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AVS3开源编码器 “天枢”(uAVS3e)发布,速度提升30余倍
AVS3开源编码器“天枢”(又名“uAVS3e”)1.0版正式在鹏城实验室iHub开源托管平台发布!与参考软件HPM相比,编码速度提升超过30倍,并且压缩效率没有损失。
AI研习社
2020-03-04
3.1K0
谷歌公布GSoC 2020 暑期代码项目名单,200个开源项目30个新增
谷歌(Google)本周宣布了进入GSoC 2020的200个开源项目。谷歌的GSoC(Google Summer of Code,暑期代码计划)已经走到第16年,该计划旨在让学生在暑假的几个月中参与开源开发。录取的学生将在活动中获得3000至6600美元之间的津贴。
AI研习社
2020-02-26
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Facebook开源最大规模并行语料,45亿语料,覆盖576种语言对,或成为NMT评估标准
当前自然语言处理中的大多数方法都是数据驱动的,大多数多语言模型(特别是神经机器翻译系统)都需要并行语料库进行训练。大多数的并行文本都只是适用于几个主要语言(例如英语、汉语),且限制于特定的领域。
AI研习社
2020-02-21
1.2K0
4 个有效提升 Jupyter Notebooks 效果的非凡技巧
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
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2020-02-21
1.5K0
无需编写代码,利用GitHub搭建全免费个人博客
fast.ai 的联合创始人 Rachel Thomas 在她的文章《Why you (yes, you) should blog》中说过:
AI研习社
2020-02-21
9670
2019年,MyBridge 最受欢迎的顶级开源机器学习项目有哪些?
在这篇文章中,我们将看到 2019 年在 MyBridge 上最受欢迎的顶级开源机器学习项目。
AI研习社
2020-02-12
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Reddit年度盘点:2019年最佳机器学习项目
为了帮助筛选 2019 年一些令人难以置信的项目、研究、演示等,下面我们将介绍 17 个在机器学习领域最受欢迎、被讨论最多的项目,这些项目由 r/MachineLearning subreddit 策划。我希望你能在这个列表中找到一些鼓舞人心的,有教育意义的项目。
AI研习社
2019-12-24
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赛事推荐 | 飞桨论文复现挑战赛
2019年11月,飞桨系列挑战赛-论文复现挑战赛全新上线,通过比赛机制,鼓励选手使用国产框架复现顶会论文,助力更多科研成果落地,为中国开源生态建设贡献力量。
AI研习社
2019-12-03
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华为的数据基础设施革命
华为在走一条之前没有从未走过的路。继今年9月基于“鲲鹏+昇腾”双引擎全面启航计算战略后,近日华为面向鲲鹏计算产业,宣布全面启动数据基础设施战略。
AI研习社
2019-11-28
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腾讯开源图计算框架 Plato:十亿级节点图计算进入分钟级时代
据介绍,Plato 可满足十亿级节点的超大规模图计算需求,并将算法计算时间从天级缩短到分钟级;而且在性能方面也处于领先,并打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈。我们将本次开源项目 Plato 相关内容整理如下。
AI研习社
2019-11-18
1.8K0
薅谷歌 GPU 羊毛的正确姿势
当我告诉人们,他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时,我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”,(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
AI研习社
2019-11-13
2.4K0
2019年最值得学习的机器学习项目(下)
在昨天的 2019 年最值得学习的机器学习项目(上)中,我们盘点了很多优秀的机器学习项目,其中有 3D 姿态估计,建筑机器翻译,图像和视频中的汽车消除等等有意思的内容。接下来,我们将继续介绍更多优秀的机器学习项目,让同学们都能找到感兴趣的学习内容。
AI研习社
2019-11-06
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2019年最值得学习的机器学习项目(上)
随着神经网络体系结构、深度学习和机器学习研究的快速发展,以及不断增加的硬件+软件资源,很多特别棒的演示项目数量正以令人眼花缭乱的速度增长。
AI研习社
2019-11-06
7550
深度学习必懂的13种概率分布
作为机器学习从业者,你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程,大多数和使用 python 库进行深度学习有关。
AI研习社
2019-10-22
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目标检测新突破!来了解Res2Net深度多尺度目标检测架构
正如谷歌大脑的论文EfficientNet中展示的那样,在CNN架构各个方面(宽度,深度,分辨率)的探索所带来的的回报正在急剧减少。
AI研习社
2019-10-08
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AI研习社本周论文推荐精选
推荐理由:此前已有EfficientNet[1]等工作使用神经架构搜索(NAS)方法对卷积神经网络(CNN)的整体规模(深度,宽度,分辨率)进行探究。这次,作者专门针对CNN中卷积层的通道数开刀,用基于进化算法的NAS算法探究控制网络参数量不变的情况下如何更好地分配网络各层的通道数。作者的实验结果表明,使用本文的NAS算法搜索改进后的分类网络在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上可分别达到约0.5%和2.33%的准确率提升。
AI研习社
2019-09-17
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GitHub 学生大礼包开放申请:近 50 种专业工具随便用
据了解,这个项目构建的初衷是帮助学生利用真实的工具进行实验,提高学生对雇主的吸引力。通过验证的学生在学校期间可免费获得 Github Pro,Github 教育合作伙伴提供的独家优惠。
AI研习社
2019-08-29
1.5K0
实践干货 | 自动化视觉跟踪
在之前的某个教程里,我们探讨了如何控制Pan/Tilt Servo设备来安置一个PiCam(树莓派的相机)。这次,我们将使用你的设备来帮助相机自动地跟踪某种颜色的物体,像下边的动图里那样:
AI研习社
2019-08-29
1.1K0
Github项目推荐 | 目标姿态检测数据集与渲染方法
标准化数据集在多媒体研究中至关重要。今天,我们要给大家推荐一个汇总了姿态检测数据集和渲染方法的 Github 项目。
AI研习社
2019-08-20
3K0
腾讯优图开源业界首个3D医疗影像大数据预训练模型MedicalNet
为了产生 3D 医疗影像的预训练模型,MedicalNet 聚集多个来自不同 3D 医疗领域的语义分割小规模数据集,并提出了基于多分支解码器的多域联合训练模型来解决数据集中的标注缺失问题。
AI研习社
2019-08-15
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【纪录片】中国数据库前世今生
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