pytorch

PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch

在图像分类应用下，诞生了不少经典网络。ShuffleNet以速度快和便于移植而著称，这篇博客将简单介绍ShuffleNet，以及Pytorch下模型的训练、保存、微调、生成CaffeModle。 理解ShuffleNet的关键在与理解通道混洗

Numpy 是 Python 的一个科学计算库，在数学、统计、工程等方面都有非常好的应用。Numpy 对多维数组的支持也非常完善，包括矩阵的运算，高维数组运算等。很多库都依赖于 Numpy，例如 PyTorch，Tensorflow 等，尤其涉及到多维数组的操作时，更是少不了 Numpy

Tensor (张量) 是Pytorch的最重要的一个基础概念和组成元素。 简单来说，张量是一种基础的数据结构，即所谓的多维数组。通常我们称一个数为scalar 一维数组为vector（向量），二维数组为matrix（矩阵），三维及以上为tensor（张量）

很简单 我们就看看有谁在用 PyTorch 吧. 据 PyTorch 自己介绍 他们家的最大优点就是建立的神经网络是动态的 对比静态的 Tensorflow 他能更有效地处理一些问题 比如说 RNN 变化时间长度的输出. 而我认为 各家有各家的优势和劣势 所以我们要以中立的态度. 两者都是大公司 Tensorflow 自己说自己在分布式训练上下了很大的功夫 那我就默认 Tensorflow 在这一点上要超出 PyTorch 但是 Tensorflow 的静态计算图使得他在 RNN 上有一点点被动 (虽然它用其他途径解决了) 不过用 PyTorch 的时候 你会对这种动态的 RNN 有更好的理解. 如果你是学生 随便选一个学 或者稍稍偏向 PyTorch 因为写代码的时候应该更好理解. 懂了一个模块 转换 Tensorflow 或者其他的模块都好说. 如果是上班了 跟着你公司来 公司用什么 你就用什么 不要脱群.

1、计算机相关专业本科毕业，一年以上软件测试经验； 2、能根据需求编写测试计划、测试方案、测试报告； 3、熟悉软件测试方法和技术，对各种自动化测试工具、压力测试工具、缺陷追踪工具，有比较深入的应用经验，能熟练编写测试相关文档； 4、至少熟悉一门编程语言Python/Java； 5、有较强的分析能力和学习能力，富有责任心和创新精神，乐于分享，有较强的团队意识。 1、根据产品需求制定测试计划，设计测试用例，并执行测试； 2、利用测试工具进行缺陷跟踪，协助分析造成缺陷可能的原因； 3、编写测试文档、测试报告，提交测试结果； 4、负责搭建测试环境，管理并维护测试环境； 1、本科学历，数学或计算机相关专业背景，985院校毕业，2年以上算法相关工作经验。或者硕士以上学历，具有机器学习，深度学习，数学，物理，计学，信号处理，软件，电子信息等背景，1年以上算法相关工作经验； 2、熟悉python，C++等编程语言； 3、熟悉深度学习，NLP相关模型，TensorFlow，pytorch等框架； 4、熟悉异构计算和并行计算的特点和开发要点，有深度学习，NLP相关工作经历为佳； 5、掌握TensorFlow Serving，docker，有大规模并行计算的部署经验等为佳； 6、具备良好的沟通能力，有较强的团队精神和责任心； 前端开发工程师_Android 1、5年以上Android开发经验，3年以上的Team leader经验； 2、精通Android开发平台及框架原理，熟悉Dalvik/JVM工作原理，具备安全意识、掌握数据加密、代码混淆、性能优化等技术； 3、精通Android应用软件架构，设计模式，在Android应用设计和开发方面拥有扎实的技术功底； 4、良好编程习惯和文档编写习惯，高质量编码能力； 5、善于独立学习、具备良好的分析解决问题能力、具备技术钻研能力； 6、具有良好的团队精神和较强的工作责任心； 1、负责Android APP的系统分析、整体架构与核心模块的设计、开发与维护； 2、及时跟进Android OS技术发展、对新技术进行挖掘、预研和实施； 3、负责APP性能优化，疑难问题的分析及解决，排除各类潜在技术风险； 4、负责前端Android技术团队开发规范的建立，提升前端Android技术团队整体开发效率

深度强化学习（RL）导致了许多最近的和突破性的进展。然而，强化学习的实施并不容易，与使深度学习拥有PyTorch这样简单的框架支持不同，强化学习的训练缺少强有力的工具支撑。为了解决这些问题，DeepMind发布了Acme，一个用于构建新的RL算法的框架，该框架是专门为实现代理而设计的，它使用简单的、模块化的组件来构建，可以在各种执行规模下使用

1.感知算法原型设计、系统设计及优化； 2.负责深度学习算法的开发和性能提升，研究主题包括但不限于：2D/3D物体检测与跟踪、3.语义分割、物体姿态估计、动态场景重建、迁移学习； 负责深度学习实现之外的功能开发，包括但不限于架构设计、接口定义和代码实现； 3. 熟悉一个或多个深度学习框架并了解其底层实现，例如：Tensorflow PyTorch，Caffe 等； 4. 有一年以上的机器学习或计算机视觉项目研究或开发经验，能对业务需求进行分析并给出解决方案； 5. 熟悉常见的目标检测、分割和追踪算法，具备一定的模型训练和优化的经验。

您好，我是致庭！毕业于台大物理学系，并在此过程中发掘自己对于使用数据解决问题的兴趣。为了精进自己相关能力习惯于自我学习，亦具备良好沟通能力。曾在台达电元件设计部门担任过机器学习相关的实习生

布料，服饰仿真、虚拟试衣，基于物理或模型的布料、服饰仿真，虚拟试衣等； NERF场景建模。 有图像、图形学相关领域的研究经历，比如pose估计、animation、rigging 、skinning、retargeting、motion transfer、骨骼动画、人脸表情估计、布料仿真、服饰仿真、虚拟试衣、diffusion model、 nerf，或在相关应用上有上手经验； 掌握机器学习和深度学习基础知识，熟悉 PyTorch、TensorFlow 等至少一种深度学习框架，熟悉常用的 CV 主流网络模型； 有相关竞赛经验者，对前沿技术有浓厚兴趣； 实习时长 6 个月以上，每周四天以上。