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PyTorch模型静态量化、保存、加载int8量化模型
编程算法
pytorch
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网络安全
为了保证较高的精度，大部分的科学运算都是采用浮点型进行计算，常见的是32位浮点型和64位浮点型，即float32和double64。然而推理没有反向传播，网络中存在很多不重要的参数，或者并不需要太细的精度来表示它们。
机器学习AI算法工程
2023-02-28
4.1K
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神了,用 Python 预测世界杯决赛，发现准确率还挺高
编程算法
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神经网络
机器学习
通过对2018年之前世界杯各个国家球队的表现以及比分结果进行数据分析，并结合以往各个球队在历届世界杯中的表现，通过机器学习算法建立模型，并对其进行评价以及模型优化之后，进行模拟2022年卡塔尔世界杯的冠军球队的归属。
机器学习AI算法工程
2022-12-13
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轻量型目标检测算法一次看个够
github
git
编程算法
https
图像识别
近两年目标检测算法发展非常的快，恍惚一看，单阶段算法几乎统一了目标检测，各种高性能的目标检测算法层出不穷，印象中是在YOLOv4出来后，基于YOLO的改进变得一发不可收拾，各种改进版本精度越来越高、速度越来越快，同时模型体积也越来越小，越来越多的轻量型模型涌现，更适合移动端部署。这篇文章花点时间来盘点一下一些在github上比较火的轻量型目标检测算法，收藏也方便以后工程中实践。
机器学习AI算法工程
2022-12-13
1.8K
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羊了个羊，python一键通关
游戏
编程算法
访问管理
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 火爆全网的小游戏羊了个羊到底藏了什么套路？几乎所有人上班下班都在玩，可通关率据说还不到1%。 其实这个游戏和你的策略或技术没啥关系，完全是算法和运气在折磨你。十年前我们玩空当接龙的时候，所有牌都是明牌，理论上可以算出最优解；但羊了个羊不一样，策略再好也不能稳赢，因为你根本不知道一张牌底下藏着什么牌，这和斗地主还不一样，斗地主的牌堆是固定的，但游戏里的牌堆可以被算法改变。 知乎上有人算出了通关概率，游戏一共有14种图案，即使按照逐渐消层的最优解，底下的牌也有200多万
机器学习AI算法工程
2022-09-27
1.7K
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知乎高赞：AI算法工程师走下神坛了？
编程算法
神经网络
深度学习
人工智能
知识图谱
AI算法工程师走下神坛了？ 这几年来，圈子内越来越卷的话题持续不下，再加上大厂程序员“被毕业”、“再就业”的新闻层出不穷，贩卖给人们的焦虑也越来越多： 2016年——深度学习的春天是不是要来了?
机器学习AI算法工程
2022-09-27
1.1K
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2022年3月快手广告算法面试题
神经网络
编程算法
linux
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 1、手写交叉熵公式 2、为什么用交叉熵不用均方误差 1、均方误差作为损失函数，这时所构造出来的损失函数是非凸的，不容易求解，容易得到其局部最优解；而交叉熵的损失函数是凸函数； 2、均方误差作为损失函数，求导后，梯度与sigmoid的导数有关，会导致训练慢；而交叉熵的损失函数求导后，梯度就是一个差值，误差大的话更新的就快，误差小的话就更新的慢点。 3、说一下Adam优化的优化方式 Adam算法即自适应时刻估计方法（Adaptive
机器学习AI算法工程
2022-09-27
915
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基于深度学习方法的图像分割，差距不止一点点
编程算法
图像处理
云直播
图像分析
深度学习
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。片段表示目标或目标的一部分，并由像素集或“超像素”组成。图像分割将像素组织成更大的部分，消除了将单个像素作为观察单位的需要。图像分析有三个层次： 分类 - 将整幅图片分成“人”、“动物”、“户外”等类别 目标检测 - 检测图像中的目标并在其周围画一个矩形，例如一个人或一只羊。 分割 - 识别图像的部分，并理解它们属于什么对象。分割是进行目标
机器学习AI算法工程
2022-09-22
810
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YOLO杀疯了！目标检测速度与精度的最优组合
人工智能
编程算法
图像处理
图像识别
云直播
YOLO是什么？ 它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。 YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。 从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。 从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程师标配技能，更是技术和求职风向标。因此，搭建检测模型，并深刻理解后，你一定能在
机器学习AI算法工程
2022-09-22
1K
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特征工程7种常用方法
特征工程
编程算法
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、特征工程 简单说，特征工程是能够将数据像艺术一样展现的技术。因为好的特征工程很好的混合了专业领域知识、直觉和基本的数学能力； 本质上说，呈现给算法的数据应该能拥有基本数据的相关结构或属性 。当你做特征工程时，其实是将数据属性转换为数据特征的过程，属性代表了数据的所有维度，在数据建模时，如果对原始数据的所有属性进行学习，并不能很好的找到数据的潜在趋势，而通过特征工程对你的数据进行预处理的话，你的算法模型能够减少受到噪声
机器学习AI算法工程
2022-09-20
609
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文字识别助力智能运营，加速金融业务流转效率
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
文字识别
背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入，金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外，行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中，促使数据沉淀，加速流程效率，实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中，计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术（OCR）作为计算机视觉的主要方向之一，其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化，在业务办理、风险控制、内部数
机器学习AI算法工程
2022-09-15
1.4K
0
论文写作全攻略|一篇学术科研论文该怎么写
编程算法
论文通俗来说是本科和硕士的升学助力，也是学术界的硬通货，更是未来工作的加分项和敲门砖。 论文的写作对很多学生来说，是一种挑战。有些学生不知该如何对论文做选题，更多的学生则是对毕业论文写作到底有什么要求不清楚，不知从何下手，常常为毕业论文发愁。 我跟几位CVPR、ECCV等顶会审稿人聊了聊，总结输出如下文，希望对大家有启发。 扫码0.1元领取 《顶会审稿人论文写作干货》 论文写作的分为四个顺序：阅读论文→确定创新点→Coding／实验→论文写作。 01 阅读论文 发表论文的前提是大量阅读论文！！！文献阅读分
机器学习AI算法工程
2022-08-26
213
0
OCR-easyocr初识
编程算法
https
网络安全
文字识别
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、介绍 批量文字识别（OCR）是Python办公自动化的基本操作，应用在我们工作生活中的方方面面，比如车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。 Python中OCR第三方库非常多，比如easyocr、PaddleOCR、cnocr等等。 EasyOCR 是一个用 Python 编写的 OCR 库，用于识别图像中的文字并输出为文本，支持 80 多种语言。 检测部分使用CRAFT算法，识别模型为CRNN，由3个组件组
机器学习AI算法工程
2022-08-26
2.1K
0
联邦学习助力人工智能新模型进化（附：金融隐私计算实战项目）
联邦学习
隐私计算
迁移学习
编程算法
机器学习
2016年是人工智能（ArtificiaIntelligence，AI）成熟的一年。随着AlphaGo击败人类顶级围棋手，我们真正见证了人工智能的巨大潜力，并开始期待更复杂、更尖端的人工智能技术可以应用在更多的领域，包括无人驾驶、生物医疗、金融等。 如今，人工智能技术在各行各业都显示出了优势。人们自然希望像AlphaGo这样的由大数据驱动的人工智能技术能够很快在生活中应用起来。然而，现实有些令人失望：除了少数行业，大多数领域只拥有有限的数据或质量较差的数据，这使AI技术的落地比我们想象的更困难。是否通过跨组
机器学习AI算法工程
2022-08-26
716
0
手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法
python
学习方法
编程算法
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 监督部分 第二章 感知机： 博客：统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻： 博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现：KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯： 博客：统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现：NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树： 博客：统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现：
机器学习AI算法工程
2022-08-26
747
0
DBnet对非固定格式核酸报告要素检测提取
编程算法
特征工程
深度学习
机器学习
tensorflow
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 核酸检测报告已经是疫情这些年很多人出行必备的材料，而且很多机关单位、政府部门都需要检查核酸报告才能让相关的人员进出场所。如果有一个模型能够快速的识别并提取核酸报告里的关键信息，则能很大程度上提升那些需要提交核酸报告的OA流程审核效率，提升企事业的服务效率。 1.标注数据 标注方法和标注目标检测的数据一样，一个框加一个标签 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后，键入命令： labelImg
机器学习AI算法工程
2022-07-26
713
0
一键中文数据增强工具
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
编程算法
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 使用：pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍 一键中文数据增强工具，支持： 1.随机实体替换 2.近义词 3.近义近音字替换 4.随机字删除（内部细节：数字时间日期片段，内容不会删） 5.NER类 BIO 数据增强 6.随机置换邻近的字：研表究明，汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的 7.中文等价字替换（1 一 壹 ①，2 二 贰 ②）
机器学习AI算法工程
2022-07-21
779
0
DBnet检测加分类，提取身份证要素
编程算法
特征工程
深度学习
机器学习
python
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx DBnet文本检测网络加入多分类，可以实现模型很小又能够区分类别的功能，然后可以根据检测框的标签快速提取目标字段，在端侧部署的话就能达到非常高的精度和效率。 1.标注数据 标注方法和标注目标检测的数据一样，一个框加一个标签 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后，键入命令： labelImg 或者下载工具 labelImg.exe链接：https://pan.baidu.com/s/14
机器学习AI算法工程
2022-07-18
1.6K
0
【建议收藏】CV学习路径推荐
图像识别
编程算法
自动驾驶
无人驾驶
python
我跟几位BATJ现职的CV算法工程师聊了聊学习路径的话题—— 学习CV要具备哪些基础？ CV算法工程师应当掌握哪些技能？ 01 学习CV要具备哪些基础 01 编程与数理基础 掌握Python基础理论知识、了解第三方数据科学库，能够使用Python语言进行初级机器学习编程。掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。 02 机器学习基础 了解线性回归、逻辑回归、决策树等机器学习经典模型、能够基于Python语言上手机器学习算法实践。 03 深度学习基础 熟练卷积神经网络和循环神经网络、了解简单的Pytor
机器学习AI算法工程
2022-07-12
652
0
比YOLOv4小巧90%，速度却超2倍的目标检测算法
人工智能
编程算法
神经网络
卷积神经网络
深度学习
YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，从YOLO V1一直到”V5“，凭借着不断的创新和完善，一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。 YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。 它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB） 它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs 50 FPS）
机器学习AI算法工程
2022-07-06
387
0
【baseline】Kaggle新赛！信用违约预测大赛
编程算法
深度学习
机器学习
https
神经网络
日前，Kaggle发布了American Express - Default Prediction 信用违约预测大赛。要求参赛者： 运用机器学习技能来预测信用违约 这是一个金融风控场景下的结构化数据挖掘任务，对本领域感兴趣的小伙伴，千万不要错过。 下面是本场比赛的baseline。 加我回复“运通”获取baseline+数据集 01 PART 赛题分析+baseline 1、赛题链接 https://www.kaggle.com/competitions/amex-default-predictio
机器学习AI算法工程
2022-07-06
1.3K
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