从原理到代码：大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块

从原理到代码：大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块 | AI 研习社

2017-08-01 596

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 TensorFlow 自己亲手搭建一个图像识别模块，就成了一项最顺理成章的挑战。

为了帮助有志于此的开发者实现目标，也为了向那些亲手搭建过图像识别模块的技术达人提供一个与行业大牛交流、学习的机会，本次公开课雷锋网 AI 研习社有幸邀请到才

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横评：五款免费开源的语音识别工具

作为 SVDS 研究团队的成员，我们会经常接触各种不同的语音识别技术，也差不多见证了语音识别技术近几年的发展。直到几年之前，最先进的语音技术方案大多都是以语音为基础的（phonetic-based），包括发音模型（Pronunciation models），声学模型（Acoustic Modelling）和语言模型（Language Model）等。通常情况下，这些模型大多都是以隐马尔可夫模型（HMM）和 N-gram 模型为核心的。未来，我们希望以这些传统模型为基础，探索一些诸如与百度 Deep Speech 等最新的语音识别系统相结合的新技术。当然，目前互联网上可以找到许多针对这些基础模型进行解释、汇总的文章和资料，但针对它们之间的差别和特点展开阐述的却并不多。为此，我们对比了五款基于 HMM 和 N-gram 模型的语音识别

2017-08-02

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2017-08-02

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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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。