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机器学习AI算法工程

机器学习,深度学习,大数据 ,公众号:datayx
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2022年计算机专业程序员笔记本电脑推荐
📷 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 目录: 聊聊大学计算机专业重点关注学科及资源推荐 计算机专业应该注意哪些笔记本参数 京东购买查看笔记本电脑历史价格 计算机专业笔记本电脑推荐(计算机专业买什么电脑?) 一、聊聊大学计算机专业重点关注学习以及资源推荐 先来聊聊专业,关于大学中的计算机专业,作为一个已经在 java 领域工作几年的人,给几个建议。 如果你的目标很明确,未来打算就是从事程序员行业。 那么大学中,一定要重视的课程有以下几个: 计算机操作系
机器学习AI算法工程
2022-03-14
2.7K0
[python案例]金融知识图谱构建流程
查询与“平安银行”相关信息(所属概念板块、发布公告、属于深股通/沪股通、股东信息)
机器学习AI算法工程
2020-04-26
2.1K0
高精度目标检测算法-RFBNet
当前顶级目标检测器依赖于非常深的CNN主干网络,例如ResNet-101和Inception,优点是它们具有强大的特征表现能力,但是耗时严重。相反地,一些基于轻量级模型的检测器满足实时处理,但是精度是诟病。
机器学习AI算法工程
2019-10-29
1.2K0
【OCR技术】大批量生成文字训练集
http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Offline_database.html
机器学习AI算法工程
2019-10-29
2.4K0
CVPR2018 目标检测算法总览(最新的目标检测论文)
1、Cascaded RCNN 论文:Cascade R-CNN Delving into High Quality Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码链接:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn 详细内容请移步:Cascade RCNN算法笔记
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2019-10-28
3310
SSD物体检测模型Keras版
本文是基于论文SSD: Single Shot MultiBox Detector,实现的keras版本。
机器学习AI算法工程
2019-10-28
9420
【OCR技术】大批量构造中文文字训练集
放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西。上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集。如果是想训练一个手写体识别的模型,用一些前人收集好的手写文字集就好了,比如中科院的这些数据集。 http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Offline_database.html 但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型,那么我们就需要各种印刷字体的训练集,那怎么获取呢?借助强大的图像库,自己生成就行了! 先捋一捋思路
机器学习AI算法工程
2018-04-17
6.3K1
使用Python抓取欧洲足球联赛数据
数据的来源多种多样,以为我本身是足球爱好者,所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析。许多的网站都提供了详细的足球数据,例如: 网易 http://goal.sports.163.com/ 腾讯体育 http://soccerdata.sports.qq.com/ 虎扑体育 http://soccer.hupu.com/ http://www.football-data.co.uk/ 这些网站都提供了详细的足球数据,然而为了进一步的分析,我们希望数据以格式化的形式存储,那么如何把这些网站提供的网
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2018-03-14
2.7K0
分布式机器学习的故事
一个新时代 起源 分布式机器学习是随着“大数据”概念兴起的。在有大数据之前,有很多研究工作为了让机器学习算法更快,而利多多个处理器。这类工作通常称为“并行计算”或者“并行机器学习”,其核心目标是把计算任务拆解成多个小的任务,分配到多个处理器上做计算。分布式计算或者分布式机器学习除了要把计算任务分布到多个处理器上,更重要的是把数据(包括训练数据以及中间结果)分布开来。因为在大数据时代,一台机器的硬盘往往装不下全部数据,或者即使装下了,也会受限于机器的I/O通道的带宽,以至于访问速度很慢。为了更大的存储容量、吞
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2018-03-12
1.4K0
文本挖掘:语义分析的一些方法
语义分析,本文指运用各种机器学习方法,挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。 1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前,我们先说下文本基本处理,因为它构成了语义分析的基础。而文本处理有很多方面,考虑到本文主题,这里只介绍中文分词以及Term Weighting。 1.1 中文分词 拿到一段文本后,通常情况下,首先要做分词。分词的方法一般有如下几种: 基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式,逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为:正向最大匹配,反向最大匹配,双向最大匹配,最小切分(即最短路径);总
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2018-03-12
3.3K0
词云可视化——中文分词与词云制作
随着微博研究的深入,社会网络分析和可视化技术的需要,面临中文处理问题,开始钻研文本挖掘的问题,过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据,文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多,特别是中文处理是不可逾越的障碍! 从网络分析、文本挖掘和意见挖掘角度看,主要解决以下内容:网络抓数据—MySql和Hadoop存储—API接口—创建网络数据—Knime和R语言挖掘-KOL意见领袖和网络分析—中文语料和文本语义—R语言与分词—用户词典构建—情感词典建设和情感分析—文本聚类分类—归并文本挖掘与网络分析—规则建模推荐算法—P
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2018-03-12
2.6K0
机器学习数据采集入门经验分享
在新的一年里,很多人都在思考如何利用机器学习(ML)算法来提高产品或服务的质量。 PredictionIO公司与许多公司合作,部署他们的第一个ML系统和大数据基础设施。PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践,并愿意与你分享这些经验。 如果你正在考虑采用ML,以正确的格式收集正确的数据,将会降低你的数据清理工作以及数据浪费。 要收集所有数据 收集所有数据是非常重要的。除非你真正训练一个预测模型,否则你将很难知道哪个属性哪些信息具有预测价值,并提供最好的结果。 如果一条信息没有收集到,我们就
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2018-03-09
7820
python使用AI实现识别暹罗与英短
先来上两张图看看那种猫是暹罗?那种猫是英短? 第一张暹罗 第二张英短 你以后是不是可以识别了暹罗和英短了?大概能,好像又不能。这是因为素材太少了,我们看这两张图能分别提取出来短特征太少了。那如果我们
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2018-03-09
1.1K0
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