作者:潘鹏举,携程酒店研发BI经理,负责酒店服务相关的业务建模工作,主要研究方向是用机器学习实现业务流程自动化、系统智能化、效率最优化,专注于算法实践和应用。 我们经常会碰到一个问题:用了复杂的GBDT或者...
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工程化部署是程序在开发完成之后,到线上正式运行整个过程中涉及到的多个环节的统称,主要包括: 接口封装 接口测试 GPU 的分配和使用 微服务的封装 Docker 镜像的构建 K8S 集群实例的开启等 接口封装、接口测试、...
基于 Jetson Nano 的并行图像滤波算法...2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计
标签: 算法
许多学习资料都非常的碎片零散,算法是算法,部署是部署,开发是开发。学了算法不知道它怎么在机器上运行的,学了部署不知道开发是怎么调用它的,学了开发不知道算法要给你个什么玩意儿。今儿个通俗地梳理一下整个...
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点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达本文整理自知乎问答,仅用于学术分享,著作权归作者所有。如有侵权,请联系后台作删文处理。方法一作者|BBufhttps://www.z...
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训练出来的模型会被部署到各个终端平台,部署到PC上或者类似PC的硬件架构上都是很容易的事情。现在很多模型都会 被部署到安卓平台。由于之前并没有接触过安卓开发,所以这里简要...首先建立一个安卓工程,比如用a...
背景随着高德地图业务的快速开展,除了导航本身的算法业务外,其他中小型业务对算法策略的需求越来越多、越来越快,近两年参与的一些新项目从算法调研到应用上线都在一周级,例如与共享出行相关的各种...
使用Qt工具将一些图论的算法可视化,目前支持的算法有Bellman,Floyd算法,网络单纯形法求解最小费用流。 软件架构 使用Qt5.11.0开发,编译环境为MinGW5.3.0 32bit,部署后可以在Windows系统(x86)以及Linux系统...
本文主要以目标检测算法CenterNet作为载体,介绍可变形卷积的算法原理,python实现以及工程化部署 可变形卷积原理介绍 可变形卷积目前有DCN V1以及在V1基础上改进发展来的DCN V2,具体的算法原理可以看论文原文或者...
1、资源内容:基于Matlab实现的的车牌识别算法+源代码+文档说明,简单部署 2、代码特点:内含运行结果,不会运行可私信,参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细,都经过测试运行成功,功能ok的...
文章目录内容召回word2vecLDAFastTextTextCNN行为召回ItemCFUserCF关联规则聚类协同矩阵分解隐语义LFM图召回PersonalRank深度学习召回因子分解排序FMFFM树模型排序GBDT+LR深度模型排序DNN特征高阶组合低阶特征单独...
android 部署算法和打包demo 方案 1 //在Maiacivate 中调用,例如: YOLOv5.init(getAssets(), USE_GPU); //getAssets() 是用来访问和加载asset 下的模型,网页,txt等内容,asset下的文件会打包在apk中,方法1:...
BEV环视感知算法从环境部署开始,汇总了BEV相关算法的环境部署方法,包含BEVDet、fast-BEV, BEV-Fusion,BEVFormer,MapTR等
算法软件部分---C++部署模式设计部分单例模式监听者模式工厂模式编译部署部分新 模式设计部分 你好! 这是你 单例模式 我们对Markd 全新 ,将会带来 监听者模式 我们 全新的界面设计1 ,将会带 工厂模式 我们对=...
MLOPS:数据科学/机器学习算法领域之工程化五大核心技术—模型部署与监控技术常见问题(如Training-Serving Skew等,比如AUC指标线下上涨但线上却下降等问题)的经验总结
Flask介绍 Flask是一个非常轻量级的Python Web框架。... 如果要部署其他算法,代码对应做一些修改既可。 部署代码 from flask import Flask, request from sensitive_word_detect import SensitiveWor...
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上接:线下门店场景化互动类产品浅析线下门店消费场景中的感知和互动技术浅析自2017年下半年,我参与了一些视觉算法应用尝试和落地的项目,到目前为止已经陆续有一些落地项目及应...
很多团队都在做移动端AI的某个具体的技术点,但部署AI算法的时候和产品线交流,产品一线其实对具体用什么技术并不关心,产品线就希望某个算法能跑得又好又快又省。所以,不局限于某个具体的技术点,本文整理了移动端...
现阶段 app 上使用的算法模型主要有两种模式: Online 方式 首先在移动端做初步预处理,然后把数据传到服务器进行预测后返回移动端。 优点:部署相对简单,现成的框架(caffe,theano,mxnet,Torch) 做下封装就...
数据准备:从公共数据集中获取数据,并进行数据清洗和特征工程处理,将数据转化为适合机器学习算法处理的格式。创建SageMaker Notebook实例:通过AWS Management Console或AWS SDK创建SageMaker Notebook实例,并...
1、资源内容:基于tensorrt部署yolov5实例分割(完整源码+说明文档+数据).rar 2、代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生...