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《【统计】Causal Inference》

【统计】CausalInference张楚珩清华大学交叉信息院博士在读已关注Mr.张、JohnnyRichards、Zeap等121人赞同了该文章学习一下因果推断，做一个笔记。原文传送门http://www.stat.cmu.edu/~larry/=sml/Causation.pdf过程一、Prediction和causation的区别现实中遇到的很多问题实际上是因果问题，而不是预测。因果问题分为

cx_2016·2020-06-30 01:00

Pytorch的C++接口实践

其实很简单，大概的步骤有三步：第一步：在python环境下将模型导出为jit的模型第二步：编写对应的c++inference程序。第三步：直接在VS上（已经成功实

xiamentingtao·2020-06-29 23:19

TensorRT Inference 引擎简介及加速原理简介

1.TensorRT简介TensorRT是NVIDIA推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎，相比于一般的深度学习框架，在CPU或者GPU模式下其可提供10X乃至100X的加速，极大提高了深度学习模型在边缘设备上的推断速度。将TensorRT应用在NVIDIA的TX1或者TX2上，可实现深度学习网络的时时推荐，且不需在内存较少的嵌入式设备上部署任何深度学习框架。2.TensorR

正午之阳·2020-06-29 23:00

贝叶斯推断及其互联网应用（一）

来源于阮一峰的博文：http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断（Bayesianinference

闲狗·2020-06-29 22:10

ERNIE时延降低81.3%，飞桨原生推理库Paddle Inference再升级

随着深度学习技术的成熟和人工智能的发展，机器开始变得越来越“聪明”，越来越了解用户的喜好和习惯。近年来对于NLP的研究也在日新月异的变化，有趣的任务和算法更是层出不穷，百度提出知识增强的语义表示模型ERNIE就是其中的佼佼者。ERNIE在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等各类NLP中文任务上的模型效果全面超越Bert，成为NLP中文任务中的主流模型，ERNIE2.0的论文（h

百度大脑·2020-06-29 15:42

学习OpenVINO笔记之Inference Engine

API为C++接口，也支持python.InferenceEnginelibInferenceEngine最核心的的lib为：linux：libinference_engine.sowindowOS:inference_engine.dll

Huo的藏经阁·2020-06-29 06:24

OpenVINO Inference Engine之GetAvailableDevices

在中的查询设备用例中，有使用到查看当前有哪些设备可以上线接口GetAvailableDevices()函数，通过该接口流程可以查看对当前已上线的设备是怎么管理的，对后面移植openvino非常重要，过下源码对该流程进行分析。Core::GetAvailableDevices()对外提供的接口是在Core类中GetAvailableDevices()API，代码如下：首先是调用Impl类中的GetL

Huo的藏经阁·2020-06-29 06:23

深度学习（11）BN(Batch Normalization) 原理理解

“InternalCovariateShift”问题BatchNorm的本质思想训练阶段如何做BatchNormBatchNorm的推理(Inference)过程BatchNorm的好处tensorflow

乘风踏浪来·2020-06-29 05:37

triton inference server翻译之Model Configuration

linkModelConfiguration模型库中的每个模型都必须包括一个模型配置，该配置提供有关该模型的必需和可选信息。通常，此配置在指定为ModelConfigprotobuf的config.pbtxt文件中提供。在某些情况下，如生成的模型配置中所述，模型配置可以由推理服务器自动生成，因此不需要显式提供。最小的模型配置必须指定name,platform,max_batch_size,inpu

sophia_xw·2020-06-28 22:16

解读FastBERT《a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time》

https://arxiv.org/pdf/2004.02178.pdfThecodeispubliclyavailableathttps://github.com/autoliuweijie/FastBERT.（作者目前还未放）FastBERT的推理过程，每个样本执行的层数根据其复杂性而变化。这说明了一个样本自适应机制。以一批输入(批大小=4)为例，Transformer0和Student-cl

sliderSun·2020-06-28 20:16

AI 一体机，满足新时代的新需求

image.png人工神经网络有许多‘隐藏’或计算层，实现深度学习要对特定人工神经网络架构进行一系列的特定配置，可以提供数据让系统自我训练（training）或推断（inference），最终从输出神经元层读取数值结果

阿里云云栖号·2020-06-28 11:19

Docker 错误 docker: invalid reference format. 的解决

运行dockerrun–it–v/dataset:/dataset–v/inference:/inference–v/result:/resultfloydhub/pytorch:0.4.0-py2.29

weixin_33856370·2020-06-28 06:44

【姿态估计】PoseMachine: 通过推理机进行关节姿态估计 Articulated Pose Estimation via Inference Machines

原文地址：http://www.cs.cmu.edu/~vramakri/poseMachines.htmlVarunRamakrishna,DanielMunoz,MartialHebert,J.AndrewBagnell,andYaserSheikh卡耐基梅隆大学机器人研究所摘要用于关节人体姿态估计的最先进方法基于部件的图模型。这些模型通常仅限于树形结构表示和简单的参数，以便实现易处理的推理。

ictzk·2020-06-27 09:50

EfficientNet模型测试

目前一代TPU面向Inference，二代面向训练。是针对谷歌的深度学习框架T

Peanut_范·2020-06-27 07:41

Jetson Nano配置与使用（7）Hello AI World( Inference Only)

1.简要介绍下JetsonInferenceNvidia官方给出的DeployingDeepLearning实例可以在DIGITS/Jetson多种设备上运行。实例使用NVIDIATensorRT高效地将神经网络部署到嵌入式平台上，并利用Jetson上的图形优化、内核融合和hafl-precisionFP16提高性能。实例有这么几项：（1）imgenet用于图像识别，识别出图像为苹果、橘子等等；（

Damon0626·2020-06-27 07:38

Python可视化resnet50所有层特征图

Python可视化resnet50所有层特征图使用pytorch中预训练模型,在网络inference的过程中显示特征图的每个通道.文章目录代码inputimage[1,3,224,224]conv1[

未完城·2020-06-27 03:10

【Scikit-Learn 中文文档】寻求帮助 - 关于科学数据处理的统计学习教程 - scikit-learn 教程 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/tutorial/statistical_inference/finding_help.html英文文档:http:

那伊抹微笑·2020-06-27 03:15

【Scikit-Learn 中文文档】把它们放在一起 - 关于科学数据处理的统计学习教程 - scikit-learn 教程 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/tutorial/statistical_inference/putting_together.html英文文档:http

那伊抹微笑·2020-06-27 03:15

【Scikit-Learn 中文文档】无监督学习: 寻求数据表示 - 关于科学数据处理的统计学习教程 - scikit-learn 教程 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/tutorial/statistical_inference/unsupervised_learning.html英文文档

那伊抹微笑·2020-06-27 03:14

MXnet转caffe

mxnet虽好，但是mxnet框架还是有点小众，MXnet现在越来越受欢迎了，不过现在要把mxnet训练的模型部落地到移动端，有必要在Inference阶段将其转换为其他框架，以便后续统一部署和管理。

吃不胖的卷卷·2020-06-27 02:55

关于tensorflow 中 placeholder 与 reshape的一点坑

然后改了下训练数据的输入格式#定义输入输出placeholder，**修改前**x=tf.placeholder(tf.float32,[None,mnist_inference.IMAGE_SIZE,

一直再爬的蜗牛·2020-06-26 22:32

centernet笔记 - inference阶段后处理

预备知识，mxnet.ndarray的一些操作shape_arrayshape_array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])=[2,4]#获取ndarry的shape#Returnsa1Dint64arraycontainingtheshapeofdata.splitSplitsanarrayalongaparticularaxisintomultiplesub-arrays.cc=[

tsq292978891·2020-06-26 20:51

变分推断(Variational Inference)-mean field

所谓推断，即是在概率图模型中计算未观测变量(变量集)的后验分布；然后根据推测出的未观测变量与观察变量一起进行参数学习。注意如果将待学习参数也当作变量，那么参数学习也类似于推断问题。推断分为精确推断和近似推断，因精确推断往往需要很大的计算开销，所以近似推断在现实应用中跟为常用。近似推断分为基于确定性的变分推断和基于随机性的采样方法。本文将深入探讨变分推断的原理与技术细节。假设在贝叶斯模型中，XX代表

JRRG·2020-06-26 14:27

【YOLO学习笔记】之YOLO v1 论文笔记1（超详细：翻译+理解）

目录前言一、Abstract（概括）二、Introduction（介绍）三、UnifiedDetection（统一检测）1、NetworkDesign（网络设计）2、Training（训练）3、Inference

水亦心·2020-06-26 10:58

coroll.ary|推论~inference #每日一词#

AcorollaryisthatobtainingGSmodelaccuracybeyondthatofpedigree-basedmodelswouldlikelynecessitateincreasinggenomecoveragebyafactorofatleast10Xto100Xofthatusedherein,resultingintheuseofaverylargenumberofm

董八七·2020-06-26 09:38

梳理TensorFlow模型在Jetson TX2上进行inference的主要流程

1内容概述本文档主要内容：梳理TensorFlow模型在JetsonTX2上进行inference的主要流程，涉及到相关软件的安装、依赖库的编译配置以及PC端的深度网络模型在JetsonTX2的移植步骤

有些代码不应该被忘记·2020-06-26 07:54

【实例分割】SOLO：Segmenting Objects by Locations

【实例分割】SOLO：SegmentingObjectsbyLocations相关工作模型结构branch损失函数Inference实验DecoupledSOLOhead实例分割主要有两大类别，而这两大类方法都不够直接

Hanawh·2020-06-25 11:14

[Jetson Nano] Jetson-inference(Hello AI World) 爬坑指南

最近入手了Nvidia的JetsonNanoDeveloperKit，在学习Jetson-inference项目时，遇到了不少问题，在这里整理一下作为记录。

卡卡灰·2020-06-25 09:30

量化方法总结（1）

量化模型的特征从training和inference模型是否一致来看，可细分为：posttrainingquantization。

许多天的rua·2020-06-25 00:50

Pytorch利用TensorRT在NVIDIA Jetson Nano上加速

经过代码赤果果的搬运之后，发现inference需要70ms，加上数据采集/数据前处理和后处理和图像显示花120ms。而且原始图像和处理过的图像之间误差了1.5s以上。

ppCuda·2020-06-24 20:58

Computer Vision Models, Learning, and Inference学习笔记（第一章）

（学习笔记包括原文大意的翻译，自己的理解和一些补充知识。）计算机视觉的目标是从图像中提取有用的信息，这是一项艰巨的任务，现在还远不能做出一台“可视化”的计算机。原因之一是视觉数据的复杂性：根据图1.1，这里面有许多的目标，并且几乎没有按照“典型姿势”摆放的，大多数都是被遮挡的，机器甚至不能够确定哪里是一个目标的开始的地方，哪里是一个目标结束的地方。举个例子：白色建筑和天空作为两个不同的物体，但是在

piaoliangjinjin·2020-06-24 20:25

Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference

这篇文章是Google发布的关于神经网络量化方面的文章，文章地址：https://arxiv.org/abs/1712.05877本博客参考了微信公众号“AI芯片算法”中的原创文章《GoogleCVPR20188bit量化论文》一文。1、本文的贡献本文主要侧重将推断中的浮点数运算量化为整数运算（Integer-Arithmetic-Only），最终将权重和激活函数量化为8-bit，只有一小部分参数

mzp_1990·2020-06-24 15:11

Nvidia TensorRT

当你训练获得模型后，便需要做在线预测inference。这时你系统的延迟和吞吐是关键。

mao_feng·2020-06-24 13:28

Automatic Inference of Search Patterns for Taint-Style Vulnerabilities

题目：AutomaticInferenceofSearchPatternsforTaint-StyleVulnerabilities作者：FabianYamaguchi,AlwinMaier,HugoFascon,KonradRieck单位：UniversityofGottingen,Germany出版：S&P,2015名词解释：污染型漏洞污染型漏洞这个词产生于污点分析中。污点分析是一种在程序中追

我爱写报告·2020-06-24 12:19

maskrcnn-benchmark理解记录——R_50_FPN的module和各层维度

先看GeneralizedRCNNA、backbone1）ResNet2）FPN#todoB、rpn1）anchor_generator:2）head#todo3）box_selector_train（inference.py

业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2020-06-24 11:31

tensorflow的freeze graph及inference graph_transforms

，存放模型的权重文件.index文件，存放网络节点的索引.meta文件，存放网络图结构当我们在自己的电脑上实验时，固然可以先加载meta文件获得网络图结构，再加载.data文件加载权重，然后进行推理(inference

lishanlu136·2020-06-24 06:28

Ubuntu18.04配置darknet环境实现YOLOv4目标检测(三)——基于python进行YOLOv4 inference

目录1.需要用的的库2.加载网络3.加载图片4.可视化结果完成第一篇darknet环境配置后，可基于python进行YOLOv4的inference，查看YOLOv4的检测结果。

芦花似雪·2020-06-24 05:28

【转】【实例分割】SOLO：Segmenting Objects by Locations

blog.csdn.net/qq_36530992/article/details/103857123【实例分割】SOLO：SegmentingObjectsbyLocations相关工作模型结构branch损失函数Inference

lanyuxuan100·2020-06-24 02:19

ALBERT真的瘦身成功了吗？

线下验证BERT-Base版本较TextCNN提高较为明显，但是推到线上，Inference时间爆炸了；无奈，只好减少Transformer层数，由12层减少到4层，由于此项目场景下的Input较短，所以使用

233彭于晏·2020-06-24 01:57

基于知识图谱的问答系统(二): 语义解析

语义解析KB-QA的思路是通过对自然语言进行语义上的分析，转化成为一种能够让知识库“看懂”的语义表示，进而通过知识库中的知识，进行推理（Inference）查询（Query），得出最终的答案。

黑暗贤者·2020-06-23 23:17

彻底解决Jetson Inference关于box.com连不上的问题

jetson-inference教程（国内镜像）：（1）安装git和cmake,并检出库到本地：sudoapt-getinstallgitcmakegitclonehttps://github.com/

jetson Xavier AGX·2020-06-23 12:18

深度学习-在线推断（Inference）技术

深度学习一般分为训练和在线推断两个部分，大家平时经常关注的多为训练阶段，也就是搜索和求解模型最优参数的阶段。而当模型参数已经求解出来，如何使用模型，以及在在线环境中部署模型，也是非常重要的。一般会比较关注其中的一些技术点：访问延迟吞吐量模型版本管理DevOps大公司较为倾向自己造轮子，而小公司更倾向于用开源方案。1软件层：1.1TensorflowServing：TensorFlowServing

gao8658·2020-06-23 09:15

DALS007-统计推断(Inference)06-关联检验(Association Tests)

title:DALS007-统计推断(Inference)06-关联检验(AssociationTests)date:2019-08-0712:0:00type:"tags"tags:统计推断categories

backup备份·2020-06-23 03:31

发布个新文章测试

第一代至强可扩展处理器就优化了人工智能深度学习的训练（training）和推理（Inference）能力。第二代至强可扩展处理器里加入了深度学习加速技术（DeepLearn

test 9·2020-06-23 00:28

NVidia TensorRT 运行 Caffe 模型

官方说法是TensorRT对inference的加速很明显，往往可以有一倍的性能提升。而且还支持使用caffe的模型。

maybepossible·2020-06-22 07:46

基于朴素贝叶斯识别简单验证码

朴素贝叶斯定理原理请参考：http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.htmlhttps://www.cnblogs.com

Qwertyuiop2016·2020-06-22 03:08

Paddle 模型保存与加载

Paddle提供两种方式的保存和加载模型：保存整个模型只保存模型参数整个模型的保存与加载保存模型使用fluid.io.save_inference_model这个API，参数为：保存路径，输入的Variable

Liu_Genie·2020-06-22 01:56

CNN in MRF: Video Object Segmentataion via Inference in A CNN-Based Higher-Order Spatio-Temporal MRF

问题：时间的依赖变量通过光流建立，空间的依赖由于空间限制表达能力，无法建模复杂依赖，一些高阶概率结合学习模式或强化预分割区域中标签一致性使用CNN进行高阶空间可能性编码，可以基于CNN定义目标函数来评估给定的掩码整体。每帧像素空间potential可以使用基于CNNDA方法进行定义，更复杂的依赖也可以通过这种方式进行定义，因此MRF模型将强制每帧中的推断结果更像特定的对象。对MRF以及相关定义的说

Beryl已存在·2020-06-22 01:28

2019-06-27 scenic: single-cell regulatory network inference and clustering

title：scenic:single-cellregulatorynetworkinferenceandclusteringjournal：NaturemethodsIF：28.46概述：SCENIC是一个基于计算和机器学习开发的通过顺式调控分析来对单细胞数据中的转录因子调控网络和细胞状态进行鉴定。开发者们认为某个状态下的细胞的转录状态是由它上游的转录因子和共调因子（cofactor）以及这些下

一只烟酒僧·2020-06-22 00:18

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