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「图像分类」是人工智能领域的一个热门话题，我们在实际生活中甚至业务的生产环境里，也经常遇到图像分类相似的需求，如何能快速搭建一个图像分类或者内容识别的API呢？我们考虑使用ServerlessFramework(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.c

作者：SijieGuo编辑：Irene转自：StreamNativeApacheFlink 和ApachePulsar 的开源数据技术框架可以以不同的方式融合，来提供大规模弹性数据处理。4月2日，我司CEO郭斯杰受邀在FlinkForward SanFrancisco2019大会上发表演讲，介绍了Flink

一对多（OnevsRestclassifier）将只能用于二分问题的分类(如Logistic回归、SVM)方法扩展到多类。参考：http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5265959.html(https://www.oschina.net/action/G

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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