贾磊致敬北京51号!与吉喆道别纪念爱笑的你

“最后一位登场的是,兄弟,我知道你来了,51号,吉!喆!”

当北京主场的MC刘芳宇在出场仪式中大声喊出吉喆的名字,现场的所有人都忍不住红了眼眶。这场北京和深圳的CBA常规赛,在这一晚,完全变了模样,天南海北的人们在寒寒冬日里聚集到五棵松,只为了和吉喆道别。

因此,针对超过 20M 的大数据,可通过如下方式上传:

目前,文字检测与识别主要存在三个方面的重大挑战,即:场景文字的多样性(如文字的颜色、大小、方向、语言、字体等)、图像背景的干扰(与文字相似的其它物体)以及图像本身质量(噪声、模糊、非均匀光照等)缺陷带来的问题。

IMDB 影评剧透检测

AI 研习社:我们会在 3 个工作日内处理提现申请,后续还要经过财务审核,一般不会超过 7 个工作日到账。提现具体进度可以咨询慕慕。

从民办教育行业分析来看,我国的教育产业正处于消费升级大趋势下,民办教育渗透率在逐步提升,政策、资本、经济和技术多个因素在推动行业发展,新民促法通过后也为民办教育提供了法律保障,并加速教育资产证券化。

具体而言,CTPN 提出了一个全新的想法,将文本检测的任务拆分。首先,我们检测文本框中的一部分,判断其是否为文本内容;然后我们将属于同一文本框的每个小文本框合并,从而得到一个完整的文本框,最终完成文本检测任务。

其中,一些关键字段说明如下:

文字作为载体和线索,在很多情况下,能够提供比图像更多的信息。因此,作为计算机视觉中一个重要的研究课题,文字检测和识别也随深度学习的兴起和发展,一起进入了全新的时代。

在五棵松的体育馆里,18000个座位上铺满了印有吉喆51号的白色T恤,无论是到场的球迷,工作人员,甚至记者,都穿上了印着吉喆名字的衣服,让五棵松体育馆再次变成了一片白色的海洋。这场原本普通的常规赛,场面看上去就像当年的总决赛一样。

PS:以上情况多存在于启动带 GPU 的环境时,由于 GPU 资源有限,且大部分编码时间并不会使用 GPU,因此,建议在编码阶段创建非 GPU 的资源环境,使整个平台资源得到最大利用。

AI 研习社:正常情况下,大数据不建议通过浏览器上传,因为会导致浏览器内存崩溃。

“我为你来看我不顾一切,我将熄灭永不能再回来,我在这里啊,就在这里啊……”朴树的一首《生如夏花》,仿佛诉说着吉喆和大家的对白。

目前,民办高等教育稳定增长,未来预计增速依旧将持续。从招生人数上看,我国民办高等教育学生入读总人数从五百万人增至六百三十万人,CAGR为4.73%,未来预计到2021年,人数将增至八百万人,CAGR为4.89%,增速缓慢,人员增量有限。预计到2021年将增至1390亿元,CAGR为7.8%,增速持续。

受经济转型对于高端人才需求旺盛的影响,整个行业保持着一个高速发展的态势,2018年行业整体年复合增长率为16%。在非学历职业技能培训中,已经基本成型的细分领域包括IT应用类、财会类、营销类、管理类等,其中财会类和IT应用类成为职业技能培训占比最高的两大类培训,分别为30.1%和41.4%。

“球迷因你勇敢,兄弟为你而战!”在出场仪式过后,球迷们用整齐划一的声音嘶吼着,他们知道,你一定是能够听到的。

本文转载自《宇博报告》的博客,点击阅读原文。

2、提现迟迟不到账如何处理?

AI 研习社:平台可直接上传 zip 文件并提供解压功能,具体操作如下:

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AI 研习社:由于该平台为多名用户提供环境,资源为共享模式。当任务一直处于启动状态时,说明资源紧张,所申请的资源需要排队等待。

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1、提交结果无法评分是什么原因?

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从教育供给来看,质量不均衡与结构性短缺并存,出国留学热与弃考热并存,企业招工难与大学生就业难并存,扩大优质教育资源供给,满足高端教育需求,深化供给侧改革是大势所趋。从社会需求来看,人们对教育的需求从有学上变为上好学,对优质化、个性化、多样化教育需求愈发强烈。

一位穿着吉喆球衣的球迷说:“我看了吉喆打球这么多年,每次在场下见到他,他都是笑着的。”

大赛提供了免费云训练 GPU 资源,以及基础奖金池为 2000 元~比赛一共设置了三种奖项,包括了:参与奖(30%)、突破奖(20%)、排名奖(50%),三种奖项互不冲突。

中场休息的时候,现场的大屏幕上播放了纪念吉喆的短片,他曾经在球场上一幕幕过往,在场下灿烂的笑容,还有曾经说过的那些誓言,把大家一下又带回了四年三冠的那段青春岁月,现场几乎所有人都落下了泪水,不忍相信吉喆就这样离开了。

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4、SkyDataLab-AI 平台上传大数据时,浏览器为何会崩溃?

啦啦队的姑娘们,在这一晚没有跳舞,她们穿上了印着51号的衣服,向场边举着印有“51吉喆”的牌子,泪水始终挂在她们的脸上。

本次大赛「IMDB 影评剧透检测」的目标为:正确识别测试集影评是否为包含剧透信息。因此,不必要考虑文字不工整、图像清晰度差等更复杂的问题。

从技术的角度而言,文字检测通常是通过算法计算判断在单词或者文字行层面是否含有文字实例(如果有,则标出位置)的过程;而文字识别则更进一步,它会在文字检测基础之上,再将文字区域转化为计算机可读取和编辑的符号。

从融资数量看,2018年前4月数据同比增长80%,呈现逐步回暖趋势。分年度来看,教育行业一级市场投资在2014至2017年保持高热度。2015年达到顶峰523起,随后两年市场逐渐降温,教育投资市场趋于冷静。 2017年以来,教育投资大体呈现逐季度上升态势,教育投资逐渐回暖,2018年数据显示出进一步上升趋势,前4个月同比增长80%。

AI 研习社:想享有 SkyDataLab-AI 云平台资源(不限时长、GPU)的使用权限,需通过每个比赛的报名链接进行跳转,即在每个比赛的开始时间和结束时间期间内,均享有该权限,这是天数 SkyDataLab-AI 云平台给 AI 研习社提供的服务。

最终提交结果文件如下所示,其中,第一个字段:测试集 review_id,ID 从 0 开始;;第二个字段:评论是否包含剧透信息,0=没有,1=剧透。

听着音乐,看着吉喆生前留下的这些笑容,现场的球迷们拿出手机,打开闪光灯,让五棵松的上空变成了繁星点点,每一道光,都是一个祝福。

正因如此,AI 研习社的大赛管理员们想出了全新的应对策略,何不利用现有的技术来做出识别剧透类影评的初步 demo——「剧透判别器」呢?

声明:新浪网独家稿件,!

尽管检测算法有些难度,但本次 AI 研习社(https://god.yanxishe.com/)推出的比赛主要考验的是大家的识别编码能力,赛题将重心落在了判断部分。

建议使用 Pandas 读取数据,如下所示:

这一深度神经网络很好的解决了文本检测中一大难点,即:文本行的长度变化问题,并能够生成更好的 text proposal。

然而,在我们还沉浸在对故事剧情的 YY 中时,有人在网上剧透了大结局!这就相当于奥特曼打怪兽时直接甩出大招,于是怪兽被秒杀。故事仿佛还没开始就已经结束,这让我们这些影迷一时根本无法接受!

尽管 CTPN 文本检测方法能够在自然场景下较好的实现对文字的检测,但在处理非水平文本时,该算法则表现出了不太理想的效果。SegLink 正是为了解决这一问题而生出的算法,它可以实现对各种角度文字的灵活检测。

“其实今天不是来看比赛的,就是想送送吉喆,和他说一声再见,四年三个冠军,他为这支球队的付出我们都记着呢。”一位姑娘说着,眼泪唰的一下留了下来。

True:模型分类正确数量 Total :测试集样本总数量

在记者席的后面一排,球迷们在这一天组成了吉喆后援团,他们每个人举着一件吉喆的球衣,每个赛季的版本都有,上面还有吉喆曾经亲笔签下的名字。

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“我是这耀眼的瞬间,是划过天边的刹那火焰,我为你来看我不顾一切,我将熄灭永不能再回来……”

吉喆走了,不,他没走,你看,他就在那,看着大家,他又笑了……

上传 zip 文件:数据管理 –>上传 –>选择本地文件 –>点击需要上传的 zip 文件;

北京时间12月5日凌晨,北京首钢的球员吉喆因肺癌去世,年仅33岁。在过去的3天时间里,大家的心情都无比沉重,希望在这一晚的比赛上缅怀吉喆,让他感受到所有人对他的不舍和爱。

PS:通过一般注册方式登录平台的用户,只能免费使用 20 小时,且无 GPU 使用权限

开场前默哀的一刻,晓川、朱西,这些曾经在吉喆的照顾下成长起来的兄弟都已经忍不住泪流满面。大家在自己的鞋子上写下了对你的祝福,“Brother Forever”、“从未离开”、“天堂没有病痛”……

除此之外,CTPN 还提出在文本检测中加入 RNN 来进一步提升效果。虽然 RNN 常用于序列模型;但在 CTPN 算法中,组成完整文本框的多个小文本框也可以属于序列模型,因此使用 RNN 模型可以利用过去或未来的信息来学习和预测,从而提升识别效果。

3、为何 SkyDataLab-AI 云平台使用时长受限或没有权限使用 GPU?

比赛开始的一刻,现场所有人都站了起来,等待着北京队全场的第一粒进球。顶替吉喆扛起内线首发位置的邱天,顶着深圳队两个防守队员的夹击转身将球送入篮筐,现场终于想起了当年你进球之后的那段音乐。MC刘芳宇带着现场所有球迷又一次喊出了他的名字:“51号!吉喆!”

5、SkyDataLab-AI 平台新创建的任务/之前创建的任务在启动时,为何一直显示处于启动状态?

整个比赛的评审完全透明化,我们将会对比选手提交的 csv 文件,确认正确识别样本数量,按照如下公式计算得分,其中:

在球馆的环廊里,吉喆的51号球衣被装裱在正中央,在此经过的球迷们留着泪水将祝福写在心愿卡上,轻轻的挂在了吉喆球衣的旁边,寄托着大家的哀思。

因此,我们可以采用目标检测网络来进行文本检测,如 Faster RCNN。但由于文本与物体之间有很多不同特征,如:文字形式、边缘轮廓、间隔等,该技术应用于文字检测中的实际效果并不是特别理想。于是在此基础上,更多适用于文本检测的方法出现了。

这一夜,北京的风吹得特别冷。比赛开始前,整个球馆都安静的不同以往。没有任何音乐响起,皮球砸到地板的声音可以穿透每个人的耳朵,气氛压抑而沉重。

从上面的介绍来看,文字识别与图像识别其实大同小异,都需要先抓取对象,再进行判断识别。具体而言,给定一张图像,我们需要找出这张图中文字出现的位置,再对位置框中文字类型进行分类。

该算法的检测过程主要分为三部分,首先检测生成的各个切片,即上图中的所有黄色框;接着对这些属于同一个文本行的黄色框进行连接;最后再通过合并算法,将这些切片与链接合并为一个完整的文本行,得到完整文本行的检测位置及旋转角度。整个架构采取了 SSD 的思路,在切片检测上,通过「套框」的方式,对结果进行回归。