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作为AI初学者来说，最大的问题就是：资料太多！！！看不完！！！不知道如何取舍！！！人的精力有限！！！大部分想转行AI算法岗位的都比较浮躁。跳槽的时候不得其法。虽然AI行业高薪，但是你却并不能掌握其法门。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/8e7200fe4edf48

近日，AI这家虚拟化AI基础架构的公司，发布了第一个分数GPU共享系统，用于Kubernetes上的深度学习工作负载。分数GPU系统特别适用于诸如推理之类的轻量级AI任务，透明地使数据科学和AI工程团队能够在单个GPU上同时运行多个工作负载，从而使公司能够运行更多的工作负载，例如计算机视觉，语音识别和在同一硬件上进行自然语言处理，从而降低了成本。对于深度

关于人脸识别目前的人脸识别已经相对成熟，有各种收费免费的商业方案和开源方案，其中OpenCV很早就支持了人脸识别，在我选择人脸识别开发库时，也横向对比了三种库，包括在线识别的百度、开源的OpenCV和商业库虹软（中小型规模免费）。百度的人脸识别，才上线不久，文档不太完善，之前联系百度，官方也给了我基于Android的Example，但是不太符合我

摘要：生活垃圾的分类和处理是目前整个社会都在关注的热点，如何对生活垃圾进行简洁高效的分类与检测对垃圾的运输处理至关重要。AI技术在垃圾分类中的应用成为了关注焦点。如今AI已经是这个时代智能的代名词了，任何领域都有AI的身影，垃圾分类及监管等场景自然也少不了“AI”的赋能。不过，垃圾往往属于商品的极端变形体，情况比较特殊。目前的技术在视觉

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