MobileNetV3架构解析与代码复现
MobileNet模型基于深度可分离卷积，这是一种分解卷积的形式，将标准卷积分解为深度卷积和`1*1`的点卷积。对于MobileNet，深度卷积将单个滤波器应用于每个输入通道，然后，逐点卷积应用`1*1`卷积将输出与深度卷积相结合。
机器学习分布式框架Ray
Ray是UC Berkeley RISELab推出的一个高性能分布式执行框架，它比Spark更具计算优势，部署简单，支持机器学习和深度学习的分布式训练。Ray包括节点（head和worker）、本地调度器、object store、全局调度器（GCS），用于处理各种分布式计算任务。它支持超参数调优（Ray Tune）、梯度下降（Ray SGD）、推理服务（Ray SERVE）等。安装简单，可通过`pip install ray`。使用时，利用`@ray.remote`装饰器将函数转换为分布式任务，通过`.remote`提交并用`ray.get`获取结果。5月更文挑战第15天
声纹识别实战：从数据采集到模型训练
【10月更文挑战第16天】声纹识别技术通过分析个人的语音特征来验证其身份，具有无接触、便捷的特点。本文将带你从零开始，一步步完成声纹识别系统的构建，包括数据采集、音频预处理、特征提取、模型训练及评估等关键步骤。我们将使用Python语言和相关的科学计算库来进行实践。