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Python内存管理指南
对于软件开发人员而言,了解内存管理很重要。随着Python在软件开发中得到广泛使用,编写高效的Python代码通常意味着需要编写内存高效使用的代码。随着大数据的使用越来越广泛,内存管理的重要性不容忽视。无效的内存管理会导致应用程序和服务器端组件运行缓慢。内存泄漏通常会导致花费大量时间进行测试和调试,它还会严重破坏数据处理并引起并发处理问题。
AI研习社
2019-11-27
1.5K0
硬刚 Tensorflow 2.0 ,PyTorch 1.3 今日上线!
就在今年 8 月份,机器学习框架 PyTorch 刚发布 1.2 版本(详情可参考:新版 PyTorch 1.2 已发布:功能更多、兼容更全、操作更快!),很多开发者甚至还没来得及吃透 1.2,两个月不到,进击的 Pytorch 又带着我们进入 1.3 版本时代。
AI研习社
2019-10-14
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新版 PyTorch 1.2 已发布:功能更多、兼容更全、操作更快!
近日,PyTorch 社区又添入了「新」工具,包括了更新后的 PyTorch 1.2,torchvision 0.4,torchaudio 0.3 和 torchtext 0.4。每项工具都进行了新的优化与改进,兼容性更强,使用起来也更加便捷。PyTorch 发布了相关文章介绍了每个工具的更新细节,AI 开发者将其整理与编译如下。
AI研习社
2019-08-16
1.9K0
Github项目推荐 | 网页版图片标记与分割工具
Image Labeling Tool - Web application for image labeling and segmentation
AI研习社
2019-07-23
1.8K0
常用的十大python图像处理工具
今天,在我们的世界里充满了数据,图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途,这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程,主要旨在提高其质量或从中提取一些信息,然后可以将其用于某种用途。
AI研习社
2019-07-04
1.3K0
学界 | RNN失宠、强化学习风头正劲,ICLR 2019的八点参会总结
AI 科技评论按:上周,深度学习顶级学术会议 ICLR 2019 在新奥尔良落下帷幕。毕业于斯坦福大学、现就职于英伟达的女性计算机科学家 Chip Huyen 参加了这次会议,谈到对这次峰会的感想,她有以下 8 点想要讲:
AI研习社
2019-05-29
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放弃 PK,拥抱合作——R 和 Python 能做出什么新花样?
如果你想进入数据科学领域,你可能立即会想到R和Python。然而,我们并不是要以作为两种选择来考虑他们,相反地,我们更多的是去比较他们。R和Pyhton在他们各自的领域里,都是非常完美的工具。尽管如此,他们往往成为各自敌人而争吵。如果你在谷歌搜索栏里输入“R vs Python”,你会看到非常多的关于他们霸权之争。
AI研习社
2019-05-15
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学界 | 生成的图像数据集效果不好?也许你需要考虑内容分布的差异
对生成数据集和真实数据集差异的探究目前也有不少成果,比如学习不同任务通用的图像特征、学习图像风格迁移等,这样可以让生成数据集中的图像看上去更像真实图像。不过这篇论文的作者们认为,图像风格的差异其实只是很小的因素,更重要的差异在于图像内容的差异,而且生成的图像应当对新的任务有帮助。以往的图像生成方法只能覆盖有限的场景、有限的物体、有限的变化,对真实世界物体的多变性和属性的分布刻画不足;而且作者们提出,以KITTI数据集为例,它的数据是在德国采集的,但也许别的研究人员使用这个数据集训练的系统是想要在日本使用的,场景内容一定会有所不同;甚至服务的任务目标也可以不同。这都是现有的数据生成方法没有解决,甚至没有考虑的方面。如果完全在虚拟环境中复制重现的话,资金和时间成本也都非常高昂。
AI研习社
2019-05-14
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资源 | 卢昌海 - 黎曼猜想漫谈
继上次外国老头宣称自己证明了黎曼猜想但其实是异常闹剧(详细见 https://www.leiphone.com/news/201809/Ykhk37OXu8nRZk61.html)之后,北大李忠教授也要公开挑战了。(社区问答中也有相关讨论) 这次我们推荐大家阅读科普作者卢昌海的《黎曼猜想漫谈》,不是严肃的教学,而是核心概念、相关趣事的娓娓道来。是数学的故事,更是数学家们的人情味。
AI研习社
2018-10-24
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「形色」专访:爆款识花软件的炼成之路
在雷锋网 AI 研习社的小伙伴中,有人猜梅花,有人猜梨花,有人猜桃花,可惜他们都错了,答案稍后揭晓。
AI研习社
2018-07-26
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