树叶识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中树叶（'广玉兰', '杜鹃', '梧桐', '樟叶', '芭蕉', '银杏'）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台，实现用户在网页上上传一张树叶图片识别其名称。
最近在思考一些机器学习给设计带来的思维转变，还有对交互设计的影响，本文把一些读书笔记，及感想总结而成，主要是涉及AI技术、技术思维、设计思维、设计工具、用户体验设计等内容。
从亚马逊到Facebook，再到谷歌和微软，全球最顶尖、最有影响力的技术公司都将目光转向了人工智能（AI）。本文将介绍AI、机器学习以及深度学习，其中着重介绍深度学习是如何工作的，以及深度学习为何直到今天才开始成熟，最后，介绍开源的深度学习框架。
AI 科技评论按：当训练好的图像分类器遇到了训练数据里不存在的类别的图像时，显然它会给出离谱的预测。那么我们应该如何改进分类器、如何克服这个问题呢？
在 NeurIPS 2018 的论文 Computing Higher Order Derivatives of Matrix and Tensor Expressions 中，研究者表明，他们基于张量微积分（Tensor Calculus）所建立的新自动微分库具有明显更紧凑（compact）的表达式树（expression trees）。这是因为，张量微积分使用了索引标识，进而使前向模式和反向模式的处理方式相同。
[1]《Towards Improved Cartoon Face Detection and Recognition Systems》
针对目标图像（具有统一特征的图像），进行基于深度学习技术的模型训练，通过调优模型结构与参数，得到对于指定图像具有提取特征信息的模型 M。将库中所有图像通过 M 提取出特征信息，并将特征信息存储在ceph 中，所有特征信息提取完成后，创建多叉树索引。当用户上传图片查找时，用 M 提取图片的特征信息，将提取的特征信息转换为索引树叶节点相同数据结构，用该数据在索引中查找到相似度符合要求的图片。
本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用。使得读者能够对“投影技术”加速认识和理解，从而在解决具体问题的时候多一个有效方法。我第一次集中遇到需要“投影”技术解决的问题，是在“答题卡”项目中。
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Tensorflow是一种广泛使用的深度学习框架，已经成为深度学习的事实标准。Tensorflow2是Tensorflow的最新版本，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。
1、了解tensorflow及关键社区资源；2、能够自主训练和应用自己想要的模型（主要）；3、开阔前端智能化的思考与认知；
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 随着谷歌2015年发布开源人工系统TensorFlow，让本就如火如荼的深度学习再添一把火，截至现在，TensorFlow已经历了多个版本演进，功能不断完善，AI开发者也能灵活自如的运用TensorFlow解决一些实际问题，下面雷锋网会对一些比较实用的TensorFlow应用做相关整理，让大家对TensorFlow有理性和感性的双层认知。 Tensor
◆学习一个模型,使用的数据是没有被标记过的,自己默默地在学习隐含的特征,寻找模型与规律
之前写过一篇《这个中秋，我开发了一个识别狗狗的app》。图片识别可以算作是深度学习领域烂大街的主题，几乎每本书和教程都会拿来作为入门示例。移动端的图片识别的教程也很多，大多数都脱胎于Google的教程《TensorFlow for Poets》和《TensorFlow for Poets 2: Android》。有了现成的教程，我对实现狗狗的图像识别信心满满，认为重点在于信息的展示及狗狗信息的收集。
选自Google Research 机器之心编译 参与：路雪 近日，谷歌开放语音命令数据集，发布新的音频识别教程，旨在帮助初学者利用深度学习解决语音识别和其他音频识别问题。 语音命令数据集地址：http://download.tensorflow.org/data/speech_commands_v0.01.tar.gz 音频识别教程地址：https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/audio_recognition 在谷歌，我们经常被问到如何使
tensorflow高质量资料，让您又快又好地学习和应用tensorflow。 本文汇总tensorflow的高质量资料，包括：文档、论文、书籍、课程和案例。 1 文档 1 Getting Started With TensorFlow，从这里开始学习和认识tensorflow。 2 Tensorflow编程人员指南，指导如何用tensorflow编程。 3 Tensorflow教程，介绍tensorflow如何解决一些经典问题。例如：图像识别、文本挖掘等 2 论文 1 TensorFlow: Large-
睡岗识别可以通过TensorFlowAI深度学习框架智能分析技术，睡岗识别识别出现场人员是否存在睡岗情况，及时发出预警，避免因操作人员的疏忽而导致的安全事故。TensorFlow 是一个开源的机器学习的框架，我们可以使用 TensorFlow 来快速地构建神经网络，同时快捷地进行网络的训练、评估与保存。也正是因为 TensorFlow 是一个开源的软件库，因此只要我们安装了 TensorFlow，我们就可以使用import 的方式来引入。
云栖君导读：深度学习算法与计算机硬件性能的发展，使研究人员和企业在图像识别、语音识别、推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前，视觉模式识别领域取得了第一个超凡的成果。两年前，Google大脑团队开发了TensorFlow，并将深度学习巧妙的应用于各个领域。现在，TensorFlow则超越了很多用于深度学习的复杂工具。 利用TensorFlow，你可以获得具有强大能力的复杂功能，其强大的基石来自于TensorFlow的易用性。 在这个由两部分组成的系列中，我将讲述如何快速的创建一个应用于图像识别的卷
问耕 编译自 Source Dexter 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 作者简介：akshay pai，数据科学工程师，热爱研究机器学习问题。Source Dexter网站创办人。 TensorFlow是Google的开源深度学习库，你可以使用这个框架以及Python编程语言，构建大量基于机器学习的应用程序。而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架，开源发布到GitHub上。 这次跟大家分享一些GitHub上令人惊奇的TensorFlow项目，你可以直接在你的应用中使用，或者
框架的选择 如上一节课所说，随着机器学习的发展，目前已经出现很多不错的学习框架，这里我们做个对比： TensorFlow：深度学习最流行的库之一，它不仅便携、高效、可扩 展，还能在不同计算机上运行。小到智能手机，大到计算机集群。它是一款轻量级的软件，可以立刻生成你的训练模型，也能重新实现它；TensorFlow 拥抱创新，有强大的社区、企业支持， 因此它广泛用于从个人到企业、从初创公司到大公司等不同群体。 Caffe: 卷积神经网络框架，专注于卷积神经网络和图像处理，是用 C ++语言写成的。 Theano
近来这篇文章很火：How to build a robot that “sees” with $100 and TensorFlow （作者是Lukas，CrowdFlower创始人） ，中文译本为《
自 2015 年 11 月首次发布以来，TensorFlow 凭借谷歌的强力支持，快速的更新和迭代，齐全的文档和教程，以及上手快且简单易用等诸多的优点，已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在所有这些 AI 应用场景中，或许是源于视觉对人类的直观性和重要性，图像识别成为其中发展速度最快的一个。目前，该技术已经逐渐趋于成熟，并在人脸和情绪识别、安防、医疗筛查和汽车壁障等诸多领域都取得了重大成功。 在这种情况下，对于绝大多数的 AI 开发者而言，利用 Te
微信日前官宣小程序支持AR功能。欧莱雅集团旗下阿玛尼美妆的官方微信小程序——“阿玛尼美妆官方精品商城”成为首个支持动态AR试妆的小程序，标志着全新的线上零售体验。
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展，将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状，以及神经网络在边缘设备上的应用。
本文介绍了深度学习在数字识别上的应用，通过使用Tensorflow框架在Windows系统上搭建环境，并运行一个识别手写数字的示例程序。文章还提到了安装过程中的注意事项，以及Tensorflow在GPU上的支持。
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”，因此称为TensorFlow。TensorFlow架构允许在台式机，服务器或移动设备中的多个CPU或GPU上进行部署。还有与Nvidia的并行计算平台CUDA集成的扩展。这使得在GPU上部署的用户可以直接访问并行计算任务所需的虚拟指令集和GPU的其他元素。
蔬菜识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。
今天我想送给大家两句话：1：在这个浮躁的社会中，每个人都想找到捷径，那么我想认真踏实地做好一件事也便是最大的捷径了。2：不要管别人做什么，有自己的目标，可能你现在的环境牛人多多，让你压力巨大，也可能你
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”，因此称为TensorFlow。
又是一年一度的十一黄金旅游周，你是在景区看人从众叕，还是在高速公路上观看大妈打太极呢？旅游黄金周我一般是尽量不出门，这个十一也不例外。十月一日跑了一个半马迎接国庆，十月二号选择去了一个偏门的景点：张之洞与武汉博物馆。今天则宅在家，吃吃喝喝之余，琢磨起识别狗狗的微信小程序。
最近业余时间做些创新探索，在微信小程序上实现找到纸或笔记本，定位，然后取到纸上的简笔画，之后进行简笔画识别，找到对应位置（之后可以在此位置上加载对应3d模型，实现ar效果, 对应ar官方案例：https://github.com/bbSpider/miniprogramThree）
第一期中，分享了 TensorFlow Lite 的一些基本知识。今天与大家分享 Android 平台上的一些 TensorFlow Lite 应用，先来一起看看视频吧：
机器之心报道 机器之心编辑部 TensorFlow 2.10 已发布，还没有更新的小伙伴现在可以更新了。 近日，TensorFlow 官方宣布， TensorFlow 2.10 来了！距离上次 2.9 版本的更新仅仅过去三个月。 TensorFlow 地址：https://blog.tensorflow.org/2022/09/whats-new-in-tensorflow-210.html 新版本的亮点包括：Keras 中新的用户友好特性、Windows 中扩展 GPU 支持等等。此版本还标志着 Ten
校园视频AI分析识别算法通过分布式TensorFlow模型训练，校园视频AI分析识别算法对学生的行为进行实时监测，当系统检测到学生出现打架、翻墙、倒地、抽烟等异常行为时算法将自动发出警报提示。在做算法模型训练过程中，深度学习应用到实际问题中，一个非常棘手的问题是训练模型时计算量太大。为了加速训练，TensorFlow可以利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。TensorFlow可以通过td.device函数来指定运行每个操作的设备，这个设备可以是本设备的CPU或GPU，也可以是远程的某一台设备。TF生成会话的时候，可愿意通过设置tf.log_device_placemaent参数来打印每一个运算的设备。
hi，大家好~我是shadow，一枚设计师/全栈工程师/算法研究员，目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计，当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
AI科技评论按：自动语音识别（Automatic speech recognition，ASR）领域被广泛使用的开源语音识别工具包 Kaldi 现在也集成了TensorFlow。这一举措让Kaldi的
我们知道大多数的 AI 是在云端运算的，但是在移动端使用 AI 具有无网络延迟、响应更加及时、数据隐私等特性。
【导读】AI科技大本营曾报道过，TensorFlow 2.0 已经在开发计划中了，相信在不久的将来就会和我们见面。那么现在的 TensorFlow 都有哪些功能，大家是否都全部了解呢？近日，谷歌在 Google Cloud Next 上发布了关于TensorFlow 的所有新内容，AI科技大本营已经为你准备好了~
Google 推出 TensorFlow.js 已有多年，JavaScript 也不知不觉成为了世界上最好的语言。相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说，都有一个共同的疑惑：TensorFlow.js 到底能做些什么？
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 自2015年11月发布以来，谷歌旗下的机器学习开源框架TensorFlow已经在图像识别，大数据分析，语音识别和语义理解，机器翻译等各个领域得到了广泛应用，同时也得到了业内人士的普遍认可，成为了目前最受关注和使用率最高的开源框架之一。 本文将重点整理TensorFlow框架的入门和安装教程。更多关于TensorFlow的深入介绍、应用项目以及各机器学习
开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？ 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法，帮助读者解决业务问题。 下图总结了在 GitHub 中最受
现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能
【导读】1月17日，Arduino社区的编辑SAGAR SHARMA发布一篇基于TensorFlow API的图像识别实例教程。作者通过TensorFlow API快捷地实现一个命令行图像分类例子，详
转载请附：博文网址： urlteam ，github 网址：tensorflow_cnn
Google决定开源TensorFlow是为了让每个开发人员和研究人员都能方便地使用人工智能来解决多样化的现实问题。自开源以来，TensorFlow的下载次数超过了760万次，提交次数高达8万次，拉取请求13万余次，贡献者2400多名。
机器学习作为一个领域，正以惊人的速度发展。Github 是全世界开发者都在关注的网站，最高质量的代码被定期发布在这里。
TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。
AI 研习社按，在数据分析秘籍在这里：Kaggle 六大比赛最全面解析（上）一文中，AI 研习社介绍了结构化数据和 NLP 数据的处理方式，其中包括对 Titanic，房价预测，恶意评论分类，恐怖小说家身份识别四个比赛的详细分析。
原文：Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
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