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AutoMl及NAS概述:更有效地设计神经网络模型工具

随着人工智能的迅速发展,深度学习工具箱也发生比较大的变化,从之前受欢迎的Caffe到Tensorflow等框架,好的深度学习框架能够帮助开发人员快速且高效地开发出相应的任务模型,完成相关的任务。这类深度学习工具箱都需要自己设计对应的网络模型,需要大量的实验以获得最终模型,整个过程比较费时费力。那在这个构造模型的过程中,肯定会想到,能不能让机器自己根据数据集构建合适的模型呢?答案是可以的。本文介绍的是近来新的一种深度学习工具箱——AutoML和神经架构搜索( Neural Architecture Search,NAS),它们是深度学习领域中新一任国王,以快速且简单粗暴的方式,并在不需要太多人为参与的情况下为我们的机器学习任务获得高精度模型。使用起来简单有效,这才是我们想要的人工智能!那么它是怎样工作的?如何使用呢?下

即构科技金健忠:回顾20年音视频技术演进

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/vn9PLgZvnPs1522s82g/article/details/82700948 多媒体技术是一个传统行业,从模拟到数字,VCD到蓝光,从窄带到宽带,标清到高清,技术演进让人的视听体验发生了颠覆式的改变。LiveVideoStack采访了即构科技CTO金健忠,他回顾了过去20年多媒体技术的发展,并展望了未来的技术趋势。 文 / 金健忠 策划 / LiveVideoStack LiveVideoStack:能否向LiveVideoStack读者简单介绍下自己,当初是如何进入音视频这个领域的,以及这些年的工作体会。 金健忠:大家好,我是金健忠,目前担任即构科技CTO。从2001年开始到现在,先后在InterVideo、ST意法半导体从事音视频软硬件方面的开发,2010年加入腾讯,组建QQ语音团队,做互联网音视频。5年时间里,我们逐渐发现互联网有很多应用都需要用到音视频。2015年和林友尧(即构科技创始人&CEO,QQ前总经理)等人出来创业,思考怎么把这些年在音视频领域积累的经验...

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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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