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并发编程简介 并发编程可以帮助我们将程序划分为多个分离的.独立运行的任务.通过多线程机制,这些独立任务中的每一个都将由执行线程来驱动.一个线程就是在进程中的一个单一的顺序控制流,因此单个进程可以拥有多个并发执行的任务,但是程序使得每个任务都好像拥有自己的CPU一样,其底层机制是切分CPU时间.CPU会轮流为每个任务分配占用时间. 线程共享静态变量 每个线程拥有各自独立的地址空间,而其中的静态成员变量是可以被多个线程共享的,例如下面程序中的i,i的地址是唯一的,并且永远存放在静态区域,因此,每次对

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学.6 M3 T7 T9 K$ Q6 R人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人.语言识别.图像识别.自然语言处理和专家系统等.人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的"

人工智能的概念提出已经很多年,但最近一次大热是在“人机大战”战胜世界围棋高手李世石的AlphaGo.同样,近几年安防行业热门的深度学习和模式识别的概念也频频出现在公众的视野当中,那么它们是如何应用在安防领域中?目前最前沿的应用又有哪些?以下将为您一一解答. 安防大数据挖掘 平安城市从2010年在全国推广至今已经6年,目前各地平安城市建设即将进入扩容改建期,需要更加综合与智能的整体解决方案.公共安防已不再局限于扩张视频监控覆盖广度和密度以及清晰度,而是由扩密度的传统安防时代向注重视频大数据挖掘.使

本周早些时候 Google 开源了 TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为 Google 在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且 Google 自己的 Gmail 和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 无疑,来自 Google 军火库的 TensorFlow 必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆 GitHub 当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过 1 万个. 对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub 上其实

IT168 评论本周早些时候Google开源了TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 1 无疑,来自Google军火库的TensorFlow必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆GitHub当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过1万个. 对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub上其实还有很多不错的开

来源:http://www.ctocio.com/ccnews/19687.html 本周早些时候Google开源了TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 无疑,来自Google军火库的TensorFlow必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆GitHub当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过1万个. 对于希望在应用

1)TensorFlow TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理. –Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图像的一端流动到另一端的计算过程. –TensorFlow是将复杂的数据结构,传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. TensorFlow表达了高层次的机器学习计算,可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域. –TensorFl

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周早些时候Google开源了TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 无疑,来自Google军火库的TensorFlow必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆GitHub当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过1万个. 对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub上其实还有很多不错的开源项目值得关注,首先我