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PyTorch Hub:图灵奖得主 Yann LeCun 强推!一行代码轻松复现主流模型

雷锋网 AI 科技评论按:6 月 11 日,Facebook 宣布推出 PyTorch Hub。这是一个简单的 API 和工作流程,包含计算机视觉、自然语言处理领域的诸多经典模型的聚合中心,为机器学习研究的复现提供了基础的构建模块。无论是 ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN,还是 MobileNet 等经典模型,只需输入一行代码,就能实现一键调用。 图灵奖得主 Yann LeCun 强烈推荐 关于 PyTorch Hub 可复现性是许多研究领域的基本要求,包括基于机器学习技术的研究领域。然而,许多机器学习出版物要么不可复现,要么难以复现。随着研究出版物数量的持续增长,包括目前在 arXiv 上的数万份论文以及历史大会投稿,研究的可复现性比以往重要得多。虽然其中很多出版物都附上了有用的代码以及训练有素的模型,

AI安防风口下,百亿智慧工地市场的机遇与痛点

据智研咨询发布的报告,2018年我国智慧工地行业市场规模达到99.1亿元,同比增长24.03%。   相比于目前安防市场几千亿的市场规模,智慧工地显然还是一个不大的“盘子”。 不过,由于AI、物联网、BIM等技术的赋能和融合,加之政府的愈加重视,这一与智慧城市建设息息相关的领域,也正在以加速成长的方式占领着市场。 智慧工地的落地场景在哪里? 谈到智慧工地,很多人的印象还停留在安全帽的检测和配备人脸识别闸机上。 但实际上,作为一个人、车、物密集的场景,智慧工地的场景落地并不简单,并且还涉及到工地端、企业端和政府端三方市场的对接,是一个必须做到“小而美”的市场。 具体来说,工地的施工现场管理难、作业人员多、环境复杂。 并且工地建设涉及各方,容易形成信息孤岛,各方对接难,审批流程也很复杂。 传统的工地建设模

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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