段，第一阶段通过一个浅层的CNN网络快速产生一系列的候选窗口；第二阶段通过一个能力更强的CNN网络过滤掉绝大部分非人脸候选窗口；第三阶段通过一个能力更加强的网络找到人脸上面的五个标记点；完整的MTCNN模型级联如下：该模型的特征跟HAA...
深入浅出CNN-经典总结(2019中秋)
1 出世 20世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。...
人工智能-知识图谱的进阶一
第一部分：概论本文主要分为三个部分。第一个部分介绍我们为什么需要知识图谱，第二个部分介绍知识图谱的相关概念及其形式化表示。最后，作一个简单的总结，并介绍该专栏后续文章会涉及的内容。一、看到的不仅仅是字符串当你看见下面这一串文本你会联想到什么？Ronaldo Luís Nazário de Lima估计绝大多数中国人不明白上面的文本代表什么意思。没关系，我们看看它对应的...
数据科学家：人工智能领域的知识图谱理论总结
知识图谱介绍知识概念图谱介：知识是认知，图是载体，数据是实现，结构化的数据进行关联形成了知识图谱知识图谱发展历程人工智能的发展介绍：5次重要的发展里程碑 认知智能的基础：海量行为数据的知识化（推理预测），既定知识的海量数据化（表示和存储） 知识工程的发展：一阶谓语表示； 知识的表示： 语义网介绍：语义网要解决对Web内容增加语义后提供查询功能。 语义网到知识图谱：抽取网页内容后，得...
人工智能在医疗发展突破分析
从人工智能的技术突破和应用价值两维度分析，未来人工智能将会出现三个阶段：一阶段： 未来3-5年的服务智能阶段。机器始终作为人的辅助;在应用层面，人工智能拓展、整合多个垂直行业应用，丰富实用场景。随着数据和场景的增加，人工智能创造的价值呈现指数增长。二阶段：人工智能技术取得显著突破，如自然语言处理技术可以即时完全理解类人对话，甚至预测出“潜台词”。在技术创新的领域，现有的应用向...
数据科学家分享：AI之主流CNN网络的架构分析
1 绪论 20世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。...
数据科学家：用兵法智慧来提升项目管理
1、三思而后行的智慧经典回顾：夫未战而庙算者，得算多也；未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况于无算乎！解析：用兵打仗之前，君主或统帅都要在庙堂之上进行策划谋算。谋算得多，非常周密，在战争中取胜的机会就多；相反，谋算很少，很不周密，取胜的可能性也就很少，更不用说那些根本不进行谋算的了。可见事前智慧的谋略在战争中是何等的重要。人生也一样，因为人活着不论是生活还是工作,都会不断地遇...
技术管理的OKR最佳实践分享
【概论】互联网+战略从2010高速发展以来，呈现出几大特点：一是要跨界融合Cross-border integration，计算机技术+医疗行业+运营+销售的多渠道融合。二是在线化Online services，互联网成为获取各种信息的首要来源，各种攻略，点评，分析随时可以查到。三是智能化Intelligent service，各种大数据预测分析和智能推荐，个性化的服务随处可见。协同作战Coo...
人工智能之知识图谱体系总结
第一部分：知识图谱介绍知识概念图谱介绍：知识是认知，图是载体，数据是实现，结构化的数据进行关联形成了知识图谱 知识图谱发展历程人工智能的发展介绍：5次重要的发展里程碑 认知智能的基础：海量行为数据的知识化（推理预测），既定知识的海量数据化（表示和存储） 知识工程的发展：一阶谓语表示；知识的表示：语义网介绍：语义网要解决对Web内容增加语义后提供查询功能。 语义网到知识图谱：抽取网页...
Elasticsearch的核心原理
大数据下检索？如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题：1）用什么数据库好？(mysql、sybase、oracle、达梦、神通、mongodb、hbase…)2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活)4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-pr...
SpringBoot 实战系列之一：原理讲解
认识篇2014.4月1.0发布SpringBoot2018.3月2.0发布SpringBoot2019.3月2.2发布SpringBootSpring : MVC，JDBC,Security,AOP,IOC,ORM,SpringBoot: XML改注解SpringCloud: 分布式服务治理框架，通信熔断监控等微服务安装Maven,配置国内仓库入门篇认识pom.xml入口类：*Application自动配置：spring-boot-starter-web , @...
SpringBoot 实战系列之二：SpringBoot+Mybatis的多对多高级映射
背景说明：用一篇文章能实战说明，SpringBoot+Mybatis的多对多高级映射，因为涉及到太多的知识点，从如下的10步法，构建一个多对多的工程，具体关系如下：工程需求：查询订单信息，关联查询用户信息
SpringBoot 实战系列之三：SpringBoot+RabbitMQ集成
第一步：需要下载安装erlong环境。地址是：http://www.erlang.org/downloads里面有windows和linux我本人测试环境是windows所以下载的是OTP 20.2 Windows 64-bit Binary File第二步：下载安装rabbitMQ同理下载windows版本的。下载地址：http://www.rabbitmq.com/download.html，选择window installer安装完成后，进入C:\\Program Files\\Rabbi
SpringBoot 实战系列之四：SpringBoot+Shiro的安全认证和授权
Shiro是一个安全框架，是Apache的一个子项目。shiro提供了：认证、授权、加密、会话管理、与web集成、缓存等模块。 先介绍概念： Subject：主体，可以看到主体可以是任何与应用交互的“用户”。 SecurityManager：相当于 SpringMVC 中的 DispatcherServlet 或者 Struts2 中的FilterDispatcher。它是 Shiro 的核心，所有具体的交互都通过 SecurityManager 进行控制。它管理着所有 Subject、且负
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