建议打造一个集中现有测试的平台，并鼓励开展更严格的测试，以推动先进技术的发展。用户既可以通过在线测试生成和查看分数，也可以借助私人测试引擎的离线测试来访问这些测试。共同努力下的

框架https://blog.google/technology/safety-security/introducing-googles-secure-ai-framework/SAIF

(Tuning)https://developers.generativeai.google/guide/model_tuning_guidance什么是调整？在之前的文章中，我们介绍了一种被称为

代码项目中有所收获、将知识内化于心，并构建出属于您自己的解决方案。最后，也是最重要的一点，我们希望促进对用户、开发者、创作者和组织有益的人工智能的使用。因此，我们专注于遵循我们

进行计算机视觉和自然语言处理。只需几行代码，您即可运用最新技术和模型，实现数据增强、目标检测、图像和文本生成以及文本分类。这些新的内容库提供了易于自定义的模块化实现，并且与更广泛的

实用工具的设计考虑了渐进式呈现复杂性的原则，因此它支持完全自定义，您甚至可以指定依赖自有预处理层的自定义特征类型。例如，如果您想创建一个编码文本段落的特征，只需两行代码:

Agents），还将分享使用大型语言模型（LLM）增强推荐系统的一些思路，并介绍

Editor，用户将会获得更多新的体验。例如，这是一张很精彩的抓拍照片，但作为父母，你可能希望孩子的位置更居中一些，并且照片中，气球看起来像是被切掉一部分，所以你可以去重新调整孩子的位置。Magic

APIhttps://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/experimental/WideDeepModel多年来，Google

的源代码。自那之后，在全球数千位开源创作贡献者的帮助，以及由谷歌开发者专家、社区组织者、研究人员和教育工作者所组成的出众社区的支持下，TensorFlow

在多次实地考察中构建的带注释的数据集，在性能多方面受限的条件下，开发出适用于各种环境、天气状况和棘冠海星种群的目标检测模型，并呈现出最准确的效果，更值得注意的是，该模型能够在功率不到

软件包，我们现在能够在所需的方位和方向上改变机器人的速度：在每一帧上，我们计算当前手中心坐标与前一帧坐标之差，从而得出速度变化矢量或角度。最后，此机制看起来与人们用操纵杆控制机器人的方式非常相似。

我们的目标是将复杂的数据空间转换为固定维度的特征空间，然后将其用于后续任务。为了实现这一目标，我们需要将语言模型的输出转换为一个固定维度的向量，我们称之为特征向量。要实现此目标，一种方法是使用

工作https://blog.google/technology/safety-security/our-work-keep-you-safe-and-control-your-privacy/

上运行。build()https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/experimental/tensorrt/Converter最后，可以调用

Notebookhttps://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/hub/examples/colab/bert_experts.ipynb

hub.load('https://hub.tensorflow.google.cn/tensorflow/bert_en_uncased_preprocess/1')encoder

tensorflow_texthttps://tensorflow.google.cn/tutorials/tensorflow_text/intro

2，可在跨平台、设备和硬件上实现一流的训练性能，从而使开发者、工程师和研究人员能够在他们喜欢的平台上工作。现在，TensorFlow

该计划通过丰富的第一手官方内容、系统化课程，帮助开发者入门学习；以多个学习讨论阵地和丰富的社区活动，鼓励开发者在社区内积极讨论，互帮互助，共同成长。出道计划将帮助优质的社区内容获得多平台流量扶持

的理念是在设备上用较少的资源（更小巧的外形、更少的能耗和更低成本的芯片）完成更多的工作。若与传感器在同一块开发板上运行推理，无论是对隐私还是电池续航时间都大有裨益，且意味着无需连网即可完成推理。

最后，再次提醒各位队长和组队的小伙伴们：独乐乐不如众乐乐。积极讨论多互助，学习交友两不误，岂不美哉？话不多说已经组好队的小伙伴速速扫码，开始机器学习

GDG、TFUG、掘金、SegmentFault等开发者社区发布活动招募贴。想组队的小伙伴不妨可以试试在招募贴下留言求组队，或用其他喜欢的方式找到自己的“云队友”～Q：我没有学过

我们希望能够以这个库为起点，开发出强大的隐私测试套件，并将其分享给世界各地的所有机器学习开发者。未来，我们将探讨将成员推理攻击扩展到分类器之外的可行性，并开发新的测试。我们还将探索将之与

“闻曲知音”功能识别出歌曲后，会将谁别的曲目名称记录在设备上“闻曲知音”的历史记录中，用户可在历史记录中查看最近识别的歌曲，并添加到音乐应用的播放列表中。之后，当手机处于空闲状态，接通电源并连接到

引言：知衣科技是一家致力于应用图像技术、时序分析、个性化推荐等人工智能技术为服装行业客户提供最新最前沿数据分析服务的公司，人工智能技术是知衣科技的基因，知衣科技希望通过不断的技术创新，为服装行业客户带来更好的智能服务。

矢量路径，我们需要通过进出图柄对贝塞尔曲线分段进行一些特殊处理。我们需要分别计算曲线点、进控制点和出控制点的权重。由于这样可以更精准地捕获控制点的骨骼影响因子，因此会产生更好的外观效果。

也会基于习得的特征输出（重建）优良品的刷头图像。随后，模型根据化妆刷输入和输出图像之间的差异计算重建误差。通过可视化这一重建误差，我们能够看到输入化妆刷图像中出现瑕疵的问题位置的相关信息。

模型的这一特性促成了它们的成功，但这也同时意味着采样是连续且缓慢，令人难以忍受的过程。为此，诸如概率密度蒸馏和专用内核等技巧被开发出来以满足实时语音合成的需要。GANSynth

算力，节约了服务器费用，也不用担心各种服务器攻击和服务器稳定性问题。识别速度快：由于模型被下载到了用户的浏览器中，所以识别过程没有网络传输，几乎是实时的。模型转换与压缩使用的都是

的主要主要功能包括：歧义切分，多粒度切分，命名实体识别，词性标注，语义标注，支持用户自己维护用户词典，支持用户干预或纠正分词错误。其中，在我们的项目中，命名实体识别包括：简单实体，电话号码，时间，

的方式，因为其涉及到数据生成，对数据进行统计分析，对数据进行验证，转化数据等多种操作，而这些操作可以自由组合，实际上，对于很多前端域的场景，我们并不需要很多复杂的组合操作，因此，pipcook

tensorboard_plugin_profile此处https://tensorflow.google.cn/tensorboard/tensorboard_profiling_keras

Makerhttps://github.com/tensorflow/examples/tree/master/tensorflow_examples/lite/model_maker

Magentahttps://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models/arbitrary_image_stylization

开放设计深度教程演示文稿https://drive.google.com/corp/drive/u/0/folders/1fkLJuVP-tIk4GENBu2AgemF3oXYGr2PB

训练后权重量化https://tensorflow.google.cn/lite/performance/post_training_quantization#weight_quantization

机器学习领域正在飞速发展，因此在投入资源开发功能之前，调研最新技术能带来哪些改善是不可缺失的一环。我们提供了预训练模型的代码库与相应的示例应用。通过示例应用，无需编写任何代码即可在您的设备上试用

李锡涵和李卓桓分别进行。项目须知需要报名才可以学习吗？无需报名，扫描二维码或复制课程链接直接学习即可。https://tf.wiki/zh/mlstudyjam.html我没有学过

此处https://tensorflow.google.cn/model_optimization/guide/quantization/training_example

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巴黎欧莱雅https://www.lorealparisusa.com/products/makeup/eye/eye-shadow/colour-riche-eyeshadow.aspx

构建和训练基本模型，来展示开发者在机器学习领域的实用技能。这项初级证书主要考察开发者将机器学习集成到工具和应用中的基础知识，这需要开发者了解在计算机视觉、序列建模和自然语言处理中，构建基本

代码库https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro

体解算器，我们可以将这些超级计算机上的庞大模拟量分布在多台设备之间。在此种模拟中，每个处理和网格组件在每个时间步下都会演化出不同的空间区域。使用相同的模拟代码，我们可以同时在云

'<u>@TensorFlow</u>-models/facemesh;

将这些工具与实时策略指针（例如是调整预训练模型，还是否从头开始创建模型）或诊断性检查（如在模型未收敛时“降低学习率”的实用提示）结合起来，可以帮助用户获得实用策略。这些提示可以充当支架，有助于解释

Makerhttps://github.com/tensorflow/examples/tree/master/tensorflow_examples/lite/model_maker

<u>@TensorFlow</u>/tfjs-node

NeurIPS’19ahttps://papers.nips.cc/paper/9258-optimizing-generalized-rate-metrics-with-three-players