随笔分类 -  [85]AI人工智能

• CNTK 搞深度学习-1
  摘要：CNTK 搞深度学习 Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包。本文介绍CNTK的基本内容，如何写CNTK的网络定义语言，以及跑通一个简单的例子。 根据微软开发者的描述，CNTK的性能比Caffe，Theano， TensoFlow等主 阅读全文
  posted @ 2017-10-30 10:43 HackerVirus 阅读(2971) 评论(0) 推荐(0)
• Microsoft Bot Framework 链接至微信公共号
  摘要：如何将 Microsoft Bot Framework 链接至微信公共号 说到 Microsoft Bot Framework 其实微软发布了已经有一段时间了，有很多朋友可能还不太了解，微软Bot的功能今天我给大家简单的介绍一下，BotFramework的开发基础以及如何使用Bot Framewor 阅读全文
  posted @ 2017-10-25 18:39 HackerVirus 阅读(601) 评论(0) 推荐(0)
• 搭建聊天机器人Bot Framework
  摘要：Bot Framework 搭建聊天机器人 这周我来跟大家分享的是在Microsoft Build 2016上发布的微软聊天机器人的框架。 现如今，各种人工智能充斥在我们的生活里。最典型的人工智能产品就是聊天机器人，它既可以陪我们聊天，也可以替代客服人员回答客户的问题，甚至还可以充当秘书帮助我们订电 阅读全文
  posted @ 2017-10-25 17:41 HackerVirus 阅读(1033) 评论(0) 推荐(0)
• C#实现人脸识别
  摘要：C#实现基于ffmpeg加虹软的人脸识别 关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟，有各种收费免费的商业方案和开源方案，其中OpenCV很早就支持了人脸识别，在我选择人脸识别开发库时，也横向对比了三种库，包括在线识别的百度、开源的OpenCV和商业库虹软（中小型规模免费）。 百度的人脸识别，才上线不 阅读全文
  posted @ 2017-10-10 16:41 HackerVirus 阅读(7479) 评论(1) 推荐(1)
• 微软认知服务实现语音识别功能
  摘要：微软认知服务实现语音识别功能 想实现语音识别已经很久了，也尝试了许多次，终究还是失败了，原因很多，识别效果不理想，个人在技术上没有成功实现，种种原因，以至于花费了好多时间在上面。语音识别，我尝试过的有科大讯飞、百度语音，微软系。最终还是喜欢微软系的简洁高效。(勿喷，纯个人感觉) 最开始自己的想法是我 阅读全文
  posted @ 2017-08-25 09:14 HackerVirus 阅读(6213) 评论(1) 推荐(0)
• TensorFlow中卷积
  摘要：CNN中的卷积核及TensorFlow中卷积的各种实现 声明： 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样，都是初学者，都是小菜鸟，我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。 2. 我不确定的地方用了“应该”二字 首先，通俗说一下，CNN的存在是为了解决两个主要问题： 1. 权值太多。这个随便一篇博文 阅读全文
  posted @ 2017-07-10 13:57 HackerVirus 阅读(3773) 评论(0) 推荐(0)
• 智能供应链预测的应用
  摘要：Spark技术在京东智能供应链预测的应用 1 背景 前段时间京东公开了面向第二个十二年的战略规划，表示京东将全面走向技术化，大力发展人工智能和机器人自动化技术，将过去传统方式构筑的优势全面升级。京东Y事业部顺势成立，该事业部将以服务泛零售为核心，着重智能供应能力的打造，核心使命是利用人工智能技术来驱 阅读全文
  posted @ 2017-07-05 17:09 HackerVirus 阅读(5028) 评论(0) 推荐(0)
• CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)
  摘要：CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？ DNN以神经网络为载体，重在深度，可以说是一个统称。RNN，回归型网络，用于序列数据，并且有了一定的记忆效应，辅之以lstm。CNN应该侧重空间映射，图像数据尤为贴合此场景。 DNN以神经网络为载体，重 阅读全文
  posted @ 2017-06-28 17:28 HackerVirus 阅读(2794) 评论(0) 推荐(0)
• C#编写TensorFlow人工智能应用
  摘要：C#编写TensorFlow人工智能应用 TensorFlowSharp入门使用C#编写TensorFlow人工智能应用学习。 TensorFlow简单介绍 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了 阅读全文
  posted @ 2017-05-24 10:26 HackerVirus 阅读(11475) 评论(0) 推荐(0)
• 推荐系统
  摘要：推荐系统 1.缘起 糖豆作为国内最大的广场舞平台，全网的MAU已经超过4000万，每月PGC和UCG生产的视频个数已经超过15万个，每月用户观看的视频也超过100万个。然而之前糖豆APP首页主要还是依赖内容编辑手工推荐来发现内容，每天的推荐量也是几十个而已。明显可见千人一面的内容分发效率比较低下，继 阅读全文
  posted @ 2017-01-21 20:55 HackerVirus 阅读(3173) 评论(0) 推荐(0)
• AI方向
  摘要：普通程序员如何转向AI方向 眼下，人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员，如何转向人工智能方向，是知乎上的一个问题。本文是我对此问题的一个回答的归档版。相比原回答有所内容增加。 一. 目的 本文的目的是给出一个简单的，平滑的，易于实现的学习方法，帮助 “普通” 程序员踏入AI领域这个门。这里 阅读全文
  posted @ 2017-01-05 07:22 HackerVirus 阅读(361) 评论(0) 推荐(0)
• AI: Jarvis
  摘要：AI: Jarvis 扎克伯格本周二在facebook发布了一篇文章，介绍自己利用个人时间开发的一套在自己家里使用的AI系统，并将它命名为Jarvis，对！就是电影钢铁侠里的AI助手Jarvis。 文章并没有讲细节的技术coding，更像一篇人工智能技术在工程应用上的科普。 实现了哪些功能 能够通过 阅读全文
  posted @ 2016-12-30 22:07 HackerVirus 阅读(515) 评论(0) 推荐(0)
• 基于LeNet网络的中文验证码识别
  摘要：基于LeNet网络的中文验证码识别 由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发，最近一段时间刚忙完上线，好不容易闲下来就继上篇《基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 》文章，记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的 阅读全文
  posted @ 2016-12-20 14:18 HackerVirus 阅读(1548) 评论(2) 推荐(0)
• ROS是Robot Operating System
  摘要：ROS是Robot Operating System 机器人操作系统ROS | 简介篇 同样，从个人微信公众号Nao(ID:qRobotics)搬运。 前言 先放一个ROS Industrial一周年剪辑视频。 ROS已经发布八周年了，在国外科研机构中非常受欢迎。目前，以美国西南研究院为首的几位大佬 阅读全文
  posted @ 2016-09-08 07:10 HackerVirus 阅读(2887) 评论(0) 推荐(1)
• Vuforia AR SDK入门
  摘要：Vuforia AR SDK入门 Vuforia是一个能让应用拥有视觉的软件平台。开发者借助它可以很轻松地为任何应用添加先进计算机视觉功能，允许你识别图片和物体，或者在真实世界中重建环境内容。 如果你现在正在制作一些可交互的市场活动项目或者一款游戏、或者一款用于提升购物体验的产品可视化应用，Vufo 阅读全文
  posted @ 2016-08-03 23:24 HackerVirus 阅读(16307) 评论(1) 推荐(0)
• TensorFlow实现与优化深度神经网络
  摘要：TensorFlow实现与优化深度神经网络 转载请注明作者：梦里风林Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star，有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 全连接神经网络 辅助阅读：TensorFlow中文社区教程 - 英 阅读全文
  posted @ 2016-05-25 22:28 HackerVirus 阅读(5634) 评论(0) 推荐(0)
• AR
  摘要：AR 第一节 临摹 小明经常临摹同桌小美的画作。 美术课上，老师表扬了小美的新作。 图1.1 小美的作品《蒙娜·毛虫的微笑》 临，是照着原作画；摹，是用薄纸张蒙在原作上面画。 第二节 借画 小明随后借来了小美的画。 但他觉得这样摹着画甚是无趣。 图2.1 未完成的临摹 一般地，临摹耐心与纸张透明度成 阅读全文
  posted @ 2016-05-24 07:27 HackerVirus 阅读(557) 评论(0) 推荐(0)

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