大家好，首先非常荣幸有机会收到LiveVideoStack邀请来和大家分享腾讯视频云在AI视觉上的落地实践与应用，以及AI视觉泛化应用过程遇到的机遇和挑战。
本文是胡新辰针对知乎问题“有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程？”的答案，对LSTM学习教程、资料以及最新进展介绍总结的很详细，很有参考价值。 先给出一个最快的了解+上手的教程： 直接看theano官网的LSTM教程+代码：LSTM Networks for Sentiment Analysis 但是，前提是你有RNN的基础，因为LSTM本身不是一个完整的模型，LSTM是对RNN隐含层的改进。一般所称的LSTM网络全叫全了应该是使用LSTM单
数据处理，python其实比R有很多优势，但是，单纯的做一些实验和研究，其实R更加合适，特别是时间序列分析，R的包很完备。
正文字数：4204 阅读时长：6分钟 AI就像一个加速器，正在渗透在多媒体应用的方方面面，改进甚至颠覆传统的图像视频处理方法。本文整理自腾讯云高级研发工程师刘兆瑞在LiveVideoStackCon 2020北京站上的演讲，将从超低码率压缩场景下AI技术在前置处理中的优化、AI技术的画质修复探索以及智能编辑场景的落地实践三个方面展开。 文 / 刘兆瑞 整理 / LiveVideoStack 大家好，首先非常荣幸有机会收到LiveVideoStack邀请来和大家分享腾讯视频云在AI视觉上的落地实践与
无线网络是操控无人车的必要设备，因为我们不可能让无人车拖着一条网路线去进行操作。要为Jetson Nano（含2GB）装上一片无线网卡是非常简单的事情，但是最复杂的问题是“设置”的细节，必须兼顾更多可能的使用场景。
VitPose是最近出来的一篇用Transformer结构做人体2D关键点估计的论文，采用比较简单的Transformer结构就能在MS COCO 测试集上取得比较好的结果，挺吸引人的。论文不长，这周末读了一遍，感觉值得借鉴的地方挺多，这里我用自己的语言描述论文的细节，同时把自己的一些疑惑和思考写下来，欢迎讨论交流。
规则一：每天晚上七点，固定学习时间，一律到讨论组里报道。一周允许有两次缺席，我自己记录在案，一周内有四次以上未到，则剔除出组。
说到哈希表，其实本质上是一个数组。通过前面的学习我们知道了，如果要访问一个数组中某个特定的元素，那么需要知道这个元素的索引。例如，我们可以用数组来记录自己好友的电话号码，索引 0 指向的元素记录着 A 的电话号码，索引 1 指向的元素记录着 B 的电话号码，以此类推。 而当这个数组非常大的时候，全凭记忆去记住哪个索引记录着哪个好友的号码是非常困难的。这时候如果有一个函数，可以将我们好友的姓名作为一个输入，然后输出这个好友的号码在数组中对应的索引，是不是就方便了很多呢？这样的一种函数，其实就是哈希函数。哈希函数的定义是将任意长度的一个对象映射到一个固定长度的值上，而这个值我们可以称作是哈希值（Hash Value）。
【GiantPandaCV导语】torch.fx对于PyTorch来说确实是一个比较好的工作，因为它消除了一些动态图和静态图的Gap。比如在图改写方面，torch.fx让PyTorch想做一些其它静态图框架的算子融合优化非常容易。并且torch.fx让后训练量化和感知训练量化以及AMP等的实现难度大大降低，这得益于我们可以直接在Python层操作这个IR，所以我认为这是一个不错的工作。尤其是对使用PyTorch开发的算法工程师来说，现在可以基于这个特性大开脑洞了。我之前围绕FX也做了一个QAT的工作，感兴趣可以阅读：基于OneFlow实现量化感知训练。torch.fx的卖点就是，它使用纯Python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库，并且非常方便的在这个IR上做Pass，同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。
Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统，计算图也叫数据流图，可以把计算图看做是一种有向图，Tensorflow中的每一个节点都是计算图上的一个Tensor, 也就是张量，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系(定义时)和数学操作(运算时)。
这种方法可以揭示基因表达的变化，发现新的生物学标记，以及理解基因表达调控的复杂性。在生物学和医学研究中，对特定基因进行过表达（过表达，即让基因表达水平高于正常生理状态）或敲减（降低基因表达水平，包括完全敲除或部分抑制）是一种常用的功能性分析方法。通过这些技术，研究人员可以探究基因的功能以及它们在生物学过程或疾病发生中的作用。以下是进行这类实验的几个主要原因：
近日，鹅厂数据库工程师参加了国际顶级数据库会议2019 ICDE，特为没去到现场的小伙伴带来本次大会最新前沿资讯。在2019的ICDE会议上有很多热门分享，包括工业界成果，学术界最新的研究前沿等，我们萃取了ICDE精华以飨读者，分享技术，一起共同成长。下面请跟随鹅厂高级工程师孙旭的脚步，带你走进本次盛典。 数据库与新硬件 这次会议部分Topic是和新硬件相关。我主要听取了在GPU里面实现Hash Join算法，以及在FPGA中实现压缩算法。对应的相关论文：《Revisiting Hash Join on
选自：TVM社区 作者：陈天奇 Alexnet 横空出世的两年之前，我选择了深度学习作为本科毕设方向。当时的深度学习并没有现在那么火热，也没有现有的 GPU 卷积实现，我在实验室的 GTX 470 上面第一次手写 GPU 卷积用以支持卷积 RBM，当时针对 CPU 十多倍的加速比让我兴奋不已。虽然最终那段研究经历并没有结果，但是计算本身对于机器学习的推动作用却深深地印在了我的脑海里。 深度学习系统支是推动进步的引擎，而在引擎的核心，则是像 cuDNN 这样的针对硬件的高效算子实现。每一个高效的算子库的背
当下，视频直播行业在中国逐渐走红。在刚刚过去的2015年，视频直播成为互联网行业最抢眼的领域之一。从游戏到秀场，从传统的网页端到移动互联网，各大直播平台包括斗鱼、熊猫tv、虎牙战旗还有纯移动端的印客、易直播等，群雄割据。言归正转，毕竟本文是一篇技术博客，接下来让我们从技术的角度分析如何搭建一个自己的直播平台。
title: 【CV中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块 date: 2020-01-01 09:22:02 tags:
前俩天在知乎上看到这样一个提问。很多人这么认为前端本来就是按一个个网页天然解耦的，给每个前端工程师分几个页面，干就完了，再说了，现在不是有很多现成的框架吗？
导语 | 微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信WeOLAP团队联手腾讯云，共建千台规模、数据PB级、批流一体的ClickHouse数据仓库，实现了10倍以上的性能提升。本文将由浅入深，为大家揭晓微信在ClickHouse实时数仓实践中积累的经验及方法。 （作者：微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库Clickhouse团队） 一、微信遇到的挑战 一般来说，微信主要的数据分析场景包含以下几
本次NANO Hackathon活动主要向用户推广在JetsonNANO平台上利用TensorRT，TransferLearning Toolkit（TLT）这两个开发工具，在实际应用中解决深度学习推理和训练上的问题。本次活动以口罩检测为主题，学生利用TransferLearning Toolkit训练ssd_mobilenet_v2等目标检测模型，并把训练好的模型利用TensorRT部署在Jetson NANO平台上来对视频进行人脸口罩检测。以下是从活动的微信群，webex会议等渠道收集概括的学生提出的问题。主要帮助学生解决了环境部署，API调用，代码调优等方面产生的问题。
最近将工作环境切换到了Ubuntu 10.04 下，非常怀念原来的 Liver Writer，于是Google了一下，找找看Linux下是否有同样出色的离线博客编辑工具，下面是整理的一些结果，分享出来。
最近一直在调试目标检测方面的模型，其中mmdetection中就集成了许多的目标检测模型。其中表现比较好的模型中有cascade-rcnn，因此也趁这个机会具体了解一下这个模型的发展脉络。
继Transformer系列上一篇，PART II整理了三篇来自Facebook AI Research的论文，都比较好读：
在本文中，作者提出了用于视频模型自监督预训练的掩蔽特征预测（Masked Feature Prediction，MaskFeat）。本文的方法首先随机掩蔽输入序列的一部分，然后预测掩蔽区域的特征。
我在生信技能树的教程：《你确定你的差异基因找对了吗？》提到过，必须要对你的转录水平的全局表达矩阵做好质量控制，最好是看到标准3张图：
里，就介绍过 Brandmark 了，当时 Brandmark 还是 v1 的版本，现在已经是 v2 版本了，也上线了一些子产品，例如 Brand Rank 、 Logo Crunch 。
应聘者：1、Runnable接口可以避免单继承的限制，要是继承Thread类的话，那么就不能继承其他的类了，因为只能单继承，如果实现了接口Runnale后，还可以继承其他的类，或实现其他的接口。
在Reddit上有人表示把42TB的普通存储（没有组RAID或者其他）全部采用Btrfs技术，通过把ext4文件系统迁移到Btrfs至少节省了5TB的存储空间。尽管已经开发了相当长时间，但是鲜有发行版把Btrfs当作默认的文件系统，目前SUSE企业版把Btrfs作为系统默认的文件系统。Linux.com日前采访了Btrfs的主要贡献者Chris Mason，通过他的讲述透露了社交巨头Facebook使用Linux内核与Btrfs文件系统的大量细节。
如果数据多到一定程度，就需要分库分表来存储数据了，这个一定程度的判断也比较难，总体而言，
作者：微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信 WeOLAP 团队联手腾讯云，共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库，实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深，为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说，微信主要的数据分析场景包含
微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信 WeOLAP 团队联手腾讯云，共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库，实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深，为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。
作者：微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信 WeOLAP 团队联手腾讯云，共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库，实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深，为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说，微信主要的数据分析场景
对于没有任何编程基础的人来说，选择学习Python是不错的选择，一方面Python语言本身的语法结构比较容易掌握，另一方面Python的实验也比较好做，这会增强初学者的学习成就感，从而能够走得更远。另外，Python语言是全场景编程语言之一，在Web开发、大数据开发、嵌入式开发和人工智能开发等领域都有比较广泛的应用，所以掌握Python语言未来会有比较广阔的应用空间。
为让更多数据库从业者了解数据库领域最新研究成果，熟悉行业前沿发展趋势，腾讯云数据库计划举办系列“DB · 洞见”活动，打造数据库技术交流平台，邀请学界及腾讯技术大咖，解读数据库基础技术创新趋势，分享数据库技术创新成果。 今天为大家带来“DB · 洞见”系列活动第一期的部分内容，由中国人民大学信息学院计算机科学与技术系主任柴云鹏教授解读NVM原生数据库技术，以下是分享实录： NVM原生数据库概述 今天我分享的主题为“NVM原生数据库技术”，内容分三个部分，主要涉及到下面这五篇VLDB 2021的论文。首先我
众所周知，Python 以语法简洁著称，同样实现一个功能，Java 可能要十来行，Python 一行就可以搞定。
如果让我投票给深度学习中，最不想调试，但又必须要小心调试的参数，毫无疑问会投给学习率，今天就来说说这个。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
今天的新知系列课，我们邀请到了来自腾讯明眸·极速高清团队的技术导师 —— 刘兆瑞，为大家介绍腾讯云音视频在视频编码优化以及工程落地上的一些新的方向。本次分享分为4个部分，包括当前媒体处理的行业趋势 ，腾讯明眸产品介绍，腾讯明眸·极速高清技术方案及其优化演进之路以及极速高清方案的未来发展之路。 本周五晚上7：30，我们将会在腾讯云音视频视频号、开源中国、InfoQ、51CTO、云+社区等多个平台进行第六期课程的直播，大家千万不要错过哦~ - 当前媒体处理的行业趋势 - 腾讯视频云作为头部云厂商，服
训练技巧对深度学习来说是非常重要的，作为一门实验性质很强的科学，同样的网络结构使用不同的训练方法训练，结果可能会有很大的差异。这里我总结了近一年来的炼丹心得，分享给大家，也欢迎大家补充指正。
引言：6.14日“腾讯创新日：科技年技术盛宴”代表腾讯各个事业群技术实力的四级专家、腾讯微创新2016年度创意获奖团队欢聚一堂，一起畅谈AI、系统安全、架构设计、社交传播、推荐模式、游戏引擎等前沿科技和腾讯应用创新的台前幕后。来自CDG社交与效果广告部 系统研发中心总监、专家工程师唐溪柳，就下一代的全能广告系统架构，给大家进行了分享。 游戏、广告、电商是互联网3大现金流业务，2016年腾讯广告收入增长54%达到270亿。本次分享和大家一起探讨了在数据量急剧增长的情况下腾讯大统一广告系统的广告业务有什么特
CNN的感受野受卷积核大小的限制，导致了CNN实际上是一种Local的信息建模；而Self-Attention（SA）是将每个位置和所有位置计算attention weight，考虑了每个点之间的联系，因此SA是一种Global的建模。
时间拉回到 2015 年，那年 3 月，我还没有毕业，不过已经在公司里实习了，从大三暑假开始，到那时候，已经快实习一年了（毕业后才能转正）。对于工作还是比较满意的，九点多上班（看班车什么时候到），十一点可以吃午饭，吃完饭周边散个步，然后回公司午休，下午基本坐 5 点四十 的班车回家，双休；当时组里的小伙伴们气氛也比较好，组长也比较好，我们主要负责公司内部二十多个 OA 系统（全公司一两千人），任务安排得也不是很紧；本来大学学的是 Java，公选课学了 C# 就爱上了，实习用的是现在早已过时的 Webform，当然还有 SQL；实习嘛，经常也是边学边做，经常在网上找解决方案，用麦库记事（已倒闭）做笔记，还有用问答网站进行提问，用得比较多的就是待会儿要出场的 “思否”，偶尔用的还有昙花一现的 “德问”。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
美团点评作为国内最大的生活服务平台，业务种类涉及食、住、行、玩、乐等领域，致力于让大家吃得更好，活得更好，有数亿用户以及丰富的用户行为。随着业务的飞速发展，美团点评的用户和商户数在快速增长。在这样的背景下，通过对推荐算法的优化，可以更好的给用户提供感兴趣的内容，帮用户更快速方便的找到所求。我们目标是根据用户的兴趣及行为，向用户推荐感兴趣的内容，打造一个高精准性、高丰富度且让用户感到欣喜的推荐系统。为了达到这个目的，我们在不停的尝试将新的算法、新的技术进引入到现有的框架中。 1. 引言 自2012年Image
阅读建议：本篇内容是我工作这些年面试候选人的考核标准，以及被面试的经验，希望能帮助到准备跳槽的你，可以「关注」「收藏」，需要的时候拿出来看一下哦。
深度学习中调参其实是一个比较重要的技巧，但很多时候都需要多尝试多积累经验，因此算法工程师也被调侃为调参工程师。
说到用户激励，可能很多人想到等级、积分。但不知道大家有没有想过，微信为什么没有等级制度? 同样是沟通工具，为什么QQ有等级制度? 知乎、简书为什么没有等级制度?同样是UGC，为什么微博、网易评论有等级
于恒：直播间的朋友大家好！欢迎大家来到本次AI科技大本营公开课，我是本次讲师于恒。
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