培训关于批处理AI的分布式培训此仓库是有关如何使用BatchAI以分布式方式训练CNN模型的教程。
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都
2023/7/28 19:18:56
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GAN及其在数字表演方向的应用前景，关正，丁刚毅，GAN（生成式对抗网络）是由GoodFellow在2014年提出的机器学习模型。
由于其通用性训练模型的适配延展性、辨别器快速收敛的能力以及在很�
由于其通用性训练模型的适配延展性、辨别器快速收敛的能力以及在很�
2023/6/13 22:12:53
1.7MB
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《ModelPredictiveControl:TheoryandDesign》这本书是国外大学学习模型预测控制（MPC）的指定教材，出版于2009年。
2023/6/13 13:25:01
2.64MB
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Myo_gestureArmBand_experiments通过实施scikit-learn机器学习模型，使用MyoArmband进行自定义手势识别。
该项目正在使用NiklasRosenstein在提供的MyoSDK的Python绑定。
给他的仓库一个星星。
一旦按照Niklas的指示安装了绑定，请尝试看看是否可以运行他的示例python脚本之一（在./examples/目录中）。
如果Niklas的示例不起作用，则说明绑定本身做错了什么。
您必须首先弄清楚。
如果成功，那么可以尝试运行我在此处编写的newRunScript.py脚本。
如果Niklas的示例正常工作，而我
该项目正在使用NiklasRosenstein在提供的MyoSDK的Python绑定。
给他的仓库一个星星。
一旦按照Niklas的指示安装了绑定，请尝试看看是否可以运行他的示例python脚本之一（在./examples/目录中）。
如果Niklas的示例不起作用，则说明绑定本身做错了什么。
您必须首先弄清楚。
如果成功，那么可以尝试运行我在此处编写的newRunScript.py脚本。
如果Niklas的示例正常工作，而我
2023/6/13 12:42:46
651KB
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无人车辆轨迹跟踪入门必备本书主要引见模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制方面的基础应用技术。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合路径规划与跟踪实例给出了Matlab仿真代码和详细仿真步骤，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
本书一方面可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。
本书主要引见模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。
所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合路径规划与跟踪实例给出了Matlab仿真代码和详细仿真步骤，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
本书一方面可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。
本书主要引见模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。
所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
2023/3/11 14:44:08
33.73MB
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很多初入深度学习的学生都会遇到各种环境配置问题，环境搭建不好模型就跑不了，所以这是限制新手的一大难点，MATLAB具有成熟的运行环境，无需配置，这点对于想跑通一个深度学习模型的新手是非常有利的。
所以，本教程手把手教你使用MATLAB中的深度学习框架，完成遥感影像分类的具体操作步骤。
本教程给出完整的代码、操作手擦、原始训练及测试样本，旨在最大限度的简化操作步骤，让深度学习零基础的学生也可以轻松跑通深度学习代码，增加自信心和学习兴味，为遥感影像分类提供一个可借鉴的新型的方法。
所以，本教程手把手教你使用MATLAB中的深度学习框架，完成遥感影像分类的具体操作步骤。
本教程给出完整的代码、操作手擦、原始训练及测试样本，旨在最大限度的简化操作步骤，让深度学习零基础的学生也可以轻松跑通深度学习代码，增加自信心和学习兴味，为遥感影像分类提供一个可借鉴的新型的方法。
2023/3/7 11:10:21
6.26MB
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如果您欣赏我们的工作，请给我们一颗星星什么是Hopsworks？Hopsworks及其功能商店是一个开源的数据密集型AI平台，用于大规模开发和运转机器学习模型。
快速开始bash<(curl-shttps://repo.hops.works/installer/latest/hopsworks-installer.sh)推荐的最低。
大约需要1-2小时才能完成，具体取决于您的带宽。
AzureCLI或GCPCLI安装程序快速入门bash<(curl-shttps://repo.hops.works/installer/latest/hopsworks-cloud-installer.sh)如果您（在Linux机器上）安装了Azure或GCPCLI实用程序，则（Hopsworks-cloud-in
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2023/2/17 5:44:20
6.84MB
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《ModelPredictiveControl:TheoryandDesign》这本书是国外大学学习模型预测节制（MPC）的指定教材，出版于2009年。
2023/2/9 15:26:42
2.64MB
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目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域
2023/2/8 8:49:32
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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