YOLO3 训练 YOLO3的GitHub地址： https://github.com/ultralytics/yolov3github.com 部署平台： https://cloud.videojj.com 再回顾一下之前的安装，连接实例后，在root目录下： git clone https://github.com/ultralytics/yolov3 cd yolov3 pip instal
极链AI云暑期活动已于今天下午15点开始，除titan外的其他机型都会有不同程度的降价，欢迎大家使用～ 暑假活动时间： 7月12日-8月31日 开学开挂月： 敬请期待 活动内容： 活动福利： 终于，小助手等到了给老铁们发福利的时刻！ 1、即日起转发此公众号文章至朋友圈（提供截图并私信小助手），审核后可获得一张5元云币券 2、即日起转发此公众号文章 or 自发撰写对极链AI云的介绍、评价
次是...
近日，抖音上线了全新功能——以视频搜视频。该技术运用了AI技术的新功能，用一个视频内的单帧画面，对比其他视频内的帧，找到其他对应的视频。相比于过去的以图搜图，视频搜视频的检索运算量明显升级。在社会高速发展的今天，互联网数据催生出人工智能、大数据和云计算等信息
YOLO3 部署与测试 YOLO3的GitHub地址： GitHub - ultralytics/yolov3: YOLOv3 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLitegithub.com 选择部署的平台是极链AI云平台 优势：价格便宜，按实际使用时间扣费，适合学生进行科研探索；使用灵活，即用即停；选择较多，可以选择不同的Pytorch、Python
YOLO5-入门1-极链AI云平台部署测试
gc原理以及gc日志一.概述学习Java的我们都知道垃圾收集(gc)，大部分人把这项技术当作是java语言的伴生产物。事实上，gc的历史比Java久远，1960年诞生于MIT的Lisp是第一门真正使用内存动态分配和垃圾收集技术的语言。那我们今天就研究下垃圾收集原理。二.对象已死吗？Java的垃圾回收主要是对推内存的回收，里面存放着Java几乎所有的对象实例，垃圾回收之前是要确定哪些...
1、决定GPU性能的主要参数2、现有产品的性能对比3、选择合适的GPU步骤Step 1：（内存大小）您使用GPU的用途是？A.参加Kaggle、天池等竞赛 >= 8GB.深度学习业余学习 >=10GC.深度学习研究人员、CV（video） >=24
极链AI云暑期活动已于今天下午15点开始
如何选择合适的GPU？
2021年7月6日消息，今年世界人工智能大会（WAIC）前夕，中国无人驾驶公司AutoX于上海举办盛大发布会，带来了其第五代全无人驾驶系统AutoX Gen5。
周二晚8点我们邀请来自极链科技的顾寅铮将针对正在举行的ECCV2020 - VIPriors Workshop比赛中的目标检测赛道进行了第一期的公开课分享，主要分享了3个方面：1、直播/比赛介绍2、极链AI云3、Baseline介绍下面以图片的形式分享一下第一期的公开课：
投稿作者：极链AI研究院顾寅铮今年4月，在北京举行的智源学者计划启动暨联合实验室发布会上，北京旷视科技有限公司与北京智源人工智能研究院共同发布了全球最大的目标检测数据集 – Objects365。该数据集总共包含63万张图像，
本周我们将邀请来自极链科技的顾寅铮将针对正在举行的ECCV2020 - VIPriors Workshop比赛中的目标检测赛道进行分享。 主讲人： 顾寅铮，极链科技AI研究院负责人。 加拿大多伦多大学数学与统计学本科，加拿大皇后大学数学硕士、博士。 研究领域包括深度学习、计算机视觉、多媒体、及视频处理，拥有数项发明专利。 ACMMM等知名国际会议及期刊中发布数篇论文，CVPR等著名国际会议受邀
上周四晚8点我们邀请来自极链科技的顾寅铮将针对正在举行的ECCV2020 - VIPriors Workshop比赛中的目标检测赛道进行了第二期的公开课分享，主要分享了2个方面： **1 、增强版Baseline 2 、训练策略** 下面以图片的形式分享一下第二期的公开课： 今晚8点为ECCV2020公开课第三期，欢迎大家观看 主讲人：顾寅铮，极链科技AI研究院负责人。加拿大多伦多大学
近日,极链科技在GoogleAI推出的2020OpenImagesChallenge大规模目标检测竞赛和国际顶会ECCV2020VIPriors挑战赛目标检测赛道中分别获得第一名、第二名的佳绩。
远程1、在负载机上部署Jmeter，确保Jmeter的bin目录下存在ApacheJMeter.jar与 jmeter-server.bat两个文件。2、双击启动副机的jmeter-server.bat程序。3、在Jmeter控制机的bin目录下找到jmeter.properties文件并修改”remote_hosts”， 增加负载机IP，多个IP使用英文逗号隔开，修改后要重启Jm...
之前参加数据竞赛和做算法实践项目，让人苦恼的就是数据量比较大的时候，电脑配置往往跟不上。其实除了自己买内存、显卡（受到贫穷限制）外，还有其他方法实现。今天就整理一下我是如何领取极链AI云的免费算力来参加数据竞赛的，希望对大家有帮助。【前期准备】首先你需要关注极链AI云公众号【领取条件】1、登录极链AI云，完成注册极链AI云平台地址：https://cloud.videojj.com/?inviter=10026关注极链AI云公众号 - 用户中心 - 绑定账号2、关注极链AI云
近些年，类似“华为实体名单”、“TikTok美国国会听证会”、“阻止通用电气对中国商飞C919提供发动机”等事件层出不穷，不禁让人思考技术出海到底有多难？随着互联网全球化的发展，中国的科技类公司也在积极参与。一批批优秀的互联网、人工智能、通信技术企业正在出现，例如阿里巴巴、腾讯、字节跳动、华为、小米、大疆、商汤科技、旷视科技、极链科技、优必选科技等。其实，中国科技公司出海，走出去的多是游戏类、娱乐
作者：翟飞在分布式系统中，为了保证数据的高可用，通常，我们会将数据保留多个副本(replica)，这些副本会放置在不同的物理的机器上。为了对用户提供正确的 CRUD 等语义，我们需要保证这些放置在不同物理机器上的副本是一致的。分布式事务在现在遍地都是分布式部署的系统中几乎是必要的。我们先聊一下啥是事务？分布式事务、事务隔离级别、ACID我相信大家这些东西都耳熟能详了，那什么是事务呢？...
作者：曾启澔前言：为什么要模块化一般情况下，单一的中小型项目没有将自己模块化打包的必要。然而在实际工作或者开源项目开发的场合下，往往会有需要将当前项目或者其中一部分功能性代码在其他项目中使用的场景。若仅仅简单的对代码的复制黏贴，会对代码的管理以及后续开发改进产生极大的不便，代码每有改动就需要在各个项目中保持同步更新，非常不便。此时对代码进行模块化打包是一个非常值得考虑的手段，模块...
投稿作者：胡阳阳目录1.Shader简单介绍以及入门。2.抖音特效经典滤镜实现（包含灵魂出窍、抖动）。3.用Shader创造一些新鲜有趣的效果吧。1.1 什么是Fragment Shader(片段着色器)？我们把 shaders 和古腾堡印刷术相提并论。为什么这样类比呢？更重要的是，什么是 shader？如果你曾经有用计算机绘图的经验，你就知道在这个过程中你需...
#前言为什么要学习设计模式？迫切想提升自己，却找不到方向，整体梳理了一下知识体系，觉得还是从基础开始。设计模式不是看一遍就学会的，需要不断在编写、优化代码的过程中深入理解。设计模式的定义是：“在面向对象软件设计过程中针对特定问题的简洁而优雅的解决方案”通俗一点说，设计模式是在某种场合下对某个问题的一种解决方案。如果再通俗一点说，设计模式就是给面向对象软件开发中的一些好的设计...
Jmeter各类线程组详解作者：牛刘源了解JMeter的朋友都知道，它不仅能做简单的接口测试、还支持性能测试，接口类型不仅支持Rest、SOAP，也可扩展WebSocket、Socket等。无论你用Jmeter做哪种测试，哪种接口类型，哪种网络协议，你都必须添加使用Jmeter线程组，线程组在Jmeter中占据主导地位，它是任何一个测试计划的起点，所有的逻辑控制器、采样器、处理器、报告等都...
竞赛背景图片中存在着大量的场景、物体等多维度内容信息，这些维度内容之间又存在着广泛的语义联系。近年来，随着深度学习技术的发展，涌现出大量针对物体、场景、人脸、等维度的识别技术，在各自的目标维度上取得了明显的进步。但是目前各识别算法基本都是针对单一维度来设计的，无法利用各维度之间存在的丰富的语义关联建立模型，提高识别准确度。为了推动物体、场景等多维度内容识别在人工智能产业中的应用，极链科技将联合AI研习社一起举办多维度内容识别挑战赛。为了使更多兴趣爱好者能更方便的参加多维度识别任务，本次比赛数据...
作者：陈健Node.js有许多框架可以选择，包括老牌的express，koa，新晋的egg，nest等等首先可以通过一个表格来看一下各个框架的受欢迎程度：1.ExpressExpress是一款基于node.js以及ChromeV8引擎，快速、极简的JS服务端开发框架，它提供了用来开发强壮的web/移动应用，以及API的所有功能。并且开发人员还能够方便地为它开发插件和扩展，从而增加Expr...
版权声明：本文由 Kathy 投稿1、 Introduction1.1 R-CNN and SPPnetR-CNN的弊端：多阶段（3）的训练过程训练的时间和空间开销大速度过慢R-CNN的问题症结在于其不能共享计算，而SPPnet改进了这个问题，通过对整张图卷积得到特征图，从这张特征图上进行region proposal而能够共享卷积的计算结果，加速了 R-CNN；后通过空间金字塔池化实现了任意尺度图像的输入。SPPnet的问题在于：训练仍是多阶段的；特征提取后仍需存放到.
2019年，人工智能在各行各业获得广泛应用，深入我们的日常生活。回首过去一年，AI行业可谓是精彩纷呈，百花齐放。人工智能芯片研发方兴未艾，巨头争建AI开放平台赋能创业者与开发者，云计算下半场开启，中国数字经济的发展正迈向新台阶…2019年被称为AI技术落地的狂欢之年。正值年末，我们盘点了今年AI界的五大发展趋势。且看今年的AI赛场，谁能脱颖而出领跑赛道？谁又在AI发展进程中留下了关键时刻？...
羊毛来了，薅起来我们决定开放算力申请权限，没什么门槛，自己申请一下就拿到了，我寻思着免费让你使用 100 小时 Tesla T4 （或者GeForce RTX 2080 Ti）GPU 这种事情，真的是天上掉馅饼吧。此外，如果你的实力在 Kaggle 里离拿奖金只是一步之遥，那么可以和我们联系我们会赞助你比赛（国内外知名赛事皆可）所需要的GPU资源。平台目前提供的数据集：20bn-jester-v1coco2017kitti2015scene-flow-evaluationMapil.
玄念两年多之前我在“ex公司”的时候，有一个明确的项目需求是集装箱识别并计数，然后通过OCR识别出之前计数的每一个集装箱号，与其余业务系统的数据进行交换，以实现特定的整体需求。当时正好Tensorflow Object Detection API 发布了，就放弃了YOLO或者SSD的选项，考虑用TF实现Demo做POC验证了。背景之前也并未接触过Deep Learning相关的事...
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