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2019年7月4日
一文综述python读写csv xml json文件各种骚操作
摘要: Python优越的灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一,尤其是对数据科学家而言。这在很大程度上是因为使用Python处理大型数据集是很简单的一件事情。 如今,每家科技公司都在制定数据战略。他们都意识到...
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posted @ 2019-07-04 21:44 人工智能遇见磐创
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2019年7月3日
一文总结深度学习的12张思维导图
摘要: 本文以思维导图的形式,为大家介绍了深度学习的核心内容,主要包括:深度学习基础、神经网络介绍、CNN从入门到应用、Caffe、Tensorflow、Pytorch等深度学习框架、词向量、循环神经网络、RNN条件生成...
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posted @ 2019-07-03 22:26 人工智能遇见磐创
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2019年7月2日
用机器学习生成披头士的歌词 | 项目实战
摘要: 披头士乐队是一个巨大的文化现象。他们永恒的音乐直到今天仍然与人们产生共鸣,无论老少。在我看来,他们是有史以来最伟大的乐队¹。他们的歌曲充满了有趣的歌词和深刻的思想。比如说下面的歌词: When you’ve s...
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posted @ 2019-07-02 22:06 人工智能遇见磐创
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TensorFlow 模型优化工具包 — 训练后整型量化
摘要: 模型优化工具包是一套先进的技术工具包,可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型。自推出该工具包以来, 我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性 (https://www.tensorflow.or...
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posted @ 2019-07-02 22:06 人工智能遇见磐创
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2019年7月1日
怎样设计最优的卷积神经网络架构?| NAS原理剖析
摘要: 虽然,深度学习在近几年发展迅速。但是,关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段。其中一大部分原因是因为当前那些取得成功的神经网络的架构设计原理仍然是一个黑盒。虽然我们有着关于改进神经网络...
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posted @ 2019-07-01 22:45 人工智能遇见磐创
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2019年6月30日
给机器学习面试者的十项建议 | 面试官角度
摘要: 在过去的一年里,我采访了一些在Expedia Group担任数据科学职位的人,职位从入门级到高级的都有。我想分享我的经验,这些经验适用于对申请数据科学职位的人。在这篇文章里,我还会给出关于你可能在面试中会遇到...
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posted @ 2019-06-30 22:05 人工智能遇见磐创
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2019年6月29日
干货 | NLP算法岗大厂面试经验与路线图分享
摘要: 最近有好多小伙伴要面经(还有个要买简历的是什么鬼),然鹅真的没有整理面经呀,真的木有时间(。 ́︿ ̀。)。不过话说回来,面经有多大用呢?最起码对于NLP岗位的面试来说,作者发现根本不是面经中说的样子。。。来源...
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posted @ 2019-06-29 22:05 人工智能遇见磐创
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2019年6月28日
目标检测任务中的训练宝典 |实用技巧
摘要: 特约作者 : Slumbers最近正好在做检测项目,相对于分类任务而言,检测任务的优化策略少之又少,最近阅读了 @李沐老师 团队新出的论文Bag of Freebies for Training Object D...
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posted @ 2019-06-28 21:49 人工智能遇见磐创
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2019年6月27日
食物图片变菜谱:这篇CVPR论文让人人都可以学习新料理
摘要: 根据 Facebook 的统计,Instgram 上的美食图片数量已经超过 3 亿张。然而,获取食物烹饪方法的途径依然有限,例如,通过烹饪网站或相关教程。怎样能够挖掘丰富食物图片背后的烹饪方法,让每个人都可以在...
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posted @ 2019-06-27 23:06 人工智能遇见磐创
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2019年6月26日
一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(下篇)
摘要: 在“一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)”中我们详细介绍了BP算法的原理和推导过程,并且用实际的数据进行了计算演练。在下篇中,我们将自己实现BP算法(不使用第三方的算法框架),并用来解决鸢尾...
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posted @ 2019-06-26 22:37 人工智能遇见磐创
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