AI领域插件神器！OpenVINO™ Snippets for VS Code
相信不少童鞋都是因为 VS Code 认识到我：也许是用了我写的 20 多个 VS Code 插件（比如 Code Runner），也许是看了我的技术分享，或者是阅读了我写的 VS Code 黑宝书，又或是参加了 VS Code 中文社区的活动。除了 VS Code，你也可能是通过另一样东西认识到我，就是 955.WLB 不加班公司名单！2019 年年初，我建立了 955 不加班的公司名单。目前，
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2年前
1月8日，我们与行业重磅嘉宾、近千名线上线下开发者和工程师齐聚中海国际中心，尽享一场技术盛宴！ 作为2022年的开场活动，本次分享以「探讨 机器学习 如何驱动业务实践」为主题。来自谷歌、英特尔 和 Airwallex，拥有大规模业务场景实战经验的专家们，为大家深度分享了电商、模型加速和异常交易监测等多方面的业务实践。 活动主题：探讨机器学习如何驱动业务实践 环节主题：从0到1优化AI推理任务 干货
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2年前
概述 最近在很多B站的视频上看到大佬们分享的AI应用案例，其中有一个引起了我的兴趣：基于深度学习网络, 在CSGO中实现人体定位算法，并进行自动瞄准与射击。当然，这种明显有悖于游戏公平性的行为我是不会去做的，也不提倡大家去用这样的“外挂”软件。但在这其中我发现一个特别有趣的现象：由于这些软件都需要跑深度学习模型来进行AI分析，因此需要玩家配置较高的GPU显卡来运行AI推理，动不动就上3070，30
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2年前
概述 OpenVINO™ 工具套件是由Intel 推出的用于深度学习推理加速的开源工具集，具有跨平台、高性能的特点。模型转换技术，是通过OpenVINO™ 工具套件中的模型优化器（Model Optimizer，简称MO，以下提到的MO均指代模型优化器 ) 将预训练好的模型进行格式转换以及拓扑优化的技术。经过模型转换的神经网络模型，可以在实际的部署阶段获得更优异的性能加速比以及更为通用的跨平台特性
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2年前
PyTorch + OpenVINO™ 开发实战系列教程 第四篇 | 开发者实战
第4章 人脸与Landmark检测 前面一章主要介绍了图象分类的基本原理、常见模型、迁移学习的基本概念。结合这些基础概念介绍了Pytorch中预训练模型库的使用，以及如何基于自定义数据与迁移学习实现自定义图象分类模型训练与部署使用。 本章我们将更近一步，说明如何使用OpenVINO™ 工具套件中自带的模型库，实现人脸检测与landmark检测。然后通过我们我们自己收集与整理并标注一个人脸landm
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2年前
