pytorch

近日，针对如何解决所有姿势范围内的面部替换，中科院自动化所的研究人员发表了一篇论文，提出了3D实时解决方法。 面部对齐使面部模型适合图像并提取面部像素点的语义，已成为计算机视觉领域中的一个重要主题。此前，大多数算法都是针对中小姿态(偏角小于45度)的面部而设计的，缺乏在高达90度的大幅度姿态中对齐面部的能力，这一论文就是针对所有姿态范围内的面部替换所提出来的方法

1、有创新意识和研究精神，能理解和构思基于人工智能的产品与业务，实施AI的落地应用； 2、在遵循相关法规的前提下，进行新产品的研究和开发，保护公司与用户隐私； 3、充分利用各种内外部产品/服务，在遵循业务规则的前提下与业务方合作制定出**的智能部署策略； 4、与团队内其他成员共同设计人工智能应用平台，建立AI应用流程，规范和方法。 1、硕士及以上学历，人工智能、计算机、数学、系统结构等和人工智能高度相关专业； 2、具有较好的开放式思维、工程实现能力，对用户需求与产品功能敏感，具备良好的信息整合和场景分析能力，能够形成清晰的智能化产品思路； 3、工作细致、责任心强，有较强的沟通与执行能力，有团队合作精神； 4、优秀的沟通及表达能力，有良好的团队合作精神、独立研究能力； 5、熟练使用pyTorch、Tensorflow等常见AI开发平台，能使用C++、go语言者优先。

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

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

快速成为深度学习全栈工程师 （更新至第二节） 我们将以工业上经典项目人脸识别系统以及高阶项目人体姿态估计系统来带领大家学习到如何根据客户需求设计出自己的深度学习解决方案，更有大量工业前沿技术如半精度训练、模型压缩及量化等。学习完系列课程之后不仅对Python语言、PyTorch、TensorFlow、MXNet等主流框架得心应手，更能准确抓住客户需求的核心，设计和训练出高精度的模型、使用模型的压缩和量化大量减小算法的时间和空间复杂度，及快速布局在多种设备上，包括大型服务器和树莓派，从而达到根据客户需求游刃有余地设计高效的深度学习系统。

资源转自网络随时可能失效，请尽快保存下载。 亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。 对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手

Pytorch是一个由Facebook开发的主流深度学习框架。 它之所以命名为Pytorch，是因为Facebook用Python语言重构了原本基于Lua语言的深度学习库Torch。 之前的Torch由于使用的是Lua这一小众语言，极大的限制了其传播和发展，Facebook的这一改动使得Pytorch一跃成为当下最火的深度学习框架之一

智能驾驶 车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》 车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》；YOLOv5车牌检测，Pytorch车牌检测；License Plates Detection YOLOv5系列 1、制作自己的数据集 文章目录YOLOv5系列 1、制作自己的数据集前言一、下载yolov5源码二、测试下载模型三、训练自己的数据集总结 前言 之前在上一篇blog中记录了如何制作自己的数据集，这篇主要是使用yolov5跑通并训练自己的数据集，环境是window10，pytorch1.7，cuda10.1。 一、下载yolov5源码 首先，需要从GitHub上下载yolov5的源码文件，下载后直接解压到自己想安装的地方即可。还有这个源码里面没有yolov5的权重文件，权重文件需要单独