semantic
首先看看某些常见软件的版本号： 从上可以看出，不同的软件版本号风格各异，随着系统的规模越大，依赖的软件越多，如果这些软件没有遵循一套规范的命名风格，容易造成 Dependency Hell。所以当我们发布版本时，版本号的命名需要遵循某种规则，其中 Semantic Versioning 2.0.0 定义了一套简单的规则及条件来约束版本号的配置和增长。版本号命名规则指南 X 表示主版本号，当 API 的兼容性变化时，X 需递增
NVIDIA Jetson Inference 机器学习项目是一个 Hello AI World 类演示教程，提供了三种最常见的AI应用于计算机视觉的类型，imagenet用于图像识别（Image Recognition）、detectNet用于对象检测（Object Detection）、segNet用于语义分割（Semantic Segmentation）。 jetson-inference 图像识别模型采用 ILSVRC ImageNet 数据集，自动生成识别结果的图片。 深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论
14.8. 来自Transformers的双向编码器表示（BERT） 近年来，深度学习一直是提高计算机视觉系统性能的变革力量。 无论是医疗诊断、自动驾驶，还是智能滤波器、摄像头监控，许多计算机视觉领域的应用都与我们当前和未来的生活密切相关。 可以说，最先进的计算机视觉应用与深度学习几乎是不可分割的
9月22日消息，DeFi借贷协议Morpho上线第二阶段（Age 2）奖励，计划在三个月内通过Morpho-Aave和Morpho-Compound发放1%的MORPHO代币（1000万枚），首先向Morpho-Aave市场分配第一批300万枚MORPHO代币。 据此前报导，今年7月，Morpho通过原生代币销售完成1800万美元融资，Andreessen Horowitz和Variant领投，Nascent、Semantic Ventures、Cherry Crypto、Mechanism Capital、Spark Capital、Standard Crypto和Coinbase Ventures等参投。
深度学习模型近年来扮演着重要的角色。它能够拟合非常复杂的函数从而实现许多任务。但是训练过程、训练的结果往往只是扮演了黑盒的角色——用户无法对其进行解释、也难以操纵训练的结果
具有与人类极度相似的机器人正在开发中。最顶尖的例子是由机器人专家David Hanson所制作，类似已故的著名科幻作家Philip K. Dick的机器人。让机器人迪克(Dick)如此与众不同的，与其说是他的外表，不如说是他可进行有智慧对话的能力
各种开发框架层出不穷，各有千秋。哪些才是最适合开发者的呢？本文根据Github上的流行程度整理了2014年最受欢迎的6个前端开发框架，并进行对比说明，希望帮助有需要的朋友选择合适自己的前端框架。 如今，各种开发框架层出不穷，各有千秋
从上可以看出，不同的软件版本号风格各异，随着系统的规模越大，依赖的软件越多，如果这些软件没有遵循一套规范的命名风格，容易造成 Dependency Hell。所以当我们发布版本时，版本号的命名需要遵循某种规则，其中 Semantic Versioning 2.0.0 定义了一套简单的规则及条件来约束版本号的配置和增长。版本号命名规则指南 X 表示主版本号，当 API 的兼容性变化时，X 需递增
NVIDIA Jetson Inference 机器学习项目是一个 Hello AI World 类演示教程，提供了三种最常见的AI应用于计算机视觉的类型，imagenet用于图像识别（Image Recognition）、detectNet用于对象检测（Object Detection）、segNet用于语义分割（Semantic Segmentation）。 jetson-inference 图像识别模型采用 ILSVRC ImageNet 数据集，自动生成识别结果的图片。 深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论
NVIDIA Jetson Inference 机器学习项目是一个 Hello AI World 类演示教程，提供了三种最常见的AI应用于计算机视觉的类型，imagenet用于图像识别（Image Recognition）、detectNet用于对象检测（Object Detection）、segNet用于语义分割（Semantic Segmentation）。 jetson-inference 图像识别模型采用 ILSVRC ImageNet 数据集，自动生成识别结果的图片。 深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论