阿里CIO学院：疫情下的数字化转型与前沿科技洞察

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"《给iter的基数前沿课》是由阿里云内部提供的关于数字化转型与IT行业发展的深度学习资料。在2020年这场特殊的疫情背景下，各行各业被迫加速数字化进程，科技在抗疫中发挥了关键作用，使得数字化成为未来社会治理的核心要素。作为新基础设施建设的一部分，它不仅是企业应对挑战的战略选择，也是驱动经济增长的新动力。 在这本书中，作者——阿里巴巴副总裁、阿里CIO学院院长胡臣杰，强调了IT人员，特别是首席信息官（CIO）群体的重要性。他指出，随着行业的快速发展，CIO的角色需要从传统的信息管理转向首席创新官，以利用最新的科技力量推动企业创新，提升IT在业务中的核心价值。胡臣杰创办的阿里CIO学院不仅是CIO的专业培训平台，也致力于培养具有创新思维和技术洞察力的领导者。 书中特别提到了技术攻疫（公益）大咖讲活动，该活动邀请了阿里巴巴的顶尖科学家和研究员分享人工智能、自动驾驶、量子计算、区块链等前沿科技领域的深度解析。这些话题代表了科技的未来发展趋势，吸引了超过82万参与者，形成了一个庞大的IT专业人士社区。通过这些活动，参与者不仅提升了自身的技术能力，还能够为国家的科技进步贡献力量。 胡臣杰希望通过这本书，鼓励IT从业者持续学习，提升专业技能，共同参与到建设数字强国的进程中，为社会的繁荣和发展做出更大的贡献。这本书不仅是给IT人的新年礼物，也是对科技发展热情者的馈赠，旨在促进知识的传播与交流，助力我国在信息技术领域的领先地位。"

pose_iter_584000.caffemodel,pose_iter_584000.caffemodel百度网盘

2021-08-31 上传
openpose1.5.1（2019年）中训练好的身体数据。openpose中的批处理文件下载速度极慢，且容易中断。下载后将此文件解压放在openpose根目录下的\models\pose\body_25文件夹中。

pose_iter_440000.caffemodel

2020-01-05 上传
《OpenPose与CaffeModel深度解析：pose_iter_440000.caffemodel的探索》 在深度学习领域，OpenPose是一款广泛使用的实时多人关键点检测系统，它能够准确地定位人体、面部和手部的关键点。而`pose_iter_440000.caffe...

藏经阁-给ITer的技术前沿课-阿里CIO学院独家教材（一）-230.pdf

2024-01-11 上传
"阿里CIO学院独家教材（一）-230.pdf" 以下是对标题、描述、标签和部分内容的解读和知识点总结： 知识点1：阿里CIO学院和藏经阁 阿里CIO学院是阿里巴巴集团的一所培训学院，旨在为IT人和CIO们提供最新的技术和...

给ITer的技术前沿课1

2022-08-03 上传
摘要：人工智能技术广泛应用的今天，各行各业的发展均离不开人工智能的帮助。如何合理利用人工智能技术助力企业发展是每个企业都在思考的问题。阿里巴巴达摩院人工智能中心

pose_iter_caffemodel.zip

2021-05-26 上传
openpose需要的caffemodel：pose_iter_440000、pose_iter_102000、pose_iter_116000、pose_iter_584000、pose_iter_160000

self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first' self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format)

2023-07-09 上传
- self.max_iter：最大迭代次数，设置为10000。 - self.test_iter：测试迭代次数，设置为5000。 - self.disp_iter：显示迭代次数，每迭代100次显示一次。 - self.snapshot_iter：保存模型迭代次数，每迭代5000次保存...

for (vector<Animal*>::iterator iter = vec.begin(); iter != vec.end(); ++iter) { cout << (*iter)->getName() << ": " << (*iter)->getWeight() << endl; } cout << "The heaviest animal: " << vec.back()->getName() << endl; for (vector<Animal*>::iterator iter = vec.begin(); iter != vec.end(); ++iter) { delete *iter; } return 0; 这段代码是什么意思？

2023-06-03 上传
这段代码的作用是输出排序后的 Animal 对象列表和最重的动物的名称。具体来说，它使用迭代器从 vector 容器中取出每个 Animal 对象，并调用其 getName 和 getWeight 方法输出名称和体重。然后，它输出最重的动物的...

class MainLoop(MainLoopBase): def __init__(self, cv, config): """ Initializer. :param cv: The cv fold. 0, 1, 2 for CV; 'train_all' for training on whole dataset. :param config: config dictionary """ super().__init__() self.use_mixed_precision = True if self.use_mixed_precision: policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16') mixed_precision.set_policy(policy) self.cv = cv self.config = config self.batch_size = 1 self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first'

2023-07-09 上传
接下来，初始化了一些训练过程中的参数，如batch_size、learning_rate、learning_rates、learning_rate_boundaries、max_iter等。这些参数用来控制训练过程中的学习率、迭代次数、显示间隔、保存模型间隔等。 最后...

insert_iter_iter_iter.rar_Always

2022-09-19 上传
在描述中的"insert_iter_iter_iter.rar_Always"中，"Always"通常表示一个属性或行为在所有情况下都会发生，这可能指的是一个常量或者不变的字段。标题中的"TAKSTATS_VERSION"可能是一个特定结构体内的版本标识符，...

解释train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

2023-04-22 上传
train_iter和test_iter是用于训练和测试深度学习模型的数据迭代器。d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)函数返回一个二元组，其中第一个元素（train_iter）是训练集的数据迭代器，第二个元素（test_iter）是...
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