隨著 5G、IoT 與 AI 智慧時代引領終端應用,而產品功能性和記憶體的需求間接影響封測技術的發展,因此廠商提出相應高階 HPC 晶片封裝主架構外,更嘗試其他方式解決晶片間堆疊疑慮。
同時也有9部Youtube影片,追蹤數超過75萬的網紅志祺七七 X 圖文不符,也在其Youtube影片中提到,本集廣告與「NVIDIA」合作播出 4/12 - 4/16 #NVIDIA 年度 GPU 技術大會 #GTC21 即將盛大登場 ✔️ 上千場跨國講座,免費線上隨選觀看 ✔️ 線上朝聖 AI 界大神| 3 位圖靈獎得主 Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和 Yoshua Ben...
「深度學習訓練資料」的推薦目錄:
- 關於深度學習訓練資料 在 拓墣產業研究院 Facebook 的最佳貼文
- 關於深度學習訓練資料 在 iThome Facebook 的最佳貼文
- 關於深度學習訓練資料 在 iThome Facebook 的最佳貼文
- 關於深度學習訓練資料 在 志祺七七 X 圖文不符 Youtube 的最佳解答
- 關於深度學習訓練資料 在 志祺七七 X 圖文不符 Youtube 的精選貼文
- 關於深度學習訓練資料 在 ezManager Youtube 的最佳解答
- 關於深度學習訓練資料 在 訓練集、驗證集、測試集的定義與劃分 - 辛西亞的技能樹 的評價
- 關於深度學習訓練資料 在 AI CUP - 6. 建立與訓練深度學習模型 的評價
深度學習訓練資料 在 iThome Facebook 的最佳貼文
AWS釋出適用於PyTorch的Amazon S3擴充套件,這是一個開源函式庫,讓PyTorch程式能夠從S3儲存服務串流資料,因此開發者就可以在AWS的PyTorch深度學習容器中,使用S3儲存桶中的資料以及資料載入API,而不需要先把訓練資料載入到本地儲存中
#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/146624
深度學習訓練資料 在 iThome Facebook 的最佳貼文
Google開發了新型模型,能夠從去識別化資料集中,區分正常和異常的胸腔X光片,Google提到,該模型不只對一般的胸腔異常表現良好,對沒有出現在訓練資料集的肺結核病和COVID-19,也能發現其異常之處,對於未見過的案例具有通用性
#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/146578
深度學習訓練資料 在 志祺七七 X 圖文不符 Youtube 的最佳解答
本集廣告與「NVIDIA」合作播出
4/12 - 4/16 #NVIDIA 年度 GPU 技術大會 #GTC21 即將盛大登場
✔️ 上千場跨國講座,免費線上隨選觀看
✔️ 線上朝聖 AI 界大神| 3 位圖靈獎得主 Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 的獨家演說!
✔️ 4/13 上午九點|執行長黃仁勳的主題演講
✔️ 4/14 - 4/16 「DLI 深度學習實作坊」提升備戰力!學生、研究人員或團體報名另有優惠
💡 預約 Keynote 行事曆:https://nvda.ws/3dPlZYe
🧠 臉書活動資訊:https://nvda.ws/3d6QCpQ
✉️ 獲取 DLI 實作訓練相關優惠 GTC_Taiwan@nvidia.com
本集節目內容由志祺七七頻道製作,不代表「NVIDIA」立場。
--
✔︎ 成為七七會員(幫助我們繼續日更,並享有會員專屬福利):http://bit.ly/shasha77_member
✔︎ 購買黃臭泥周邊商品: https://reurl.cc/Ezkbma 💛
✔︎ 訂閱志祺七七頻道: http://bit.ly/shasha77_subscribe
✔︎ 追蹤志祺IG :https://www.instagram.com/shasha77.daily
✔︎ 來看志祺七七粉專 :http://bit.ly/shasha77_fb
✔︎ 如果不便加入會員,也可從這裡贊助我們:https://bit.ly/support-shasha77
(請記得在贊助頁面留下您的email,以便我們寄送發票。若遇到金流問題,麻煩請聯繫:service@simpleinfo.cc)
#Yahoo奇摩 #知識+
各節重點:
00:00 開頭
01:26 【 Nvidia 】一分鐘廣告
03:11 為什麼會有知識+?(5點)
04:13 知識+是怎麼運作的?(10點)
05:32 大家為什麼喜歡知識+?(20點)
06:40 為何知識+開始走下坡?(20點)
08:19 知識+以外,哪裡有更好的問題跟答案?(15點)
09:39 我們的觀點
11:36 問題(7點)
11:55 結尾
【 製作團隊 】
|企劃:冰鱸
|腳本:冰鱸
|編輯:土龍
|剪輯後製:絲繡
|剪輯助理:珊珊
|演出:志祺
——
【 本集參考資料 】
→知識+ 將於 2021 年 5 月 4 日關閉:https://bit.ly/3g1Ne2y
→Yahoo! Answers (wiki):https://bit.ly/3wWCWaj
→Yahoo奇摩知識+將走入歷史 5/4終止16年服務:https://bit.ly/3wMNzvX
→Yahoo Answers will be shut down forever on May 4th:https://bit.ly/2OGVnyn
→告別「20點求解!」的年代 Yahoo奇摩知識+下台一鞠躬:https://bit.ly/2PUjyKd
→Yahoo奇摩知識+走入歷史!16年來解決2千萬則問題,為何最終仍變成時代眼淚?:https://bit.ly/2RtRbD6
→Yahoo奇摩知識+ 上面的怪問題:https://bit.ly/3fZyLEt
→Yahoo launches Q&A service:https://bit.ly/3mFmYMN
→Yahoo! Search Leverages Human Knowledge From Yahoo! Answers to Improve Web Search; Yahoo! Answers Surpasses 10 Million Answers to Everyday Questions From Real People:https://bit.ly/3d9TR1d
→Yahoo Answers was the most earnest place on the internet:https://bit.ly/328rABQ
→Why is Quora better than Yahoo Answers?:https://bit.ly/3a3ABjW
→為什麼知識 這麼難用啊?很不方便使用?:https://bit.ly/328rytI
→為何YAHOO知識這麼難用:https://bit.ly/2PZe5lf
→奇摩知識共分幾級,各階段點數多少才能晉升等級:https://yhoo.it/3mD0g82
【 延伸閱讀 】
→ 《星箭廣播》102 集——傳說中,工程師沒有這個網站就不會寫程式(ft. Richard):
https://bit.ly/3a6YaZf
\每週7天,每天7點,每次7分鐘,和我們一起了解更多有趣的生活議題吧!/
🥁七七仔們如果想寄東西關懷七七團隊與志祺,傳送門如下:
106台北市大安區羅斯福路二段111號8樓
🟢如有引用本頻道影片與相關品牌識別素材,請遵循此規範:http://bit.ly/shasha77_authorization
🟡如有業務需求,請洽:hi77@simpleinfo.cc
🔴如果影片內容有誤,歡迎來信勘誤:hey77@simpleinfo.cc
深度學習訓練資料 在 志祺七七 X 圖文不符 Youtube 的精選貼文
本集廣告與「NVIDIA」合作播出
4/12 - 4/16 #NVIDIA 年度 GPU 技術大會 #GTC21 即將盛大登場
✔️ 上千場跨國講座,免費線上隨選觀看
✔️ 線上朝聖 AI 界大神| 3 位圖靈獎得主 Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 的獨家演說!
✔️ 4/13 上午九點|執行長黃仁勳的主題演講
✔️ 4/14 - 4/16 「DLI 深度學習實作坊」提升備戰力!學生、研究人員或團體報名另有優惠
💡 預約 Keynote 行事曆:https://nvda.ws/3dPlZYe
🧠 臉書活動資訊:https://nvda.ws/3d6QCpQ
✉️ 獲取 DLI 實作訓練相關優惠 GTC_Taiwan@nvidia.com
本集節目內容由志祺七七頻道製作,不代表「NVIDIA」立場。
--
✔︎ 成為七七會員(幫助我們繼續日更,並享有會員專屬福利):http://bit.ly/shasha77_member
✔︎ 購買黃臭泥周邊商品: https://reurl.cc/Ezkbma 💛
✔︎ 訂閱志祺七七頻道: http://bit.ly/shasha77_subscribe
✔︎ 追蹤志祺IG :https://www.instagram.com/shasha77.daily
✔︎ 來看志祺七七粉專 :http://bit.ly/shasha77_fb
✔︎ 如果不便加入會員,也可從這裡贊助我們:https://bit.ly/support-shasha77
(請記得在贊助頁面留下您的email,以便我們寄送發票。若遇到金流問題,麻煩請聯繫:service@simpleinfo.cc)
#外太空條約 #南極條約 #月球協定
各節重點:
00:00 開頭
01:09 【NVIDIA GTC Spring】一分鐘廣告
02:50 聯合國的《外太空條約》
04:09 解決南極紛爭的《南極條約》
05:57 《南極條約》的極限?
07:01 所有人共享資源的《月球協定》
08:19 官方不能佔為己有,那民間呢?
09:27 美國不玩了!
10:36 我們的觀點
12:13 問答
12:33 結尾
【 製作團隊 】
|企劃:宇軒
|腳本:宇軒
|編輯:土龍
|剪輯後製:鎮宇
|剪輯助理:歆雅、珊珊
|演出:志祺
——
【 本集參考資料 】
SpaceX 建立火星基地的相關報導
→Elon Musk says SpaceX is on track to launch people to Mars within 6 years — here's the full timeline of his plans to populate the red planet' - Insider:https://bit.ly/3rTlK1w
外太空條約相關討論
→50岁的《外层空间条约》名存实亡? - 中国航天科技集团:https://bit.ly/3sSAAqs
→Extraterrestrial real estate:https://bit.ly/3wx6Cu3
→月球协定:https://bit.ly/3dHCXWN
南極條約 相關討論
→南極條約體系 - Wikipedia:https://bit.ly/31PiEky
→南極條約一甲子,老而彌堅還是行將就木? - 鳴人堂:https://bit.ly/3cUi23o
月球土地和資源利用等相關討論
→無主之地的管轄權:在南極和太空犯罪要歸誰管? - 法操:https://bit.ly/3uq3Ox3
→摘下星星送給你–國家或個人可以把星體當自己的嗎? - 法操(這裡面有在月球上成立國家的案例):https://bit.ly/3mmUGq6
→你真的能買下月球的土地嗎? - 天下雜誌(裡面有提到Lunar Embassy Corp 的例子):https://bit.ly/3dxjGXS
→月球土地先佔先贏? - 科學人:https://bit.ly/3mjYLLW
→在月球上炒「地皮」 - 科學Online:https://bit.ly/2PDhhD1
→月球屬於誰? - 泛科學:https://bit.ly/2RbJSzO
NASA 阿提密斯協定
→8國簽署Artemis Accords協議 訂定探索月球標準 - 科技政策研究與資訊中心:https://bit.ly/3rSnHvb
→NASA 發布新版月球探索公約《阿提米絲協議》,鼓勵資源開採 - 科技新報:https://bit.ly/3mmPYc0
→人類月球探索:誰將擁有月球資源的開採權? - BBC 中文:https://bbc.in/2PUSQ3M
【 延伸閱讀 】
→富豪星際爭霸戰(上):馬斯克、貝佐斯與他們的太空事業 - 鳴人堂:https://bit.ly/3cTbaU4
→富豪星際爭霸戰(下):雲端、衛星與國防,誰能把握太空經濟先機? - 鳴人堂:https://bit.ly/39OlFWy
→Making Humans a Multi-Planetary Species‘ - Elon Musk:https://bit.ly/3mo879n
→SpaceX's Mars Colony Plan: How Elon Musk Plans to Build a Million-Person Martian City:https://bit.ly/2PZAChw
→How SpaceX's Starship Will Help Establish a Mars Base :https://bit.ly/39NYxaV
→Elon Musk on planning for Mars: ‘The city has to survive if the resupply ships stop coming from Earth’ - CNBC:https://cnb.cx/2PGUYw9
→公地悲劇—The tragedy of the commons:https://bit.ly/3fL7h5l
\每週7天,每天7點,每次7分鐘,和我們一起了解更多有趣的生活議題吧!/
🥁七七仔們如果想寄東西關懷七七團隊與志祺,傳送門如下:
106台北市大安區羅斯福路二段111號8樓
🟢如有引用本頻道影片與相關品牌識別素材,請遵循此規範:http://bit.ly/shasha77_authorization
🟡如有業務需求,請洽:hi77@simpleinfo.cc
🔴如果影片內容有誤,歡迎來信勘誤:hey77@simpleinfo.cc
深度學習訓練資料 在 ezManager Youtube 的最佳解答
本集不藏私,告訴你行銷歐美市場視覺形象的撇步
你知道在北美做branding有很多毛嗎?隨便一張圖片,好比一個"拍手的emoji" 要做四種顏色,都是種族議題造成我們外國業者的不便(苦笑)。 經查 台灣podcast中,本集是第一個獨家 請到外國朋友 以第一手觀點、分享CRT深度議題。本來不太確定,但成果十分意外的好! 特別感謝本集國際來賓,美國資深白人工程師--Graham 以高超的中文能力,人在美國連線、用輕鬆詼諧的方式,分享在當地的個人觀點。
#CRT是學術界自省推動社會公義的理論 或是 #人人得而誅之的白人窘境 ?
★ 本集重點摘錄:
1. CRT, Critical Race Theory (批判種族理論) 為什麼在美國受熱烈爭議,造成在企業與職場中人與人之間意識形態的問題?(Ep06) 有些人因此離職 或被解雇...(本集)
2. 什麼是CRT? 是社會促進? 是仇富? 是邪教? (Ep06)
3. 川普停掉的"種族敏感計畫"(racial sensitivity trainings) , 名稱看起來很好, 為何被停?(Ep06)
3. 美國人認為亞裔被認為是接近白人特權?! 亞裔比白人有錢?!(本集)
4. 亞裔高階主管比例 (本集),從事產業
5. 收入與教育對應的關係 (本集)
6. 印裔為何獨佔CEO職務鰲頭(本集)
★ podcast簡介#國外商管類 讀書會,Great Managers are made, not born. 管理職人、熱愛學習的夥伴們,用一杯茶的時間,減少眼力腦力轉換成本,內化成你的獨門攻略。
★ 本集私語:此專訪分為兩集剪接,這集是part 2
★ 本集呼籲:請來此留email加入線上讀書會 https://lihi1.cc/tZCUD 之後會開群組.
本集言論為來賓觀點,不代表節目立場
★ 本集節目章節
開始時間 標題
北美行銷經驗, 圖文信息高度敏感,使人無所適從
不藏私花了千萬廣告預算才學到knowhow,告訴你
印度裔&亞裔美人 是間接得到白種特權,是接近白種優勢的一部分?!
美國人對亞裔的刻板印象
英國數據美國亞裔家庭的收入數據 (與教育程度對應的關係...)
華裔難擠美上流 印裔為何能霸佔CEO
@補充資料
1. CRT 批判性種族理論的重要主張之一,是美國由白種人霸權主宰,所有白種人都是種族主義者,並且受益於種族主義。(from自由時報 https://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/3302256)
2. 川普停掉的"種族敏感計畫(racial sensitivity trainings)"??
因它被是認為是有毒的CRT包裝訓練,傳遞了不好的訊息 ex:大家均可以此攻擊白人, 但白人不能辯解,但實際上可能會造成更大的爭端,因白人仍占多數且會憤怒。企業與政府的這類訓練(racial sensitivity trainings),多以兩本書(如下) 來做主要的教材延伸。
好比類似 假設台灣 到現在還在校園跟企業用一種不友善的方式,強調省籍情結,而且政府還用稅金在內部做這個議題。
但也有學者非常不以為然,覺得不應該停。
2.1 Amazon書單: https://ppt.cc/f2kPBx
Critical Race Theory: The Key Writings That Formed the Movement 作者 Kimberle Crenshaw
White Fragility: Why It's So Hard for White People to Talk About Racism 作者 Robin DiAngelo
3. Coleman Hughes 有關種族和種族主義問題的輿論專欄作家, 有youtube & podcast
https://colemanhughes.org/
The music "A Silly Vocal Tune", is a derivative and licensed under CC BY by blimp66, freesound.org
4. 什麼是 "white fragility白人脆弱"
https://stoplcpscrt.com/what-is-crt/what-is-white-fragility/
@同步更新至
Apple podcast|Spotify|Google podcast|Firstory|KKbox|SoundOn|Pressplay| Youtube |TuneIn ...
@節目建議與反饋請到Apple Podcast 給五顆星留言& 記得訂閱|
https://lihi1.cc/H9Zqo
@快來選你喜歡的主題 or.匿名留言 @活動: 一日之星|讀書會群組|報名當來賓|播客串門子 https://lihi1.cc/tZCUD
合作交流: ezmanagergo@gmail.com
深度學習訓練資料 在 訓練集、驗證集、測試集的定義與劃分 - 辛西亞的技能樹 的推薦與評價
在機器學習,我們所搜集到資料並不能全拿來做訓練,必須保留一些當作測試資料來評估模型的最終表現。 最偷懶的狀況下,我會把資料會被切分成測試集( ... ... <看更多>