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使用 MNIST 图像识别数据集

下载代码示例 机器学习领域中最迷人的主题之一是图像识别 (IR)。使用红外系统的示例包括使用指纹或视网膜识别的计算机登录程序和机场安全系统的扫描乘客脸寻找某种通缉名单上的个人。MNIST 数据集是可用于实验的简单图像集合­沙用红外的算法。这篇文章并介绍了一个相对简单 C# 程序,向您介绍的 MNIST 数据集,这反过来你接触到红外的概念。 它不太可能你会需要使用红外大多数软件应用程序,但我觉得你可能有用的信息在这篇文章为四个不同的原因。第一,没有更好的方法,了解的 MNIST 数据集和 IR 概念比通过试验与实际的代码。第二,有一个基本的理解的红外将帮助您了解的功能和真实的、 先进的红外系统的限制。第三,在这篇文章中解释的编程技术的几个可用于不同的、 更常见的任务。第四,你就会找到红外有趣的在其自己的权利。 看到这篇文章去哪儿的最佳方法是要看一看在演示程序图 1。演示计划是一个经典的 Windows 窗体应用程序。标签为加载图像的按钮控件读入内存称为MNIST 的数据集的标准图像识别数据集。数据集包含的 60,000 手写体数字从 0 到 9,已经数码化。演示了作为一位映射的图像显示当...

会编程的 AI + 会修 Bug 的 AI,等于什么 ?

2017-02-25 Python开发者 (点击上方公众号,可快速关注) 关于人工智能未来的畅想,除了家庭服务机器人,快递无人机,医用机器人等等,Lucas Carlson 认为人工智能在另外一个领域的可能带来的变革,却没有引起公众的足够注意——这就是:让计算机自己编程。 2016年11月末,Lucas Carlson 撰文: 目前,机器学习方面的专家倾向于把研究聚焦于具体领域内高度裁剪的 AI 应用——比如:面部识别、自动驾驶汽车、语音识别,甚至是互联网搜索结果等方面。但是,这些技术同样可以应用到让计算机理解其自身的代码架构上——当然这里是指脱离人类的帮助、解释和干涉的情况下进行的理解——其实这种对代码的“理解”和让计算机理解自然语言,或是识别图像并没有本质的区别。 如果代码能够自我分析——做到比人类更快地修正错误并不断优化——那么技术革新将会发生得越来越快。其带来的可能性几乎是无穷无尽的:医学上的进步,更智能的机器人,更“智能“的手机等等。 ……而 AI 将会改变这种局面。 Lucas的全文,请参见《让代码写代码,自主编程的 AI 离我们还有多远?》(http://blog.job...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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