深度学习是一种使用神经网络的机器学习，正迅速成为解决从文本分类到推荐系统等许多不同问题的有效工具。然而，将训练好的神经网络模型部署到应用程序和服务中可能给算法从业人员带来不小的挑战。...【查看原文】
在前面两节，我为大家介绍了如何将pytocrh模型转换成ONNX格式，进而提高深度学习模型部署速度， 在评论区有小伙伴们问，如何进行服务化，那么今天就为大家介绍介绍通过Flask来实现服务化。
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秃头小苏 2023-09-01
链接：https://pan.baidu.com/s/1zJrZxtWhCKZv0DImJX_W5Q?pwd=16jf 提取码：16jf语音降噪处理是信号处理的重要分支领域。近年来，该领域在人工智能与深度学习技术的驱动下取得了突破性进展。本书系统总结语音降噪处理的深度学习方法，尽可能涵盖该方法的前沿进展。全书共分8章。第 1章是绪论；第 2章介绍深度学习的基础知识和常见的深度网络模型；第 3～6章集中介绍基于深度学习的语音降噪处理前端算法，其中，第 3章介绍语音检测，第4章介绍单通道语音增强，第5章介绍多
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阿拉斯加小狐狸 2023-05-20
深度学习模型部署篇——从0部署深度学习分类模型🥗🥗🥗今天准备来给大家介绍介绍我们如何来部署我们训练的深度学习分类模型。
秃头小苏 2023-08-15
01AloT人工智能物联网之认识jetson nano02AloT人工智能物联网之AI实战03AloT人工智能物联网之NVIDIA TAO实用级的训练神器04AloT人工智能物联网之deepstream05 tensorRT视频06 pyTorch框架部署实践07YOLO-V3物体检测部署实例08docker实例演示09 tensorflow-serving实战10模型剪枝-Network Slimming算法分析11模型剪枝-Network Slimming实战解读12Mobilenet三代网络模型架构
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bili_42401237447 2023-06-22
语音识别正在侵入我们的生活。它内置于我们的手机、游戏机和智能手表中。它甚至使我们的房屋自动化。你只需 50 美元，你就可以获得一个 Amazon Echo Dot——一个神奇盒子，你只需大声说出你的需求就可以帮你订购披萨、获取天气预报甚至购买垃圾袋。但是语音识别已经存在了几十年，那么为什么它现在才成为主流呢？原因是深度学习最终使语音识别足够准确，可以在精心控制的环境之外发挥作用。Andrew Ng 早就预测，随着语音识别准确率从 95% 提高到 99%，它将成为我们与计算机交互的主要方式。这个想法是，这
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人工智能大讲堂 2023-10-11
英伟达AI芯片仍主导市场，规模扩张持续。
36氪的朋友们 2024-12-27
并非单选题。
音乐先声 2024-12-27
复旦大学综述RPLAs研究，提出三层人格分类框架。
新智元 2024-12-27
苹果减少英伟达依赖，租用谷歌TPU，开发自研芯片。
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36氪出海 2024-12-27
OpenAI拟从非营利转型为营利公司，面临控制权和资金挑战。
中蓝电子否认爆雷，手机镜头业竞争激烈。
主要维度不在技术，要能带来1000亿美元收益
量子位 2024-12-27
卫星物联网在各个行业加速渗透，推动空天地一体化未来的到来。
物联网智库 2024-12-27
跨境有道，方可远航。
晓曦 2024-12-27
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