城建与市集–杜塞尔多夫游记

​-圣诞节有什么样计划?

-我准备去胡志明市和奥斯陆。

-哦!你一定要认真看看罗马,这是一个专程美的城池,你早晚会欣赏的!

谈到自家的圣诞计划,去过布达佩斯的恋人们都有志一同地向我盛赞这一个城市。

于是,未会晤已心动

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/

有一座城市,

生儿育女条件灵活、高性能机器学习模型服务体系。适合基于实际多少大规模运行,暴发多少个模型磨炼过程。可用以开发环境、生产环境。

她孕育了卡夫卡和多伦多昆德拉的灵感,

模型生命周期管理。模型先数据磨炼,逐渐暴发初叶模型,优化模型。模型多重算法试验,生成模型管理。客户端(Client)向TensorFlow
Severing请求模型,TensorFlow Severing重返适当模型给客户端。TensorFlow
Serving、gRPC(Google公司开源高性能、跨语言RPC框架),提供跨语言RPC接口,不同编程语言都能够访问模型。

她是歌德心中的最美城市,

TensorFlow Serving代码 https://hithub.com/tensorflow/serving
。源代码Bazel编译安装
https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow\_serving/g3doc/setup.md
,Docker安装。https://www.tensorflow.org/serving/setup 。结合TensorFlow
Serving,锻炼好模型,创设Docker镜像,推送到Google Container Registry
https://cloud.google.com/container-registry/docs/
。模型在Google云平台(Google Cloud
Platform)运行。Kubernetes成功安排模型服务。Serving Inception Model with
TensorFlow Serving and Kubernetes
https://tensorflow.github.ic/serving/serving\_inception 。Google ML
Engine,全托管TensorFlow平台,训练模型一键转换预测服务。

也是尼采眼中的绝密代表。

TensorFlow Flod https://github.com/tensorflow/fold ,《Deep Learning
with Dynamic Computation Graphs》https://openreview.net/pdf?id=ryrGawqex
。深度学习过程,模型磨炼多少预处理,不同结构数据剪裁成相同维度、尺寸,划分成批,进入磨练流程。静态图模型,缺点,输入数据不可以一般预处理,模型针对不同输入数据建立不同总结图(computation
graph)分别锻炼,没有充裕利用处理器、内存、高速缓存。
TensorFlow
Fold(现在还出了Eager格局,可以相比较学习),按照不同结构输入数据建立动态总括图(dynamic
computation),遵照各样不同输入数据建立不同统计图。动态批处理(dynamic
batching)自动组合总结图,实现输入数据里面批处理,批处理单个输入图内不同节点,不同输入数据间批处理,批处理不同输入图间运算。可插入附加指令在不同批处理操作间移动数据。简化模型磨炼阶段输入数据预处理过程。CPU模型运行速度增长10倍以上,GPU提升100倍。

如果说哪一座城市是世界的遗珠,

TensorFlow统计加速。GPU设备,XLA
框架融合OP,分布式统计、参数部分分布到不同机器,硬件统计,CPU更尖端命令集SSE、AVX,FPGA编写协理TensorFlow统计单元。
CPU加速。pip命令安装,与更常见机器兼容,TensorFlow默认仅在x86机器使用SSE4.1
SIMD指令。源代码安装可以得到最大性能,开启CPU高级指令集扶助。bazel
构建只可以在团结机器运行二进制文件。

这必将是波士顿。

bazel build -c opt –copt=-mavx –copt=-mavx2 –copt=-mfma
–copt=-mfpmath=both –copt=-msse4.2 –copt=-cuda -k
//tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package
/tmp/tensorflow_pkg

整座都市被列入世界遗产名录,

在/tmp/tensorflow_pkg发生whell文件,再用pip命令安装wheel文件。

拉各斯承载着历史和知识的辎重。

TPU 加速、FPGA加速。
GoogleTensorFlow设计专用集成芯片-张量处理单元(Tensor Processing
Unit,TPU)。CPU逻辑运算(if
else)能力很强,总计能力比GPU差,深度学习需要海量总括。GPU有强大浮点统计单元,GPU着色器(shader)对一批数量以同等步调执行同样指令流水。GPU同一时钟周期执行命令数量千级,3000条。CPU同一时钟周期执行命令数据几十级。数据交互能力远超CPU。GPU逻辑运算能力差,流水线并行能力(同一时钟周期并发执行不一逻辑连串能力)差,需要批数量同步调执行同一逻辑。神经网络需要广大数据交互能力,CNN卷积、矩阵运算操作,通过数据交互大幅提升性能。
葡京娱乐总站平台,GPU出厂后架构固定,硬件原生匡助指令固定。如神经网络有GPU不匡助指令,不能够间接硬件实现,只好软件模拟。FPGA加速,开发者在FPGA里编程,改变FPGA硬件结构。FPGA体系布局不一,不是冯·诺伊曼结构,是代码描述逻辑电路。只要片上逻辑门、引脚够多,全体输入、运算、输出都在一个时钟周期内成功。FPGA一个时钟周期执行两遍全部烧好电路,一个模块就一句超复杂“指令”,不同模块不同逻辑系列,体系里就一条指令。不同运算单元硬件直连,数据交互、流水线并行共存(GPU流水线并行能力约0),浮点运算能力不如GPU。适合低顺延预测推理,每批大小较小。
TPU,专用集成电路(application specific integrated
circuit,ASIC),硬件逻辑一旦烧写不可再编程,专门为TensorFlow做深度学习开发。TPU目前版本无法完全运作TensorFlow效用,高效预测推理,不涉及锻练。

这种沉重却不至让你窒息,

机械学习评测系统。

美景、美食和集贸和谐得和平进来,

人脸识别性能目的。
分辨性能,是否鉴别准确。Top-K识别率,给出前K个结果包含正确结果概率。错误拒绝辨识率(FNIR),注册用户被系统错误辩识为任何注册用户比例。错误接受辩识率(FPIR),非注册用户被系统识别为某个注册用户比例。
评释性能,验证人脸模型是否丰硕好。误识率(False Accept
Rate,FAR),将其别人误作指定人士概率。拒识率(False Reject
Rate,FRR),将点有名的人士误作其旁人士概率。识别速度,识别一副人脸图像时间、识别一个人日子。注册速度,注册一个人岁月。

予她长盛不衰的肥力。

闲话机器人性能目的。
答问正确率、任务完成率、对话回合数、对话时间、系统平均响应时间、错误音讯率。评价为主单元,单轮对话。人机对话进程,连续经过。http://sanwen.net/a/hkhptbo.html
《中国人工智能学会通讯》2016年第6卷第1期。聊天机器人,机器人答句和用户问句应该语义一致,语法正确,逻辑正确。机器人答句应用有趣、多样,不是平昔发生安全应对。机器人应该个性表达相同,年龄、身份、出生地基本背景音信、爱好、语言风险应该相同,能设想成一个头名人。

正史文化篇

作为一座整个城市都是文化遗产的都会,布加勒斯特的八方到处可以偶遇古典建筑,教堂、博物馆、画廊、城堡等等一体系。在此间,这些历史建筑不是的弹子中的保养风景,而是生活的一般性风景。

机械翻译评价格局。
BLEU(bilingual evaluation
understudy)方法,2002年,IBM沃森讨论核心提议。机器翻译语句与人类专业翻译语句越接近越好。下人工评价中度相关。正确句子作参照译文(reference)、正确句子(golden
sentence),测试句子作候选译文(candidate)。适用测试语料具有两个参考译文。相比较参考译文与候选译文相同片段数量,参考译文连续出现N元组(N个单词或字)与候选译文N元组相比,n单位有的(n-gram)相比。总结完全匹配N元组个数与参考译文N元组总个数比例。与地点无关。匹配片段数越多,候选译文质料越好。
METEOR,不仅要求候选译文在任何句子上,在句子分段级别上,都要与参考译文更接近。https://en.wikipedia.org/wiki/METEOR\#Algorithm
。在待评价字符串与参考文符串间创建平面图。待评价翻译每个一元组必须映射到参考翻译1个或0个一元组。选拔映射交叉数据较少的。

>关于建筑

坐落于伏尔塔瓦河岸的城堡山之上的加拉加斯城堡是社会风气上最大的古城堡之一。从波希米亚皇帝到神圣Houston帝国始祖,再到前几天捷克总理,这座城堡连结了千古与现在。

登上城堡山,在哥本哈根城建的平台上得以鸟瞰整个城市,一望无际的革命屋顶是成千上万亚特兰大影象的经典镜头,也给这座城市定下了体面又热情的基调。

圣维特大教堂是是布加勒斯特最大的礼拜堂,见证了当时的皇室在这边加冕得到无上雅观,也在此地重归地下拿到安息。最令人心醉的是教堂内的多幅彩色玻璃画。阳光透过彩色玻璃在柱子上投下色彩斑斓的影子,仿佛置身幻境。

黄金巷是独自于开普敦城建的一个小世界。这条建于16世纪的小街曾是城堡守卫者和金匠们的居住地,也由此得名黄金巷。与城建的美轮美奂不同,这条小街体现了及时居民朴素又不失生活乐趣的平常生活。一具具寒光凛凛的戎装和一间间回升当年活着境况的屋子将时刻凝固在这条小街。

有人说:走过这座桥才算来过哥本哈根。马德里昆德拉将这座桥作为了她的作品《生命不可以接受之轻》的封皮,可见这座桥收到的垂青之深。查尔斯(Charles)大桥享有“露天巴洛克(Locke)博物院”之称。桥两侧石栏杆上有30座出自巴Locke形式大师之手的雕刻,其中最知名的就是圣约翰(约翰)的雕像,已经被游客摸得油光发亮,成为求好运的“幸运雕像”。

“我就站在波士顿黄昏的广场,在许愿池投下了希望……”很两个人对休斯敦(Houston)的第一影像来自于蔡依林的《加拉加斯广场》。即便老城广场上尚未歌词中唱到的许愿池,可是此间的美景却比歌词中优化。

提恩教堂是老城广场周围最显然的建造。因其全部建筑风格沉郁幽深,又饱含灰红色的哥特式尖顶双塔,所以又有“魔鬼教堂”之称。教堂内的素描和摄影都封存完好美轮美奂,尽管因为无法录像不能享受其中照片,但真正来到老城广场必去的一处景点。

常用通用评价目的。
准确率、召回率、F值、ROC、AUC、AP、mAP。
ROC(Receiver Operating Characteristic,受试者工作特色曲线)、AUC(Area
Under roc Curve,曲线下面积),评价分类器目的。ROC曲线横坐标FPR(False
positive rate),纵坐标TPR(True positive
rate)。ROC曲线越接近左上角,分类器性能越好。AUC,ROC曲线下方面积大小。ROC曲线处于y=x直线上方,AUC值介于0.5~1.0。AUC值越大表示性能越好。专门AUC总结工具
http://mark.goadrich.com/programs/AUC/
AP(average precision,平均准确性)、mAP(mean average
precision,平均准确性平均)。总结机视觉,分类问题,AP模型分类能力重要目的。只用P(precision
rate, 准确率)和R(recall
rate,召回率)评价,组成PR曲线趋势召回率越高准确率越低。AP曲线下边积,等于对召回率做积分。mAP对拥有类型取平均,每个类作一次二分拣任务。图像分类杂谈基本用mAP标准。

当面数据集。

>关于博物馆

假设你喜欢博物馆和展出,那么您肯定会迷路在汉堡。大到国家博物馆,小到玩具博物馆,各类博物馆在亚特兰大的地形图上聚讼纷纭。所有你感兴趣的,还有你未曾想到过的,在这里都能摸到它的野史脉络。

捷克国家博物馆是捷克最大的博物馆。作为“布加勒斯特之春”事件爆发地,这座博物馆的意思远远超越收藏显示。建筑上的斑驳痕迹把那一段历史书上抽象的野史拉进现实。蚕豆参观时博物馆的旧馆在收拾中,但是新馆中的展览也相当值得一看。以“诺厄(Noah)方舟Aoah’s
Ark”为主旨的展览囊括了世界各地的动植物标本,栩栩如生,仿佛身处动物世界。在一众文物珍品和名人书画的展览中相对独树一帜,令人赏心悦目。

捷克江山艺术馆是这一次旅程中的意外得到。这座位于老城广场紧邻的艺术馆在闹市中的偏安一隅,不留意间极容易错过。如今艺术馆中正在设置南美洲艺术展和波西米亚洛可可艺术代表Norbert
Grund的作品展。即使在神州曾经看过大小的展览,但在此处比较北美洲各国的艺术著作并探讨非洲人对南美洲艺术品的领会也是一件有趣的事。

玩具博物馆如同是一家私人博物馆,展馆不大,收藏品也称不上贵重,但也别有一番意思。这里有女孩们刻钟候恨不得的芭比(Barbie)娃娃,也有星战迷们一定会喜欢的手办玩具,更有用玩具组合出的生存景象。假诺你感兴趣,也真是一个好的排解去处。

图形数据集。
ImageNet http://www.image-net.org/
。世界最大图像识别数据集,14197122张图像,浦项科技高校视觉实验室终身助教李飞飞成立。每年ImageNet大赛是国际总结机视觉一流赛事。
COCO http://mscoco.org/
。微软创立,分割、加字幕标注数据集。目标划分,通过上下文举行鉴别,每个图像包含五个目的对象,超过300000图像,领先2000000实例,80种对象,每个图像包含5个字幕,包含100000个人关键点。
CIFAR(Canada Institude For Advanced Research) https://www.cifar.ca/
。加拿大先进技术研究院采集。8000万小图片数据集。包含CIFAR-10、CIFAR-100六个数据集。CIFAR-10,60000张32×32
RGB彩色图片,共10个门类,50000张训练,10000张测试(交叉验证)。CIFAR-100,60000张图像,100个项目,每个项目600张图像,500张磨炼,100张测试。20个大类,每个图像包含小项目、大门类六个记号。

庙会生活篇

至于休斯敦(Houston)的野史人文景色已经重重洒洒写了大多篇,也许你早就审美疲劳。这时候,一定需要色香味俱全的美食和活泼生动的街头市集来振作你的旺盛。尽管拥有悠久的野史和坚实的底蕴,布达佩斯却并不高高在上,美食和集市成为了长长画卷中的跳跃音符。

人脸数据集。
AFLW(Annotated Facial Landmarks in the Wild)
http://lrs.icg.tugraz.at/research/aflw/
,从Flickr收集带标注面部图像大规模wyskwgk,各个姿态、表情、光照、种族、性别、年龄因素影响图片,25000万手工标注人脸图片,每个人脸标注21个特征点,大多数多彩,59%女性,41%男性。异常适合人脸识别、人脸检测、人脸对齐。
LFW(Labeled Faces in the Wild Home) http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
。美利坚联邦合众国内布拉斯加大学阿姆斯特分校总结机视觉实验室整理。13233张图片,5749人,4096人只有一张图纸,1680个多于一张。用于啄磨非受限意况人脸识别问题。人脸外形不平稳,面部表情、寓目角度、光照条件、室内室外、遮盖物(口罩、眼镜、帽子)、年龄影响。为文化界评价识别性能标准(benchmark)。
GENKI http://mplab.ucsd.edu
,科罗拉多大学采集。包含GENKI-R2009a、GENKI-4K、GENKI-SZSL。GENKI-R2009a,11159图纸。GENKI-4K,4000图纸,笑与不笑两类,每个图片人脸姿势、头转动标注角度,专用笑脸识别。GENKI-SZSL,3500图像,广泛背景、光照条件、地理地点、个人身份、种族。
VGG Face http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/vgg\_face/
。2622个例旁人,每个人1000张图片,磨练人脸识别大数目集。
CelebA(Large-scale CelebFaces Atributes,大规模有名的人人脸标注数据集)
http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html
。10177个名士,202599张有名的人图像,每张图像40个特性标注。

>关于美食

如若问捷克人他们的观念美食是何等,很五人一定会说 vepřo-knedlo-zelo,
猪肉 – 馒头 –
酸白菜。来到加拉加斯的第一天,蚕豆就和恋人迫不及待地品尝了捷克显赫一时的猪肘子

Mustek
Restaurant是一家坐落瓦茨拉夫广场相邻的捷克价值观饭馆。饭馆工作非凡霸气,需要排队等位。在等候的经过中,看着餐馆门口转着圈圈烤着的猪肘子,蚕豆已经非常眼红了。固然猪肘子的面皮略有些烤过了,可是总体寓意仍然不负闻名的。值得一提的是,这家饭馆还是一家以刽子手为核心的餐厅。旅社内摆设着行刑斧和木桌,还足以和扮成刽子手的职工合影。

烤面包圈是捷克的风味小吃之一,在加拉加斯走出五步就有一家小店在卖烤面包圈。刚烤好的面包圈表面撒有糖粉,口感酥脆,麦香浓郁。仍可以够要求在其中涂上巧克力、果酱等待,甚至塞入冰淇淋或者热狗。旅行几天吃吃吃肯定感觉长肉的蚕豆本来是不容的,不过架不住大街小巷人手一个烤面包圈,最终终于没有抗拒住诱惑。

视频数据集。
YouTube-8M https://research.google.com/youtube8m/
。800万个YouTube视频URL,50万钟头长度录像,带有视频标注。

问答数据集。
MS MARCO(Microsoft Machine Reading Comprehension) http://www.msmarco.org
。微软颁发,10万个问题和答案数据集。创制像人类一样阅读、回答问题系统。基于匿名真实数据构建。
康奈尔大学影视对白数据集
https://www.cs.cornell.edu/~cristian/Cornell\_Movie-Dialogs\_Corpus.html
。600部好莱坞影片对白。

>关于市集

瓦茨拉夫广场是慕尼黑新城的买卖和文化主题,有着杜塞尔多夫的“香榭丽舍大街”之称。说是广场,其实是一条长街。街道两边是满目标百货商场和品牌集团,街道主题则是售卖小吃和小玩意儿的集市。

有意思的是,哥本哈根的许多市集中都会产出一个圈养着牛羊的棚屋,行人可以无限制抚摸和视频,虽然想更进一步密切接触,也可以买饲料亲手喂这几个小动物。

夜幕的瓦茨拉夫广场闪烁着彩灯,宾馆门口烤得流油和小猪和一家家琳琅满目标店堂都在诱惑着您“犯罪”。

蚕豆最欣赏的是一家叫Captain
坎蒂(Candy)的糖果店,一踏进去就被幸福的气息熏得直冒粉红泡泡,直想扑进装着各色糖果的大木桶中。

老城广场小城广场也是哥本哈根人流密集的2个公司、饭馆和集市的聚集地。在此处可以尝到北欧经典的热白酒、各色本地小吃,可以目睹手工艺人们现场创立工艺品,也足以观赏街头艺人的演艺,和满地的白鸽互动。假使逛累了,随意走进一家宾馆,都不会让您后悔。

总长安排

Day1:国家博物馆-瓦茨拉夫广场

Day2:胡志明市城堡-小城广场-查理(Charles)大桥-老城广场-玩具博物馆-瓦茨拉夫广场(购物)

Day3:老城广场-天文钟-圣Nicholas教堂-提恩教堂-火药塔-国家艺术馆

电动驾驶数据集。
法兰西共和国国家新闻与自动化探讨所游客数据集(INRIA Person Dataset)
http://pascal.inrialpes.fr/data/human/
。作为图像和录像中直立人检测研商工作有的征集。图片两种格式,一有所相应注释文件原始图像,二有着原始图像经过专业处理64×128像素正像。图片分只有车、唯有人、有车有人、无车无人4个项目。
KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological
Institute) http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
。车辆数据集,7481个教练图片、7518个测试图片。标注车辆连串、是否截断、遮挡境况、角度值、二维和三维框、地点、旋转角度。

年纪、性别数据集。
Adience 数据集 http://www.openu.ac.il/home/hassner/Adience/data.html
。来源Flickr相册。用户用智能手机设备拍摄,2284类型,26580张图纸。保留光照、姿势、噪声影响。性别、年龄估算、人脸检测。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

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