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回复总数  414
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2022-04-09 11:44:56 +08:00
回复了 dayeye2006199 创建的主题 程序员 算法工程师的开发环境都是什么样的?
1 、以前也用过 kubeflow 的方案。说实话维护起来还是蛮重的,学习成本也并不低;
2 、kubeflow+jupyterhub 那套用来做数据探索和模型 prototype 还是非常好用的。 正式的训练任务还是写成代码工程进行版本管理的,用 notebook 串联还是觉得不是很严谨;
3 、我们现在实验管理也都是完全放在 mlflow 上了,还是很方便的。训练以后关键的配置文件和模型一起作为 artifacts 放到对象存储上,保证拉取模型的时候与配套的配置一起使用;

4 、推理那块我们用的是 Triton Serving 的推理框架(不过一些 tensorflow 的模型还跑在 TF serving 下)
2022-03-29 19:56:32 +08:00
回复了 ray5173 创建的主题 程序员 请教一个深度学习的问题
首先肯定可以,一张照片上擦掉图案都可以补上。问题是有没有必要这么做
主要还是看补出来的数据用来做什么,是否需要用 GAN 的方式来生成,因为 GAN 其实并不那么容易训练。
2022-03-17 10:06:46 +08:00
回复了 xujinkai 创建的主题 全球工单系统 synology drive 有个很扯的设计 bug
@xujinkai 不会啊,我一直都是用安卓端的 drive 登录的,走的 https
2022-03-14 10:23:25 +08:00
回复了 prasanta 创建的主题 分享创造 RSS404 - 为任何网站生成 RSS 地址[Demo]
@prasanta 用视觉的方式直接进行提取固然是最端到端的解决方案,但是实现层面上确实有些难的。 其实我的思路是用页面的 xpath 信息作为页面文本的额外特征,这样也能实现类似于人眼对于页面结构的识别。 目测效果还可以,但是还没设计严谨的实验来验证效果提升
2022-03-12 15:39:26 +08:00
回复了 prasanta 创建的主题 分享创造 RSS404 - 为任何网站生成 RSS 地址[Demo]
算法工程师?其实没有特别理解为何要视觉分类这一步,感觉会严重拖慢整体流程。 理论上用 html tag + word bag 或者 Tf-IDF 就已经能很好的分类了啊。

我最近做过一个类似的,不过是从任意网页里提取结构化信息的,是公司的项目
2022-02-16 11:47:12 +08:00
回复了 v2410117 创建的主题 程序员 关于本地人体识别,该如何优化,求大佬提建议
模型侧的优化点就是用更轻量的 yolo 模型,比如基于 MobileNet 的 Yolo 或者各种蒸馏过的 Lite Nano 版本,基本要比原版快一个数量级,对于你这个简单场景应该不太有性能损失;

如果是用另一台机器进行识别,我觉得 macmini 完全够用了,最好用现成的推理框架而不是简单的 py 包调用。推理框架可以本地编译一下,性能又能有非常大的提升;
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