名师开团,倾力指导!CCF GitLink 编程夏令营来袭,亚马逊云科技开源专家携丰厚奖金,与你相约!

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2022-05-31 17:08:00

CCF GitLink 编程夏令营(GitLink Code Camp,简称 GLCC),是在 CCF 中国计算机学会指导下,由 GitLink 社区联合 CCF 开源发展委员会(CCF ODC)共同举办的面向全国高校学生的暑期开源项目实习计划,活动旨在联合各大开源企业、开源基金会、开源社区及开源领域专家,鼓励高校学生通过参与真实的开源软件开发,感受开源文化,提升自身技术能力,进而达到为开源企业和社区输送优秀人才的目的。亚马逊云科技的两大开源项目 Deep Java Library(DJL)、Deep Graph Library(DGL)也加入到本次活动之中,同时将围绕这两大项目提供10个课题,面向全国高校学生开放报名。

Deep Java Library(DJL)

GitLink 项目地址:https://github.com/deepjavalibrary/djl

项目简介:Deep Java Library(DJL)用于在 Java 中构建和部署深度学习开源项目。DJL 的设计是为了让 Java 开发者容易上手和简单使用。DJL 提供了一个原生的 Java 开发体验,其功能与其他普通的 Java 库一样,使用者不需要成为机器学习/深度学习专家就可以开始使用。使用者可以把现有的 Java 专业知识作为学习和使用机器学习和深度学习的跳板,使用喜欢的 IDE 来构建、训练和部署模型。DJL 将使得这些模型与开发者的 Java 应用程序之间的集成变得非常容易。

课题

DJL k8s 机器学习 Operator

申请课题:https://www.gitlink.org.cn/glcc/subjects/detail/290

课题奖金: 9000元

 

扩展“DJL 零”项目

申请课题:https://www.gitlink.org.cn/glcc/subjects/detail/353

课题奖金: 12000元

 

整合 GluonTS 时序模型到 DJL

申请课题:https://www.gitlink.org.cn/glcc/subjects/detail/227

课题奖金: 12000元

 

DJL 模型服务器管理平台

申请课题:https://www.gitlink.org.cn/glcc/subjects/detail/38

课题奖金: 12000元

 

DJL 模型管理平台 2.0

申请课题:https://www.gitlink.org.cn/glcc/subjects/detail/101

课题奖金: 6000元

 

DJL 安卓平台升级

申请课题:https://www.gitlink.org.cn/glcc/subjects/detail/164

课题奖金: 9000元

 

点击上方链接,即刻“申请课题”吧!

Deep Graph Library(DGL)

GitLink 项目地址:https://github.com/dmlc/dgl

项目简介:Deep Graph Library(DGL)是一款易用、高效、可扩展的用于深度图学习的开源框架。DGL 帮助研究人员快速上手图神经网络(Graph Neural Network)的最新研究成果并支持客户在大规模图数据上进行部署和落地。DGL 同时兼容多款主流的深度学习框架(PyTorch,Apache MXNet 和 TensorFlow),并在设计上保证了比较一致的用户体验。

课题

时序动态图神经网络模块

申请课题:https://www.gitlink.org.cn/glcc/subjects/detail/228

课题奖金: 12000元

 

DGL-Go 模型库

申请课题:https://www.gitlink.org.cn/glcc/subjects/detail/39

课题奖金: 6000元

 

图神经网络模块

申请课题:https://www.gitlink.org.cn/glcc/subjects/detail/102

课题奖金: 6000元 DGL

 

样例及教程

申请课题:https://www.gitlink.org.cn/glcc/subjects/detail/165

课题奖金: 6000元

 

点击上方链接,即刻“申请课题”吧!

亚马逊云科技希望通过此次活动,帮助更多意在深度学习开源技术的高校学生,进一步提升技术能力,强化核心竞争力,从容对接未来职场,共同打造开源、包容的生态体系。

了解更多“开源夏令营”资讯,请点击:https://www.gitlink.org.cn/glcc/projects

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YOLOv11人物目标检测数据集 目标类别:['Persona'] 中文类别:['人物'] 训练集:1683 张 验证集:182 张 测试集:0 张 总计:1865 张 该数据集提供了data.yaml文件,内容如下: train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 1 names: ['Persona'] YOLOv11城市街头与室内场景人物目标检测数据集 该数据集涵盖了城市街头、商业街区、办公场所及室内生活等多种场景中的人物目标检测,具有广泛的应用价值。通过多样的场景设置和丰富的拍摄角度,能够有效提升模型在复杂环境下的目标识别能力,为智慧城市、安防监控及人机交互等领域提供高质量的训练数据支持。 从数据分布来看,该数据集包含1683张训练集图像、182张验证集图像以及0张测试集图像,整体比例分配合理。训练集与验证集的比例约为9.25:1,能够充分满足模型训练与性能评估的需求,确保模型在不同场景下的泛化能力得到充分验证。 该数据集的标注工作严谨规范,所有图像均经过人工精确标注,每个目标都配有清晰的边界框和统一的标签“Persona”。标注过程遵循严格的标准,确保了数据的高质量和一致性,为后续的模型训练和性能优化提供了可靠的基础。 基于其多样化的场景覆盖和高质量的标注数据,该数据集可广泛应用于智慧城市管理、公共场所安防监控、智能零售分析以及家庭安防等多个领域。特别是在需要精准识别复杂环境中人物的目标检测任务中,该数据集能够显著提升模型的准确性和鲁棒性。

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