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LUPA开源周刊:体验“OK, Google” 2017开源项目首次盘点

2017-1-8 18:11| 发布者: joejoe0332| 查看: 5301| 评论: 0|原作者: LUPA开源社区|来自: LUPA开源社区

摘要: 在本周我们告别了2016,迎来了2017。在新的一年里,“OK, Google”完全开放体验!你可以为Google Home创建Conversation Action,还可以申请加入抢先体验计划,提前感受即将登场的这些神奇功能。没人拥有能观察未来技 ...


  2016年9月GitHub报告显示,微软拥有16419位开源贡献者,排名第一。微软的贡献使得开源界的力量更为壮大。对开发者个人而言,更多的开源项目也将帮助他们节省大量造轮子的时间,从而专注于性能表现与用户体验的优化。

  如何利用好微软提供的这些开源工具包资源呢?这篇合集介绍了微软研究院过去两年的几个重要开源项目,如深度学习领域的微软认知工具包(原名CNTK)等。大家只需点击每个项目后所附的链接就可以轻松访问。


  1. 微软认知工具包(Microsoft Cognitive Toolkit):微软认知工具包(原名 CNTK ) 是微软出品的开源深度学习工具包。新版的微软认知工具包在原有 CNTK 的基础上增加了对 Python 的支持,同时在性能方面也有所提高。而经实验室测试表明,微软认知工具包的性能在同等主流工具中表现突出。其设备要求相对灵活,同时支持 CPU 和 GPU 模式。因此没有 GPU ,或者神经网络比较小的实验,可以直接使用 CPU 版的微软认知工具包。微软认知工具包将神经网络描述成一个有向图的结构,叶子节点代表输入或者网络参数,其他节点计算步骤,它同时支持卷积神经网络和递归神经网络。

  2. LightGBM:由微软亚洲研究院DMTK(分布式机器学习工具包)团队在在 GitHub 上开源了性能超越其他 boosting 工具的 LightGBM,在三天之内 GitHub 上被 star 了1000+次,fork了200+次。LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)是一个实现 GBDT 算法的框架,支持高效率的并行训练,它的主要优势表现在训练方面的高效性、较低的内存占用、更高的准确率、进行并行学习与大规模数据处理的能力。公开数据表明 LightGBM 相较于同类工具,其学习效率和准确性都表现突出。此外,实验也表明 LightGBM 通过使用多台机器进行特定设定的训练能取得线性加速。

  2016 年已经过去,BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章,盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这一个盘点呢?他写道:「我常听到人们谈论深度学习——我该从哪里开始呢?TensorFlow 是现在最流行的吧?我听说 Caffe 很常用,但会不会太难了?在 BEEVA Labs,我们常常需要应对许多不同的深度学习库,所以我希望能够将我们的发现和感想分享出来,帮助那些刚刚进入深度学习这一美丽世界的人。」


  对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实。

  在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:TensorFlow 是一个使用数据流图(data flow graphs)进行数值计算的开源软件库。在这里,他们没有将 TensorFlow 包含在「深度学习框架」范围内,而是和 Theano 一起被包含在「图编译器(graph compilers)」类别中。

  在结束了 Udacity 的 Deep Learning 课程(https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730)之后,我的感觉是 TensorFlow 是一个非常好的框架,但是却非常低层。使用 TensorFlow 需要编写大量的代码,你必须一遍又一遍地重新发明轮子。而且我并不是唯一一个这么想的人。Andrej Karpathy 在 Twitter 上就多次吐过槽:……


  用户对产品的功能和体验要求越来越高,产品设计也在以惊人的速度发生改变。即便你不是一个趋势追随者,但意识和了解到行业的变化仍是极为重要的。2017已至,设计趋势又将如何?2017年,将继续使用最少的布局,“complexion reduction”风格会被更为重视。 极简主义的设计旨在通过清晰的视觉交流来解决用户的问题,以此让用户更多的关注内容,而不是UI。

  简单的用户界面结合强大的可用性,会真正令用户印象深刻。一个简单易用的应用也能更好地进行传播。

  2016年网上经常能看到关于微交互的话题,它们将继续成为2017年的趋势。微交互,通常以微妙的动画的形式,在用户体验设计中发挥重要作用,特别是在移动设备上。微交互通过传达状态和变化,吸引用户关注某些区域,并为完成的行动提供反馈,帮助创造难忘的体验。


  视觉被认为是所有人类感官中最强的。 图像长期以来一直是用户界面设计的主要元素,它的成功慢慢为其自然的继承者 - 视频,铺平了道路。 如果说一张图片描绘了一千个字,那一个视频则是图片的十倍,因为它是动态的。更多详细内容,请关注本次专辑……

  更多本周开源资讯,本次专辑将为您一一呈现……

“OK, Google” 开放体验,可以为你的应用服务了

  2016 年 10 月谷歌发布了 Google Assistant 的开发者平台 - Actions on Google 的预览版。Actions on Google 让开发者有能力将自己的服务带进 Assistant,从而进一步改善了 Assistant 的使用体验。现在开始,你可以为 Google Home 创建 Conversation Action,还可以申请加入抢先体验计划,提前感受即将登场的这些神奇功能。

来自OpenSource 2017值得关注的十个开源项目

  没人拥有能观察未来技术的水晶球。即使对于在开发中的开源项目,代码本身也不能告诉我们项目是否注定会成功,但会有一些提示。例如,有助于塑造我们未来的项目往往是那些首先在开发者社区迅速成长和受欢迎的项目。

汽车系统迎来Linux和Android竞争时代

  在 CES 2017 上,AGL 宣布,Mercedes-Benz 的母公司 Daimler 正式加入。这是第十家汽车制造商加入 AGL,也是第一家德国公司加入 AGL。AGL(Automotive Grade Linux),是 Linux 基金会的一个相互协作的开源组织,志在于为联网汽车打造一个基于 Linux 的通用软件栈。目前 Mazda、 Suzuki,、Honda、 Nissan、Ford、Toyota 等汽车制造厂商均已加入,且还在不断增加中。


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