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2016年5月27日 星期五

如何在CentOS 手動更新 cmake

最近在研究Intel Caffe  (前文提要: 1. Machine Learning 筆記整理 名詞篇  2. How to install Intel Caffe on CentOS 筆記 ) 於是就開始了CentOS 的摸索,然後在CentOS 上安裝 OpenCV的時候遇到 cmake 版本太舊的問題 ?!

How to install Intel Caffe on CentOS

最近在研究Intel Caffe 所以筆記人生就開始了新的篇章;

2016年5月19日 星期四

如何用Intel Edison做語音辨識 ?

看到Google I/O 上提出的Google Home 以及Amazon 的Echo,於是找了一下如何用Intel Edison 做語音辨識。

關鍵字除了 Voice Recognition 外,其他還有 STT (Speech to Test) 及 Speech Recognition
主要利用 Python

Quickstart: pip install SpeechRecognition

Library for performing speech recognition, with support for several engines and APIs, online and offline.

Speech recognition engine/API support:
看來只有CMU 佛心來的提供local 端辨識。其他都是線上版本。

前文提到的Amazon echo  是用 Amazon Alexa service 又稱AVS (Alexa Voice Service)
在github上也可以找到用Intel Edison 接 Amazon Alexa


Intel Voice Recognition 語音辨識 !

今天Google I/O 展示了Google Home 要跟Amazon Echo 對打。

趁機找了一下 Intel的語音辨識


裡面有提到 Dragon Assistant with Natural Language Understanding

2016年5月13日 星期五

Machine Learning 筆記整理 名詞篇

  • CNN convolutional neural network (CNN, or ConvNet) 
  • DNN deep neural network (DNN)
  • MKL Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL)
  • DAAL  Intel® Data Analytics Acceleration Library (Intel® DAAL)

 Caffe is a deep learning framework developed by Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) and one of the most popular community frameworks for image recognition. Together with AlexNet, a neural network topology for image recognition, and ImageNet, a database of labeled images, Caffe is often used as a benchmark.

Intel® Modern Code

Multi-level parallelism is a framework that uses all of the parallel performance features available on modern hardware via vectorization, multi-threading, and multi-node optimizations. Explore how to deliver multi-level parallel algorithms that effectively scale forward for today’s and tomorrow’s hardware.


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