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什么是100天机器学习编程挑战? 100天机器学习编程挑战(100 Days of ML Coding)是由知名AI教育者Siraj Raval发起的一个项目,旨在帮助机器学习初学者通过100天的持续学习和实践,系统地掌握机器学习的基础知识和编程技能。该项目要求参与者每天至少花1小时学习机器学习相关 阅读全文
posted @ 2024-10-15 16:08
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ncnn:为移动设备打造的高效神经网络推理引擎 ncnn是由腾讯AI Lab开源的一个高性能神经网络推理计算框架,专为移动平台深度优化。它的设计初衷就是为了在移动设备上高效部署和运行深度学习模型,让AI技术真正走进普通用户的日常生活中。 主要特点 ncnn具有以下几个突出的特点: 高性能 - 在移动 阅读全文
posted @ 2024-10-15 16:08
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yt-channels-DS-AI-ML-CS 180+ 优质YouTube频道推荐:数据科学、机器学习、人工智能等领域学习资源汇总 在这个信息爆炸的时代,YouTube已经成为许多人学习新知识的重要平台。特别是在数据科学、机器学习、人工智能等热门技术领域,有大量优质的教学内容。本文整理了180多个 阅读全文
posted @ 2024-10-15 16:06
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transformers 引言：Transformers的崛起 在人工智能和自然语言处理(NLP)领域,Transformers模型的出现无疑是一场革命。而Hugging Face公司开发的Transformers库,更是将这场革命推向了一个新的高度。作为一个开源项目,Transformers为研究 阅读全文
posted @ 2024-10-15 16:04
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Awesome AI Books: 人工智能学习的终极指南 在人工智能快速发展的今天,如何系统高效地学习AI知识成为了许多人面临的难题。GitHub上的 awesome-AI-books 项目为我们提供了一个绝佳的解决方案。这个项目汇集了海量的人工智能学习资源,从入门到进阶,从理论到实践,几乎涵盖了 阅读全文
posted @ 2024-10-15 16:03
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YOLOv5简介 YOLOv5是目标检测领域的一个重要里程碑，它由Ultralytics公司于2020年推出，是YOLO（You Only Look Once）系列的最新成员。作为一个开源项目，YOLOv5在GitHub上获得了超过49,000颗星，这充分证明了其在开发者社区中的受欢迎程度。YOLO 阅读全文
posted @ 2024-10-15 16:01
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SHAP简介 SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法,由Scott Lundberg和Su-In Lee于2017年提出。它基于博弈论中的Shapley值概念,为模型的每个特征分配重要性值,从而解释模型的预测过程。 SHAP的核 阅读全文
posted @ 2024-10-15 16:00
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MATLAB-Simulink-Challenge-Project-Hub MATLAB-Simulink挑战项目中心:激发创新,培养工程人才 MATLAB-Simulink挑战项目中心是由MathWorks公司推出的一个创新平台,旨在为工程和科学领域的学生提供实践机会,帮助他们获得宝贵的项目经验, 阅读全文
posted @ 2024-10-15 15:58
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Made-With-ML Made With ML:打造生产级机器学习应用的实用指南 在当今数据驱动的时代,机器学习正在各行各业发挥着越来越重要的作用。然而,将机器学习模型从实验阶段推向生产环境,并非易事。为了帮助开发者掌握这一技能,Goku Mohandas创建了Made With ML这一开源课 阅读全文
posted @ 2024-10-15 15:56
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Spleeter: 音频源分离的革命性工具 Spleeter是由音乐流媒体公司Deezer开发的一款强大的音频源分离工具。作为一个开源项目,Spleeter利用深度学习技术,为音乐制作和音频处理领域带来了革命性的变化。本文将深入探讨Spleeter的功能、应用场景以及它在音频处理领域的重要意义。 S 阅读全文
posted @ 2024-10-15 15:54
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CVPR 2024论文与代码汇总:计算机视觉领域最新研究进展 计算机视觉与模式识别会议(CVPR)作为计算机视觉领域最具影响力的学术会议之一,每年都会吸引全球顶尖研究机构和企业提交大量高质量论文。CVPR 2024即将于今年6月在美国西雅图举行,目前已经公布了部分接收论文名单。本文将对CVPR 20 阅读全文
posted @ 2024-10-15 15:52
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X-crawl简介 X-crawl是一个灵活的Node.js AI辅助爬虫库,旨在让爬虫工作变得更加高效、智能和便捷。它由两个主要部分组成: 爬虫部分:提供了灵活的爬虫API和各种功能,即使不依赖AI也可以正常工作。 AI部分:目前基于OpenAI提供的大型AI模型,通过AI简化了许多繁琐的操作。 阅读全文
posted @ 2024-10-15 15:50
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