摘要： 一. 导论 SPP-Net是何凯明在基于R-CNN的基础上提出来的目标检测模型，使用SPP-Net可以大幅度提升目标检测的速度，检测同样一张图片当中的所有目标，SPP-Net所花费的时间仅仅是RCNN的百分之一，而且检测的准确率甚至会更高。那么SPP-Net是怎么设计的呢？我们要想理解SPP-Net 阅读全文

摘要： 题目描述 大家都知道斐波那契数列，现在要求输入一个整数n，请你输出斐波那契数列的第n项（从0开始，第0项为0，第1项是1）。 n<=39 这个题目大家在学编程的时候都应该遇到过，但是不能够使用递归解法，因为如果使用递归，就会超出时间，算法的复杂度是2^n。因此这里采用迭代的解法。 代码如下所示： # 阅读全文

摘要： 一.简介 在人工智能领域内，GAN是目前最为潮流的技术之一，GAN能够让人工智能具备和人类一样的想象能力。只需要给定计算机一定的数据，它就可以自动联想出相似的数据。我们学习和使用GAN的原因如下： 1.能够用GAN进行无监督学习：深度学习需要大量数据的标注才能够进行监督学习，而使用GAN则不需要使用 阅读全文

摘要： http://alexlenail.me/NN-SVG/ 非常方便的绘图工具，可视化操作，免费，由麻省理工学院开发 阅读全文

摘要： TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，常用于挖掘文章中的关键词，而且算法简单高效，常被工业用于最开始的文本数据清洗。 TF-IDF有两层意思，一层是"词频"（Term Frequency，缩写为T 阅读全文

摘要： 一.神经网络压缩 在如今人工智能的浪潮之下，深度学习在不少领域都取得了不错的成果。但是目前在边缘计算，物联网设备上的算力相比于我们的台式计算机还不太充足，我们在计算机上用于拟合的神经网络参数过多，不太适合运行在算力较弱的设备上，比如无人机，手机，平板电脑，自动驾驶汽车等等。因此我们需要将在计算机上训 阅读全文

摘要： 一.导论 本教程的FCN基于Tensorflow实现，并在本教程当中做了相应的讲解，数据集和代码均已经上传Github链接:https://github.com/Geeksongs/Computer_vision 数据集采用了英国牛津大学视觉几何组 —— IIIT Pet数据集，链接如下：https 阅读全文

摘要： 在这一块当中我们稍微看看就好，不需要了解得太详细。进行文本数据分析往往是一个数据科学家需要具有的良好习惯，因为在对数据分析之前，需要对数据具有初步的了结。 首先我们导入代码，开始分析数据： import pandas as pd train_df = pd.read_csv('train_set.c 阅读全文

摘要： 一.比赛背景 在本次Datawhale的竞赛当中，我们有一个具有20w条训练集，5w条测试集的数据集。整个数据集里面包含了各种分类不同的文本，每一个文本在训练集里都进行了标注label，这个label能够让我们知道训练集里面的句子是属于哪一个类别的数据。本次竞赛的文本分类一共有14个类别的数据，分别 阅读全文

摘要： 一.迁移学习的概念 什么是迁移学习呢？迁移学习可以由下面的这张图来表示： 这张图最左边表示了迁移学习也就是把已经训练好的模型和权重直接纳入到新的数据集当中进行训练，但是我们只改变之前模型的分类器（全连接层和softmax/sigmoid），这样就可以节省训练的时间的到一个新训练的模型了！ 但是为什么 阅读全文