， 它应该为一般的图像处理工 具提供坚实的基础。 https://github.com/python-pillow/Pillow captcha Catpcha 是一个生成图像和音频验证码的开源工具库。 https://github.com/lepture/captcha from captcha.image import ImageCaptcha from captcha.audio https://github.com/lepture/captcha flask flask 是一个基于 Werkzeug 和 jinja2 开发的 Python Web 应用程序框架，遵从 BSD 开源协 议。它以一种简约的方式实现了框架核心，又保留了扩展性。 https://github.com/pallets/flask 生成验证码数据集 验证码（CAPTCHA）简介 全自动区分计算 EZ-Gimpy，PayPal使用的验证码，LiveJournal、 phpBB使用的验证码，很多金融机构（主要是银行）使用的网银验证码以及很多其他网站 使用的验证码。 俄罗斯的一个黑客组织使用一个自动识别软件在2006年破解了Yahoo的CAPTCHA。准确 率大概是15%，但是攻击者可以每天尝试10万次，相对来说成本很低。而在2008年， Google的CAPTCHA也被俄罗斯黑客所破解。攻击者使用两台不同的计算机来调整破解进

2016 - 讯飞，搜 狗，阿里 演示了实 时语音识 别翻译 2016 优图实时 美颜美妆 在众多直 播，小视 频场景大 量应用 深度学习实现 的图像风格化， 带动时光相册 等一大批风格 化软件流行 SACC2017 深度学习 – 相对于传统机器学习方法的突破 图像表示：Gabor, SIFT, HOG, LBP, POEM, LGBP, LPQ 图像集表示：Manifold, GMM 将深度网络SDK生成，分为解析，编译，运行三个阶段 • 一键生成深度学习SDK，一个模型到处应用 加快应用速度 - RapidNet Ncnn ： 移动端前向网络开源框 https://github.com/tencent/ncnn • 针对移动端优化版本 • 开源建设， 2.6k+ stars SACC2017 从静到动：结合视频识别能力 从图像到声音： 音频识别 03 图像内容审核的扩展和延伸 优图-腾讯云

进行二次撰写，代码部分完全基于 PyTorch 进行实现。考虑到本人能力有限、行文仓促，可 以预见地，本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 者快速上手深度学习算法，另一方面也能汇聚众多行业专家们的力量，修正测试版中的谬误 之处，让本书变得更为完善。 本书虽然免费开放电子版，供个人学习使用，但是未经许可，不能用于任何个人或者企 50~90%的效果提升。常用的机器翻译模型有 Seq2Seq、BERT、GPT、GPT-2 等，其中 OpenAI 提出的 GPT-2 模型参数量高达 15 亿个，甚至发布之初一度以技术安全考 虑为由拒绝开源 GPT-2 模型。 聊天机器人(Chatbot) 聊天机器人也是自然语言处理的一项主流任务，机器自动学习与 人类对话，对于人类的简单诉求提供满意的自动回复，提高客户的服务效率和服务质量 等。 语言环境为例，介绍如何安装 PyTorch 框架及其它开发软件。 一般来说，开发环境安装分为 4 大步骤：安装 Python 解释器 Anaconda，安装 CUDA 加速库，安装 PyTorch 框架和安装常用编辑器。 1.6.1 Anaconda 安装 Python 解释器是让以 Python 语言编写的代码能够被 CPU 执行的桥梁，是 Python 语言 的核心软件。用户可以从 https://www

我们现在可以制造比以往任何时候都更自主的汽车（不过 可能没有一些公司试图让大家相信的那么自主），可以自动起草普通邮件的智能回复系统，帮助人们从令人 压抑的大收件箱中解放出来。在围棋等棋类游戏中，软件超越了世界上最优秀的人，这曾被认为是几十年后 的事。这些工具已经对工业和社会产生了越来越广泛的影响，改变了电影的制作方式、疾病的诊断方式，并 在基础科学中扮演着越来越重要的角色——从天体物理学到生物学。 （3）将模型拟合数据的优化算法； （4） 能够有效训练模型、克服数值计算缺陷并最大限度地利用现有硬件的工程方法。同时教授表述问题所需的批 判性思维技能、解决问题所需的数学知识，以及实现这些解决方案所需的软件工具，这是一个巨大的挑战。 在我们开始写这本书的时候，没有资源能够同时满足一些条件：（1）是最新的；（2）涵盖了现代机器学习的 所有领域，技术深度丰富；（3）在一本引人入胜的教科书中，人们可以在实践教程中找到干净的可运行代码， 数、类等封装在d2l包中。对于要保存到包 中的任何代码块，比如一个函数、一个类或者多个导入，我们都会标记为#@save。我们在 16.6节 中提供了这 些函数和类的详细描述。d2l软件包是轻量级的，仅需要以下软件包和模块作为依赖项： #@save import collections import hashlib import math import os import random

开发者的欢迎。其模型训练支持CPU与GPU、支持分布式训练、 云部署、针对深度学习特定领域有不同的丰富的扩展库。 1.1.1 Pytorch 历史 Pytorch 在 2016 年由 facebook 发布的开源机器学习（深度 学习）框架，Pytorch 最初的来源历史可以追溯到另外两个 机器学习框架，第一个是 torch 框架，第二个是 Chainer，实 现了 Eager 模式与自动微分，Pytoch 开发系统，在 Ubuntu 系统 下如下正确安装与配置 Pytorch，第一步同样是安装 python 语言依赖包 Python3.6，主要是执行一系列的安装命令行，具 体步骤如下： 1. 导入第三方软件仓库 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 2. 更新与安装 python3.6 sudo apt-get update sudo

MapReduce Blink  场景丰富: 图像/视频/推荐/搜索  大数据+大模型: Model Zoo  跨场景+跨模态  开箱即用: 封装复杂性  白盒化, 可扩展性强  积极对接开源系统+模型 FTRL SGD Adam Solutions Librarys 优势: Components Framework EasyVision EasyRec GraphLearn • PAIFlow • OpenAPI AI能力 体验中心 开源 PAI平台（Platform of Artificial Intelligence） Deep Learning Container 数据量大而全 先进的模型结构 业务场景复杂 计算力强、性价比高 提供 支撑 支撑 支撑 促进 促进 开源生态 系统 硬件 模型 生态系统 外循环 内循环 贡献

TensorFlow 训练模型的工作流 数据读入 数据分析 数据 规范化 创建模型 (数据流图) 创建会话 (运行环境) 训练模型 数据分析库：Pandas Pandas 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的高性能和易于上手的数 据结构化和数据分析工具。 数据框（Data Frame）是一个二维带标记的数据结构，每列（column）数据类型 可以不同。我们可以将其当作电子表格或数据库表。 方法专门用于线性关系的可视化，适用于回归模型。 数据分析（3D） Axes3D.scatter3D 方法专门用于绘制3维的散点图。 数据归一化（3D） 数据处理：NumPy NumPy 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的基础科学计算库，在多 维数组上实现了线性代数、傅立叶变换和其他丰富的函数运算。 X y 创建线性回归模型（数据流图） 创建会话（运行环境） 使用 TensorBoard

tuning 如何设计网络呢？需要分别计算答案的起始和终止位置 4.BERT 待分类句子A: Datawhale 是 一个 专注于 Al领域 的开源组织 模型输出以下各token的向量: [CLS]Datawhale 是 一个 专注于 Al领域 的开源 组织[SEP] [CLS]表示的向量一般可以认为是句向量,用[CLS] 向量对接下游文本分类任务,可得到fine tuning的 文本分类模型

VR: Part 3 – The Future of VR》 SLAM应用介绍 • 增强现实：Google Tango Google的Tango项目演示视频 Tango为终端开发者提供了从硬件到软件的整套AR开发套件 SLAM应用介绍 • 混合现实：微软HoloLens HoloLens融合了场景位置感知和头盔显示技术，并提供了完整的软硬件解决方案。 Hololens部分传感器 左右双目+前视RGB摄像头+深度传感器 and Machine Intelligence (TPAMI), 31(6):974-988, 2009. 典型应用 • 三维重建 • 视频场景编辑 三维重建 三维重建 视频场景编辑 软件或源代码 • ENFT-SFM or LS-ACTS • http://www.zjucvg.net/ls-acts/ls-acts.html • RKSLAM: • http://www.zjucvg

chat_response) 1.8.3 使用 AutoGPTQ 量化你的模型 如果你想将自定义模型量化为 GPTQ 量化模型，我们建议你使用 AutoGPTQ 工具。推荐通过安装源代码的方 式获取并安装最新版本的该软件包。 git clone https://github.com/AutoGPTQ/AutoGPTQ cd AutoGPTQ pip install -e . 假设你已经基于 Qwen1.5-7B 在帮助用户利用 LlamaIndex 与 Qwen1.5 快速部署检索增强生成（RAG）技术。 1.15.1 环境准备 为实现检索增强生成（RAG），我们建议您首先安装与 LlamaIndex 相关的软件包。 以下是一个简单的代码示例： pip install llama-index pip install llama-index-llms-huggingface pip install lla