开发者社区技术周刊又和大家见面了，让我们一起看看，过去一周有哪些值得我们开发者关注的重要新闻吧。一分钟速览中科院计算所率先提出全球首款图神经网络加速芯片设计IDC发布2021年中国云计算10大预测世界物联网大会：中国物联网产值占全球1/4，5G用户占全球85%Docke

　　训练视觉相关的神经网络模型时，总是要用到图像的读写。方法有很多，比如matplotlib、cv2、PIL等。下面比较几种读写方式，旨在选出一个最快的方式，提升训练速度。实验标准　　因为训练使用的框架是Pytorch，因此读取的实验标准如下：　　1、读取分辨率都为1920x1080的5张图片(png格式一张，jpg格式四张)并保存到数

高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值

随着人工智能大数据的蓬勃发展，越来越多的小伙伴们开始使用python作为主打代码，python有着种类繁多的第三方库。为大家从网络上收集了一些代码速查表，包括深度神经网络、机器学习、数据可视化、python基础、科学计算、数据科学等等，希望可以帮你在码代码时提速。都是高清彩色大图！!(https://oscimg.osch

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/faedcb264a1c43969f2f5a2e6b9dbd2e.png)基于生成对抗网络（GAN）的深度神经网络促进了端到端可训练的照片级逼真的文本到图像的生成。许多方法还使用中间场景图表示法来改善图像合成。使用基于对话的交互的方法允许用户提供指令，以逐步改进和调整生成

"永无止境的旅程"是Google艺术与文化实验室的机器学习实验，旨在使我们与我们认识和喜爱的地方以及尚未探索的地方联系起来。这一系列由计算机生成的，超现实主义风格的梦境旅游共探索了三个标志性的地点：法国，意大利和西班牙。技术该实验使用了对抗神经网络NVIDIAStyleGAN2，该网络接受了来自每个国家著名

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随着大数据和计算能力的飞速发展，深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经引起了广泛的关注和研究。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式，使得机器能够学习并理解数据的内在规律和特征，从而实现更高级别的智能化。本文将深入探讨深度学习的基本原理、关键技术及其

验证码识别技术在网络爬虫和自动化测试等领域有着广泛的应用，但是验证码的复杂性和多样性也给识别带来了挑战。本文将深入探讨验证码识别的技术原理和实践方法，为读者提供全面的认识和应用指南。1.深度学习方法：深度学习在验证码识别领域有着广泛的应用，通过神经网络模型