tensorflow

1、使用监督学习、强化学习等方法，开发基于机器学习的棋牌游戏智能 AI，提升游戏玩家体验； 2、负责算法建模及开发，包括特征提取、奖励设计、模型训练、神经网络结构改进、参数优化等； 1、2023届硕士及以上学历，计算机、数学等高匹配相关专业； 2、熟练掌握 TensorFlow、PyTorch 等至少一种机器学习框架； 3、熟悉强化学习算法中的经典算法，如 DQN、DDPG、PPO、A3C等； 4、学习能力强，有阅读英文文献的能力，热爱游戏，有游戏AI实习经验者优先； 5、对多智能体学习、分布式强化学习、自我对弈、非完全信息博弈等领域有经验者优先。

为解决机器学习碎片化问题，阿里、苹果等 12 家巨头推出 OpenXLA 3 月 12 日消息，据谷歌官博消息，机器学习 ML 开发和部署如今受到了分散和孤立的基础设施的影响，这些基础设施可能因框架、硬件和用例而异。这种碎片化限制了开发者的速度，并对模型的可移植性、效率和生产化造成了障碍。 据介绍，OpenXLA 项目提供了一个最先进的 ML 编译器，可以在复杂的 ML 基础设施中扩展

因为做课题的需要，所以简单的入门了一下TensorFlow2.0。现在项目的课题也已经写完了，准备再梳理一下TensorFlow2.0的相关知识。做课题的感受就是，到处找资料，有的时候都不知道自己找这些资料的意义何在

日前，RStudio 博客终于发文，称其已开发出适合 R 语言用户的 TensorFlow 接口，R 语言的用户也可以方便地使用 TensorFlow 了。博客还介绍了接口中的包、工具，以及学习资源等，用户可以通过 TensorFlow for R 门户来访问相关资源。TensorFlow 作为开源的机器智能软件库，已逐步成为新一代人工智能的事实标准

TensorFlow 是一套开源的机器学习工具。一般来说只用 TensorFlow 的话配置运行环境什么的并没有特别坑的地方，但如果想用到 GPU 加速计算的话配置起来就要费好大一番力气了，还经常遇到各种版本不兼容、找不到依赖关系等问题，让人头疼。而 Docker 刚好是解决开源软件各种依赖关系的神物，NVIDIA 刚好又有工具能让容器用上 GPU 进行计算

这是一个分享于 的项目，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统，源自于华为云 AI 容器。Volcano 方便 AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎，高性能异构芯片管理，高性能任务运行管理等能力

1. 负责AI业务产品的研发，技术选型，方案调优等； 2. 支持公司产品的深度学习模块研发训练，沟通算法相关项目需求、产品路线，协调开发资源； 3. 负责调研前沿人工智能技术，追踪并实验最新CV技术和多模态分析技术，并转化到实际业务中； 4. 负责团队CV算法工作，包括团队绩效达成，人才建设及管理。 1. 数学、计算机科学、机器学习、人工智能、模式识别等相关专业硕士以上学历（最好博士），5年以上工作经验； 2. 对业务、对产品有深厚的兴趣，对技术驱动业务有强烈的激情，落地过（计算机视觉、知识图谱、工业声纹检测等）产业化产品； 3. 掌握深度学习框架，至少熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras、MxNet中的两种； 4. 扎实的算法工程能力，熟练使用Python、C++等编程语言，对业务、对产品有深厚的兴趣，对技术驱动业务有强烈的激情，渴望通过代码实现自己的想法； 5. 自我驱动，勤奋而善于思考，喜欢钻研，乐于尝试，愿意不断挑战和提升自己； 6. 具有较强的解决问题能力、沟通能力及团队合作精神。 *如无适合职位，可将简历投至公司储备人才库

初探 FFMPEG 视频转高质量 GIF 探索如何利用 ffmpeg 将视频转换为高质量 gif 文件 即画质足够清晰 同时文件在可接受范围. 多图警告⚠️ 本篇笔记主要总结了如何在 TensorFlow 如何构建高效的 Input Pipeline，目的是协调 CPU 文件预处理和 GPU 模型计算之间的调度，尽最大限度发挥 GPU 算力。其中涉及到 TFRecord 文件的读写，tf.image 模块对图像的处理，以及版本 1.4 前使用的生产者/消费者多线程文件读写流程，和 1.4 后官方主推的 Dataset 处理方式。后者已经开始逐步支持 eager 模式

这次我们会介绍如何使用TensorFlow解决Classification（分类）问题。 之前的视频讲解的是Regression (回归)问题。 分类和回归的区别在于输出变量的类型上

谷歌已经赢得了美国国防部下属国防创新部门(DIU)的合同，利用最新技术进步来提高癌症诊断的准确性。目前美国误诊比例大约是在5%左右，而且其中一半的误诊病例会导致其他更多的问题。 谷歌计划使用开源平台TensorFlow来训练一个人工智能，以检测显微镜拍摄的照片中的癌细胞