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如何将自己开发的模型转换为TensorFlow Lite可用模型

数据中心是网络的中心，PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理，私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟，应用程序可以运行得更顺畅，并且可大幅减少公司的云服务账单。...TensorFlow for Poets 2：谷歌的TFLite教程，重新训练识别花卉的模型。 这些示例和教程更侧重于使用预先训练的模型或重新训练现有的模型。但是用户自己的模型呢？...从一个简单的模型开始 首先，我想选择一个未经过预先训练或转换成.tflite文件的TensorFlow模型，理所当然我选择使用MNIST数据训练的简单的神经网络（目前支持3种TFLite模型：MobileNet...由于我们希望准备好的模型仅用于移动平台上的推断（在MNIST数据的情况下预测手写数字），因此我们只需要预测所需的图层。请记住，我们正在使用的MNIST脚本既有训练又有预测。...希望在未来几天内提交PR。

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数据模型的三个要素

数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具，是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式架构。一般地讲，数据模型是严格定义的概念的集合。这些概念精确描述了系统的静态特性，动态特性和完整性约束条件。...因此数据模型通常由数据结构，数据操作和完整性约束三部分组成 （1）数据结构 是研究的对象类型的集合，是对系统静态特性的描述。...完整性规则是给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则，用以限定符合数据模型的数据库状态及状态的变化，以保证数据的正确、有效相容。解析数据模型是数据库系统中重要的概念之一。...要通过学习真正掌握数据模型的概念和作用。数据模型是数据库系统的基础。任何一个DBMS都以某一个数据模型为基础，或者说支持某一个数据模型。数据库系统中，模型有不同的层次。...根据模型应用的不同目的，可以将模型分成两类或者说两个层次：一类是概念模型，是按用户的观点来对数据和信息建模，用于信息世界的建模，强调语义表达能力，概念简单清晰，另一类是数据模型，是按照计算机系统的观点对数据进行建模

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    【Tensorflow】数据及模型的保存和恢复

    Tensorflow 是当前最流行的机器学习框架，它自然支持这种需求。 Tensorflow 通过 tf.train.Saver 这个模块进行数据的保存和恢复。它有 2 个核心方法。...假设我们程序的计算图是 a * b + c ? a、b、d、e 都是变量，现在要保存它们的值，怎么用 Tensorflow 的代码实现呢？...数据的保存 import tensorflow as tf a = tf.get_variable("a",[1]) b = tf.get_variable("b",[1]) c = tf.get_variable...%f" % e.eval()) test_restore(saver) 调用 Saver.restore() 方法就可以了，同样需要传递一个 session 对象，第二个参数是被保存的模型数据的路径...上面是最简单的变量保存例子，在实际工作当中，模型当中的变量会更多，但基本上的流程不会脱离这个最简化的流程。

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    如何将Power Pivot中的数据模型导入Power BI？

    小勤：怎么将Excel里Power Pivot的数据模型导入到Power BI里啊？ 大海：这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤：啊？从Excel工作簿获取数据？ 大海：No，No，No！...大海：这样一导入，做些必要的选择： 然后，就会将在Excel里用Power Query建的查询、加载到Power Pivot的数据以及建好的模型、写好的度量等全导入到Power BI了，结果如下图所示...我的Excel里没有建查询啊？怎么导入Power BI却生成了一个查询？ 大海：你这个是没有经过Power Query，直接从表格添加到Power Pivot数据模型的吧？ 小勤：对的。...直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI中以“新建表输入数据”的方式来实现。...只要还是这个查询并且保证查询的结果跟原来的一样，就没问题了。 小勤：好的。看来以后在Excel里还是先通过Power Query获取数据，然后再加载到Power Pivot数据模型更好。

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    未来数据处理领域的PK：大模型Transformer vs 大数据Transform

    有声音断言：“未来，ETL会被彻底取代，因为大模型可以处理所有数据！”这是否意味着数十年来支撑数据处理的ETL将走向终结？还是说，这是一个被误解的预言？冲突的背后，隐藏着关于技术未来的深层思考。...大数据处理（ETL）会消失么随着大模型的快速发展，许多人开始设想未来是否不再需要传统的大数据处理方式，甚至怀疑ETL的存在价值。大模型能够从海量数据中自主学习规则、挖掘模式，其强大能力令人叹为观止。...ETL作为一种确定性、高效且可解释的工具，仍将在未来与大模型共同发挥作用，为数据处理提供双重保障。...总结大模型Transformer和大数据Transform并不是对抗关系。未来的数据处理格局是“ETL+大模型”的深度融合：1....无论是对数据工程师的角色转型，还是对企业架构的升级，ETL与大模型的融合必将成为未来十年的关键趋势，引领数据处理迈向更高效、更智能的新时代。

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    大语言模型：数据分析报告自动化的未来趋势

    以下是大语言模型在报告生成中的具体作用：自动化文本生成大语言模型能够根据数据集自动生成丰富、详尽的文本描述。这种能力不仅限于生成基础的数据摘要，还包括提供深入的数据洞察、趋势分析以及潜在的问题警告。...例如，模型可以分析销售数据，自动撰写关于销售趋势、地区表现差异、预测未来销售情况的详细报告。这种自动化过程显著提高了报告的生成速度，减少了人力成本和时间消耗。...可扩展性设计：系统设计初期就需要考虑到未来可能的扩展需求，包括处理更大规模的数据、支持更复杂的分析和适应新的业务需求。...写在最后随着AI技术的不断进步，大语言模型在数据分析领域的应用将更加广泛和深入。预计未来这些技术将更普遍地应用于各行各业，帮助企业和组织提高决策效率和精度。...大语言模型正在重塑数据分析的未来，为企业提供了一种高效、准确的数据报告生成方式。随着技术的成熟和应用的深化，预计大语言模型将在未来的数据分析和业务智能领域扮演更加重要的角色。

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    Google 因果推断的CausalImpact 贝叶斯结构时间序列模型（二十二）

    之前一篇:跟着开源项目学因果推断——CausalImpact 贝叶斯结构时间序列模型（二十一） 这里另外写一篇来继续研究一下CausalImpact这个开源库的一些细节的 1 CausalImpact...By week看，那就需要每隔 7*24个数据点作为一个batch，所以这里就是nseasons * season_duration 1.3 CausalImpact自定义模型 如果除了提供的VI /...回归 来自统计之都的一篇文章先认识一下Horseshoe prior： 使用Horseshoe 先验的Bayes回归及代码解析 以及： 稀疏数据分析：马蹄估计量及其理论性质 也贴一段，tensorflow_probability...Horseshoe prior是一种稀疏bayes监督学习的方法。通过对模型参数的先验分布中加入稀疏特征，从而得到稀疏的估计。...： causalimpact 的issue tensorflow_probability 先来看tensorflow_probability 的源码，可以从Line298开始看： def params_to_weights

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    在自己的数据集上训练TensorFlow更快的R-CNN对象检测模型

    在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...保存模型的拟合度不仅使能够在以后的生产中使用它，而且甚至可以通过加载最新的模型权重从上次中断的地方继续进行训练！ 在这个特定的笔记本中，需要将原始图像添加到/ data / test目录。...为此可以将原始测试图像从Roboflow下载到本地计算机，然后将这些图像添加到Colab Notebook中。

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    微调预训练的 NLP 模型

    针对任何领域微调预训练 NLP 模型的分步指南 简介 在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。...例如，在处理就业数据时，我们希望模型能够识别“数据科学家”和“机器学习工程师”角色之间的更接近，或者“Python”和“TensorFlow”之间更强的关联。...不幸的是，通用模型常常忽略这些微妙的关系。 下表展示了从基本多语言 USE 模型获得的相似性的差异： 为了解决这个问题，我们可以使用高质量的、特定领域的数据集来微调预训练的模型。...在本教程中，我们将使用 STS 基准和相似性可视化示例作为指标来评估通过微调过程实现的更改和改进。 ❝STS 基准数据集由英语句子对组成，每个句子对都与相似度得分相关联。...str(pearsonr)) 基于在相对较小的数据集上对模型进行微调，STS 基准分数与基线模型的分数相当，表明调整后的模型仍然具有普适性。

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    图森未来-算法后端平台二面(pass)

    下面分享我认识的一位大佬华中科技大学985硕，图森未来-算法后端平台二面实习。 1、动态链接与静态链接之间的区别？...4、你认为如果要实现一个深度学习框架，有哪些要素是必须要实现的？ 5、TensorFlow与Pytorch的底层原理有了解吗？ 6、抖音项目有哪些亮点？...5、TensorFlow与Pytorch的底层原理有了解吗？ TensorFlow和PyTorch的底层原理都是基于深度学习框架的基本构成要素进行设计的，但两者在具体实现上有所不同。...TensorFlow的底层原理主要基于静态图构图，它在搭建框架时没有真正的数据传递，设计模型和运行模型、传递数据是分开的。...总之，TensorFlow和PyTorch的底层原理都是基于深度学习框架的基本构成要素进行设计的，但两者在具体实现上有所不同。 6、抖音项目有哪些亮点？

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    DiffCSE: 将Equivariant Contrastive Learning应用于句子特征学习

    知乎：李加贝 方向：跨模态检索 来自：深度学习自然语言处理公众号 虽然不同的数据增强(随机裁剪、颜色抖动、旋转等)被发现对预训练视觉模型至关重要，但这种增强在应用于句子嵌入的对比学习时通常不成功。...h进行反向传播对编码器的参数进行优化，其中ELECTRA的优化损失为： 最终的损失为： Experiments Semantic Textual Similarity (STS) Transfer...因为对比学习目标是一个相对容易的任务，所以对比损失的规模比ELECTRA loss小100到1000。当λ趋于零时，模型就变成了SimCSE模型。使用λ = 0.005可以得到最好的性能。...一种全新易用的基于Word-Word关系的NER统一模型 阿里+北大 | 在梯度上做简单mask竟有如此的神奇效果 ACL'22 | 快手+中科院提出一种数据增强方法：Text Smoothing 阿里...学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套！

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    Spring Boot从零入门2_核心模块详述和开发环境搭建

    基于项目对象模型（POM）的概念，Maven可以从一个中心资料片管理项目构建，报告和文件。Maven简化和标准化项目建设过程，处理编译，分配，文档，团队协作和其他任务的无缝连接。...IoC容器从XML文件，Java注解或Java代码接收元数据。...容器通过读取提供的配置元数据，从简单的普通Java对象（Plain Old Java Objects, POJO）获取有关要实例化，配置和组装哪些对象的指令。...当我们将spring-boot-starter-web jar文件依赖项添加到我们的构建文件中时，Spring Boot Framework将自动下载所有必需的jar并添加到我们的项目类路径中，如下图所示...Spring Boot 框架编程模型主要是受Groovy编程模型启发的。Spring Boot框架在内部取决于这两个主要组件：Groovy和Grape。

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    一文详解文本语义相似度的研究脉络和最新进展

    数据集 在 BERT 以后，大家在文本相似度任务上逐渐统一了数据集的选择，分别为 STS12，STS13，STS14，STS15，STS16，STS-B，SICK-R 七个数据集。...STS12-16 分别为 SemEval 比赛 2012~2016 年的数据集。此外，STS-B 和  SICK-R 也是 SemEval 比赛数据集。...BERT 论文中对 STS-B 数据集进行有监督训练，最终达到了 85.8 的 Spearman Correlation 值。这个分数相较于后续绝大部分的改进工作都要高，但 BERT 的缺点也很明显。...这是因为 Sentence-BERT 虽然没有用到 STS 标签，但训练时用的是 NLI 数据集，也用到了 NLI 中人工打标的标签，因此 SimCSE 作者将 Sentence-BERT 归为了有监督模型中...学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套！

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    NAACL22 | 引入多模态对比学习来增强句子特征学习

    作者发现，除了文本语料库之外，使用少量多模态数据可以显著提高STS任务的性能。...即使多模态数据量相对较小，可获得辅助视觉信息的MCSE模型也能进一步取得显著的改进。...表1 为了进一步研究不同数据集的影响，作者只在多模态数据上训练模型，并在表2中报告结果。我们观察到，在没有大型纯文本语料库的情况下，性能比表1中的结果下降了很多，但是依然可以超过SimCSE。...除了STS基准之外，值得探讨的是纯文本模型和多模态模型在其他基准上的性能差距，这些基准也可以评估句子特征的质量。...学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套！

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    苹果Core ML人工智能框架介绍

    引言 随着人工智能技术的发展，机器学习已经成为推动软件创新的关键力量。对于移动开发者而言，如何将这些强大的机器学习能力整合到自己的应用中变得尤为重要。...集成过程 让我们通过一个具体的示例来说明如何将一个图像分类模型集成到 iOS 应用中： 1. 模型训练 首先，在 TensorFlow 中训练一个图像分类模型。...转换过程中还需要指定输入输出的类型和尺寸等信息。 3. 模型集成 将转换后的 `.mlmodel` 文件添加到 Xcode 项目中。...Xcode 会自动生成一个对应的 Swift 类，用于加载和使用模型。开发者可以通过这个类的方法来加载模型，并处理输入输出数据。 4....请将YourModelName替换为你实际使用的模型名称，并确保模型文件已经被添加到了你的项目中。 持续发展 随着时间的推移，Core ML 不断地在进化和完善。

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    卷积神经网络(CNN)介绍与实践

    ，许多影像识别的模型也都是以CNN的架构为基础去做延伸。...另外值得一提的是CNN模型也是少数参考人的大脑视觉组织来建立的深度学习模型，学会CNN之后，对于学习其他深度学习的模型也很有帮助，本文主要讲述了CNN的原理以及使用CNN来达成99%正确度的手写字体识别...卷积运算 1 每次移动一步，我们可以一次做完整张表的计算，如下： ? 卷积运算 2 下面的动图更好地解释了计算过程： ? 左：过滤器在输入上滑动。右：结果汇总并添加到要素图中。...步幅为1 由于feature map的大小始终小于输入，我们必须做一些事情来防止我们的要素图缩小。这是我们使用填充的地方。 添加一层零值像素以使用零环绕输入，这样我们的要素图就不会缩小。...最终按照慕课网上的学习资料TensorFlow与Flask结合打造手写体数字识别，实现了一遍CNN,比较曲折的地方是前端，以及如何将训练的模型与flask整合，最后项目效果如下： ?

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    面向纯新手的TensorFlow.js速成课程

    本课程由CodingTheSmartWay.com出品，在本系列的第一部分中，你将学到： TensorFlow.js是什么 如何将TensorFlow.js添加到Web应用程序中 如何使用TensorFlow.js...向Web应用程序添加机器学习功能 什么是TensorFlow.js TensorFlow.js是一个JavaScript库，它可以将机器学习功能添加到任何Web应用程序中。...甚至，你可以使用TensorFlow.js用自己的数据再训练预先存在的机器学习模型，这些其中包括浏览器中客户端可用的数据。例如，你可以使用网络摄像头中的图像数据。...目前，你只需要理解：层是用来建立神经网络(模型)的，神经网络可以用数据训练，然后用训练后的信息来预测下一步的数值。 设置项目 让我们先来看一个例子。在第一步中，我们需要设置项目。...我们想要在下面实现的机器学习练习将使用来自该函数的输入数据（X，Y）并使用这些数字对训练模型。模型不会知道函数本身，我们将使用训练号模型根据X值输入预测Y值。

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