崔庆才的专栏

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崔庆才

Python 高级技巧:用一行代码减少一半内存占用

原标题 :Python: How To Reduce Memory Consumption By Half By Adding Just One Line Of...

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崔庆才

Python 排序算法[一]:令你茅塞顿开,却又匪夷所思

算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输...

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崔庆才

一文了解 Python 的 “Magic” 方法

原标题 :Python magic methods or special methods

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崔庆才

五个很厉害的 CNN 架构

让我们来看看一些强大的卷积神经网络,这些网络实现的深度学习为今天的计算机视觉的成就奠定了基础。

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崔庆才

Python排序算法[二]:测试数据的迷雾散去

在上一篇文章《Python 排序算法[一]:令你茅塞顿开,却又匪夷所思》中我们学习了排序算法中比较费时间的三种:冒泡排序、选择排序、插入排序。并且在测试过程中发...

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崔庆才

教你实现一个可视化爬虫监控系统

本文并不是讲解爬虫的相关技术实现的,而是从实用性的角度,将抓取并存入 MongoDB 的数据 用 InfluxDB 进行处理,而后又通过 Grafana 将爬虫...

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崔庆才

图解 2018 年领先的两大 NLP 模型:BERT 和 ELMo

2018 年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。

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崔庆才

深度好文 |Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表完整 Python 源代码实现

在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。 这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择...

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崔庆才

看动画轻松理解「递归」与「动态规划」

在学习「数据结构和算法」的过程中,因为人习惯了平铺直叙的思维方式,所以「递归」与「动态规划」这种带循环概念(绕来绕去)的往往是相对比较难以理解的两个抽象知识点。...

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崔庆才

十大经典排序算法动画与解析,看我就够了!

而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。

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崔庆才

小数据福音!BERT 在极小数据下带来显著提升的开源实现

本文授权转载自学术平台 PaperWeekly,公众号ID:paperweekly

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崔庆才

掌握此心法,可以纵横 Numpy 世界而无大碍

检查一个 ndarray 数据的维度和大小,分别用 ndim 和 shape 属性。

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崔庆才

OpenAI提出能合成高清逼真图像的模型:“我们和GAN不一样!”

这篇文章介绍了我们的新成果——Glow,这是一个可逆的生成模型,其中使用了可反复的1×1卷积网络。2015年,我们曾推出过NICE,它是一种针对复杂高维进行建模...

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崔庆才

浅析图卷积神经网络

今天想和大家分享的是图卷积神经网络。随着人工智能发展,很多人都听说过机器学习、深度学习、卷积神经网络这些概念。但图卷积神经网络,却不多人提起。那什么是图卷积神经...

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崔庆才

自然语言处理基石 Embedding 最新进展汇总

词嵌入(word embeddings)和句嵌入(sentence embeddings)已经成为任何基于深度学习的自然语言处理系统不可或缺的部分。

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崔庆才

一文解析OpenAI Five,一个会打团战的Dota2 AI

去年,OpenAI的强化学习bot在中路solo中击败职业选手Dendi,赢得众人瞩目,但Dota2是一个5人游戏,在那之后,我们目标是制作一个由神经网络构成的...

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崔庆才

Adobe用机器学习“反PS”,修没修图一眼就看出来

这是一张著名的PS照片,2008年伊朗政府在媒体上公布了他们成功发射导弹的照片,但是紧接着就有人出来打脸,证明了这张图是伪造的,可以看到底部的烟雾连形状都一毛一...

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崔庆才

OpenTag模型:减少人工标注,自动提取产品属性值

(1)将问题形式化为序列标注任务,并提出利用递归神经网络(双向 LSTM)捕获上下文和语义的联合模型,并且利用条件随机场(CRF)来约束标注连贯性;

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崔庆才

重磅!微软内部研究数据集正式对外开放,覆盖NLP、CV等9个领域

今天,我们很高兴向大家介绍微软研究开放数据项目——这套新的云数据存储库致力于促进全球研究界的广泛合作。微软研究开放数据将提供一套便捷的数据集云托管平台,其同时代...

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崔庆才

大白话解释模型产生过拟合的原因!

过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好,但是在测试集上表现较差的一种现象!下图给出例子:

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