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Alibaba Cloud MaxCompute to Be Available in Indonesia Which Will Serve as the 12th Global Data Region

On February 9, 2018, Alibaba Cloud MaxCompute will be officially available in Jakarta. By then, Indonesia will be the 12th region in MaxCompute global.

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自学人工智能:1-2 使用python写爬虫

用python结合selenium模块写爬虫程序简单多了,还可直接驱动浏览器,比无头浏览器更加直观,同时加深了自己对爬虫的理解。

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自学人工智能:1-1 认识python

如今又是科技迅猛发展、机会不断的时代,人工智能、区块链等迸发出诱人的光芒,在这时代的浪潮中,决心转行,成为这股浪潮当中的一股小小力量。

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Bluemix 之 IBM Watson Conversation 自然对话实践

初步结识Bluemix是在2015年春节,那时候对于一个外来的IBM-PaaS很是好奇,但是又不敢尝试,担心成本高,一直有一种“推倒重来”的感觉,所以当时只做了简单的免费测试;随着2016年产品的成熟变得火热起来,越发难以控制好奇就开始了尝试,起初尝试了MobileData,再有是Push Notification;近期意识到,机器语言打的火热,作为移动开发人员对于机器认知一直处于理论阶段,未曾真正的体验到机器认知带来的快感,由于之前对于昂贵的Watson一直触摸不到,发展至今总算有机会了,Bluemix提供了一个叫 IBM Watson Conversation 的服务,特此体验一把。

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Alibaba AI Model Tops Humans in Reading Comprehension

Alibaba’s Institute of Data Science and Technologies (iDST) said Monday its deep neural network model scored 82.

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AI驱动智能化日志分析 : 通过决策树给日志做聚类分析

日志自动化、智能化分析对于AI需求 通常,我们分析日志,是为了两个目标: 对数据有个整体的概览,例如,生成一天内的报表。 对异常数据进行挖掘,例如,对特殊的日志进行告警。 日志分析,通常对分析者有这些要求: 对业务数据的熟悉程度要求比较高。

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【产品活动】阿里云GPU云服务器年付5折!阿里云异构计算助推行业发展!

阿里云GPU云服务器全力支持AI生态发展,进一步普惠开发者红利,本周将会推出针对异构计算GPU实例GN5年付5折的优惠活动,希望能够打造良好的AI生态环境,帮助更多的人工智能企业以及项目顺利上云。

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将人工智能融入多媒体 助力视频产业加速——阿里云视频AI全能力解读

结合人工智能视频理解流程和用户的需求场景,我们将视频AI的功能分成四个大部分,视频智能审核、视频内容理解、视频智能编辑、视频版权保护。其中视频审核功能包括视频鉴黄、暴恐涉政识别、广告二维码识别、无意义直播识别等,利用识别能力将网络上没营养和不健康的视频内容进行排查和处理;视频理解功能包括视频分类、标签,人物识别、语音识别,同时也包括对视频中的文字进行识别(OCR);视频编辑层面可以实现视频首图、视频摘要、视频highlight的生成,同时支持新闻拆条;关于视频版权,支持视频相似性、同源视频检索和音视频指纹等功能。

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【通知】阿里云机器学习PAI即将商业化

【通知】阿里云机器学习PAI即将商业化 尊敬的机器学习PAI用户 感谢您一直以来对PAI的支持,从2015年开始,PAI平台和许多深度学习的爱好者一起成长,PAI始终坚持为深度学习用户带来更好的服务与支持,在2018年1月17日,PAI将正式商业化升级,以0元的价格为华东深度学习用户继续提供服务,华北区用户可以通过付费享受独有的计算资源。

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阿里云智能视频 AI 重装来袭,现在申领即可试用

近日,阿里云重磅推出视频点播新功能——视频AI ,基于深度学习、计算机视觉技术和海量数据,为广大用户提供多场景的视频AI服务。

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树莓派 + Docker - 轻松实现人脸识别应用

人脸识别技术已经被广泛应用在众多场景中。今天我们将利用Docker容器在树莓派上快速打造一个人脸识别应用。

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细说深度神经网络的无损优化

本文讲述Net-Trim:无性能损失的深度神经网络凸精简,修剪掉神经网络中93%的无用神经元,但能保证无任何性能损失。

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AI经济发动机:阿里云新一代ECS实例全面解析

业务安全、稳定、性能、价格,一直都是用户最为关注的要点。阿里云新一代ECS实例对于软件、硬件、存储等都进行了优化,解读各类实例特点,以满足搭载Oracle、SAP HANA、异构计算、AI、边缘计算等需求。

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机器学习案例 — 闻声识鸟

TensorFlow是一个开源的机器学习库—对任何人都是开放的。公司、非营利性组织、研究人员和开发人员已经在一些领域使用了TensorFlow。

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深度学习的核心:掌握训练数据的方法

本文主要介绍了如何进行图像标注构建深度学习,进而深度学习系统的效率。

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机器学习,Hello World from Javascript!

导语 Javascript 适合做机器学习吗?这是一个问号。但每一位开发者都应该了解机器学习解决问题的思维和方法,并思考:它将会给我们的工作带来什么?同样,算法能力可能会是下一阶段工程师的标配。 本文旨在通过讲解识别手写字的处理过程,带读者了解机器学习解决问题的一般过程。

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TensorFlow CNN示例详解

TensorFlow官网给出的CMNIST手写识别例子是典型的LeNet-5结构:输入层-卷积层-池化层-卷积层-池化层-全连接层-全连接层-Softmax-输出层 详细解释请看下面的代码的comment 开头没什么好说的。

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机器学习框架比较

翻译自外文网站,比较结果如下: 比较对象:Caffe,Caffe2,Deeplearning4j,Dlib,Gensim,Keras,MatConvNet,Microsoft Cognitive Toolkit,MXNet,Neural Designer,OpenNN,Paddle,Pytorch.

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TensorFlow -- 模型保存与读取

最近学习Google的深度学习框架TensorFlow,CNN模型训练什么的都是OK的,官方也有代码,文章请参照: 但是在实际使用的时候不可能每次预测都训练一遍模型,这样太浪费时间,所以需要我们在训练完成的时候保存模型,并且在需要预测的时候加载。

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TensorFlow中加载Keras模型

在TensorFlow中,使用Keras训练好的模型或者Keras自带的预训练模型: 自定义模型: 读取模型或者加载预训练模型,下面使用的是预训练的VGG模型 model_origin = VGG16(weights="imagenet") 自定义某一层作为输出 model_new = Model(inputs=model_origin,outputs=model_origin.

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