HTML 简单介绍

人脸识别性能目的。
识别性能,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其它注册用户比重。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。
阐明性能,验证人脸模型是否充足好。误识率(False Accept
Rate,FAR),将其外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别人士概率。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。

http://www.softwhy.com/article-509-1.html

当众数据集。

(1).标签由五个左右尖括号<>包围的第一字组合,这么些根本字不是程序员自己定义的,如<td>和<table>。

常用通用评价目的。
准确率、召回率、F值、ROC、AUC、AP、mAP。
ROC(Receiver Operating Characteristic,受试者工作特点曲线)、AUC(Area
Under roc Curve,曲线下边积),评价分类器目标。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统计工具
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)。总计机视觉,分类问题,AP模型分类能力根本目的。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对所有品种取平均,每个类作一遍二分类任务。图像分类随笔基本用mAP标准。

(7).二零零六年HTML5草案发布,现在还在圆满中。

问答数据集。
MS MARCO(Microsoft Machine Reading Comprehension) http://www.msmarco.org
。微软发表,10万个问题和答案数据集。制造像人类一样阅读、回答问题系统。基于匿名真实数据构建。
康奈尔高校影视旁白数据集
https://www.cs.cornell.edu/~cristian/Cornell\_Movie-Dialogs\_Corpus.html
。600部好莱坞影片独白。

(2).标签一般是成对出现,但并不是一切的标签都是这样,如<td></td>是成对出现,<meta>单独出现。

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

(2).1995年发布HTML2.0。

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,模型操练多少预处理,不同结构数据剪裁成相同维度、尺寸,划分成批,进入操练流程。静态图模型,缺点,输入数据不能够一般预处理,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情势,可以相比较学习),依据不同结构输入数据建立动态总结图(dynamic
computation),遵照各种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多少。简化模型磨炼阶段输入数据预处理过程。CPU模型运行速度提高10倍以上,GPU提升100倍。

(1).1993年由互联网工程小组发表HTML1.0。

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,大多数五颜六色,59%女性,41%男性。非常适合人脸识别、人脸检测、人脸对齐。
LFW(Labeled Faces in the Wild Home) http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
。美利坚同盟国怀俄明大学阿姆斯特分校总计机视觉实验室整理。13233张图片,5749人,4096人只有一张图纸,1680个多于一张。用于商讨非受限情状人脸识别问题。人脸外形不平稳,面部表情、观望角度、光照条件、室内室外、遮盖物(口罩、眼镜、帽子)、年龄影响。为学术界评价识别性能标准(benchmark)。
GENKI http://mplab.ucsd.edu
,威斯康星高校收集。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、地理地方、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张图纸,磨炼人脸识别大数据集。
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个有名气的人,202599张名家图像,每张图像40个属性标注。

一.HTML简短介绍:

视频数据集。
YouTube-8M https://research.google.com/youtube8m/
。800万个YouTube视频URL,50万刻钟长度录像,带有视频标注。

HTML是Hypertext 马克(Mark)up Language的英文缩写,即超文本标记语言。

年龄、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系列,26580张图片。保留光照、姿势、噪声影响。性别、年龄算计、人脸检测。

二.HTML的标签:

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

三.HTML的发展史:

语言,机械学习评测系统。

(3).1996年揭橥HTML3.2,W3C推荐标准。

图表数据集。
ImageNet http://www.image-net.org/
。世界最大图像识别数据集,14197122张图像,瑞典皇家理工高校视觉实验室终身教师李飞飞创设。每年ImageNet大赛是国际总计机视觉顶级赛事。
COCO http://mscoco.org/
。微软成立,分割、加字幕标注数据集。目的划分,通过上下文举行分辨,每个图像包含多少个对象对象,领先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/
。加拿大先进技术探讨院采访。8000万小图片数据集。包含CIFAR-10、CIFAR-100几个数据集。CIFAR-10,60000张32×32
RGB彩色图片,共10个品种,50000张磨炼,10000张测试(交叉验证)。CIFAR-100,60000张图像,100个序列,每个序列600张图像,500张锻炼,100张测试。20个大类,每个图像包含小项目、大品种三个标志。

(8).2014年2月29日,HTML5正式揭橥。

生产条件灵活、高性能机器学习模型服务系统。适合基于实际数目大规模运行,爆发两个模型磨练过程。可用以支付环境、生产环境。

(6).1999年公布HTML4.01,W3C推荐标准。

自动驾驶数据集。
高卢雄鸡国家信息与自动化研商所游客数据集(INRIA Person Dataset)
http://pascal.inrialpes.fr/data/human/
。作为图像和视频中直立人检测探究工作有的搜集。图片二种格式,一拥有相应注释文件原始图像,二所有原始图像经过专业处理64×128像素正像。图片分只有车、只有人、有车有人、无车无人4个类型。
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。标注车辆类型、是否截断、遮挡情状、角度值、二维和三维框、地方、旋转角度。

http://www.softwhy.com/

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,统计能力比GPU差,深度学习需要海量统计。GPU有强劲浮点总括单元,GPU着色器(shader)对一批数量以平等步调执行同一指令流水。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样逻辑。神经网络需要广泛数据交互能力,CNN卷积、矩阵运算操作,通过数量交互大幅提升性能。
GPU出厂后架构固定,硬件原生协理指令固定。如神经网络有GPU不辅助指令,无法直接硬件实现,只可以软件模拟。FPGA加速,开发者在FPGA里编程,改变FPGA硬件结构。FPGA系列布局不同,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到位。FPGA一个时钟周期执行一次全体烧好电路,一个模块就一句超复杂“指令”,不同模块不同逻辑连串,连串里就一条指令。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如今版本无法全体运作TensorFlow效用,高效预测推理,不涉及训练。

http://www.softwhy.com/qiduan/

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html文件是一种文本文件,可以用记事本打开,当然也得以用别样开发工具,比如dreamweaver和VS等等。通过在文书中加上各样标签来告诉浏览器网页要显示的情节,以及以何种表现形式显示。浏览器遵照自上而下的依次解读HTML文件,同时浏览器并不会因为HTML代码现身谬误而偃旗息鼓解读。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

(5).1997年发表HTML4.0,W3C推荐标准。

模型生命周期管理。模型先数据磨练,渐渐爆发起始模型,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重临适当模型给客户端。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,不同编程语言都得以访问模型。

一个HMTL文件是由HTML标签和文书构成,通过对标签的集体得以协会大家想要的网页表现格局和表现内容。

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,操练好模型,成立Docker镜像,推送到Google Container Registry
https://cloud.google.com/container-registry/docs/
。模型在Google云平台(谷歌 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,锻练模型一键转换预测服务。

标签一般有如下特征:

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

它是一种标志语言而非编程语言,由浏览器解释帮忙。

机器翻译评价办法。
BLEU(bilingual evaluation
understudy)方法,2002年,IBM沃森研商核心指出。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)比较。统计完全配合N元组个数与参考译文N元组总个数比例。与地方无关。匹配片段数越多,候选译文质地越好。
METEOR,不仅要求候选译文在全体句子上,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成立平面图。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。采取映射交叉数据较少的。

闲聊机器人性能目的。
回应正确率、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
《中国人工智能学会简报》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,不是从来暴发安全应对。机器人应该个性表明相同,年龄、身份、出生地基本背景新闻、爱好、语言风险应该亦然,能想象成一个压倒元白人。

TensorFlow总括加速。GPU设备,XLA
框架融合OP,分布式总结、参数部分分布到不同机器,硬件统计,CPU更高级命令集SSE、AVX,FPGA编写襄助TensorFlow统计单元。
CPU加速。pip命令安装,与更广泛机器兼容,TensorFlow默认仅在x86机器使用SSE4.1
SIMD指令。源代码安装可以取得最大性能,开启CPU高级指令集襄助。bazel
构建只好在和谐机器运行二进制文件。

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