随笔分类 - 见多识广
摘要:完全按先后顺序来 第1学年 计算机专业导论 高级语言程序设计1 集合论和图论 高级语言程序设计2 第2学年 数据结构与算法 (汇编语言程序设计 数字逻辑设计) 数理逻辑 算法设计与分析 计算机组成原理 基础 第3学年 软件工程 操作系统 基础 编译原理 基础 数据库系统 计算机体系结构 基础 嵌入式
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摘要:总而言之:区别就是用户可以操作的深度 我们生活中用到的app都是SaaS服务 用户只能用给你的app 而PaaS服务就是指google apps 引擎这种平台性的服务,我们可以在上面安装新的app服务。 用户可以自己往上安装app IaaS最典型的就是一些大厂提供的大数据的云基础设置,比如数据湖,a
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摘要:知识图谱 将常识经验进行结构化网络建构得到,但是真的能解决机器的认知水平吗??不可否认的是知识图谱对于人工智能来说很重要。 实现手段:从数据库以及半结构化的数据直接提取或从非结构化的文本数据抽取信息,然后通过神经网络建模得到图谱。 知识图谱需要借助NLP去构建图谱,而自然语言处理需要借助知识图谱完成
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摘要:B:商业,指机构客户,面向的是生产 C:个人客户。面向的是生活 C 感性,可拓展性强,单体消费量小,对性价比要求没有特别高 决策者与最终的产品使用者相同 B 理性,可拓展性弱,单体消费量大,非常讲究性价比 决策者一般不是最终的产品使用者,要经过采购--高层--老板审批才能购买 但是由于一些中小民营企
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摘要:对于一个发展程度较高的领域,如目标检测,项目中不一定要用最新的模型,老一点的足够解决问题。 整个计算机视觉的应用领域可分为:图像,文字,人脸及人体,视频类等 文字:CTPN EAST FOTS 卡证:o 票据:o 车牌 表格文本:表格image >excel/json o 人脸及人体: 人脸检测:0
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摘要:百度:最全 文字,语音,视频都做。 百度的视频理解主要是内容的理解,将内容来源归纳为4个维度,语音,文字,人脸(公众人物的人脸识别)和场景(类别泛标签提取) 视频融合了多模态元素,包括(语音,文字(弹幕),图像) 对于动作等不太涉及 ocr:通用文字识别,增值税发票,身份证 人脸:检测,识别,查找
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摘要:一年级: 计算机入门 线性代数 18.06 18.06sc 计算机应用数学 抽象代数(矩阵论) 因果和统计学习 二年级: 算法设计 网络科学 计算理论 量子计算机科学 计算机系统结构 博弈论 优化理论 自动驾驶 三年级: 操作系统 分布式计算(基础与系统) 机器学习 高等计算机图形学 人工智能:原理
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摘要:超分辨率:image super-resolution:基于多张低分辨率的图片(同一物体多帧采样),重建一张高分辨率的图片。 相机姿态估计:寻找最优相机外参(姿态) 相机标定:最优相机外参及内参 图像配准:将两幅图转换到相同的坐标系下对齐 亚像素:像素点很好理解,亚像素就是处在像素点间距中的虚拟像素
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摘要:目录 一、AI芯片概述 二、AI芯片的分类和市场划分(云端/终端,训练/推理) 三、AI芯片技术路线(GPU/FPGA/ASIC,现状/短期/长期方向) 四、AI芯片市场分析(四大场景:数据中心、自动驾驶、安防、手机终端) 五、AI芯片主要厂商介绍(国外,国内) 六、AI芯片展望 附:未来两种可能的
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摘要:1.范济安:5G工业制造,核工程物理博士 中间是描述架构 2.华先胜:北大应用数学,阿里达摩院 ,副总裁 AI困境:营收,2018统计,80%的AI企业亏损死掉,没有通用AI,项目高定制化, AI技术应用成功的关键因素:价值,价值又分三档: 锦上添花 雪中送炭 无中生有
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