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文章/答案/技术大牛

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计算机视觉

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2022版，Root用户，Ubuntu 18.04安装多cuda版本，示例cuda-9.2，cuda-10.2，以及对应版本cudnn

ubuntu apt-get linux 深度学习 https

这篇博客是安装的cuda-9.2,需要说明：cuda-9.2版本下载的时候只没有Ubuntu18.04，由于可以向下兼容，所有这里version选择16.04也是可以的，按照https://www.cxymm.net/article/weixin_43804210/108003802 该教程执行到 sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 出现报错使用命令apt-get install xxx 安装软件时报“http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu xxx“

2022-09-08

7620

linux安装多个版本的cuda和cudnn,无sudo权限安装，pip install tensorflowgpu==1.5

深度学习 https 网络安全腾讯云测试服务 bash

无sudo权限，参考https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 CUDA Toolkit 9.0和cudnn 7

2022-03-24

9470

R-CNN，Fast R-CNN，Faster-RCNN快速理解

https 机器学习神经网络深度学习人工智能

检测资源合集http://objectdetection.cn/2018/05/14/awesome-object-detection/

2020-02-24

8740

可解释性的重要性2.1

机器学习机器人神经网络深度学习人工智能

如果一个机器学习的模型表现良好，我们为什么不能直接相信这个模型，并且忽略为什么它做了这样的决策？。原因是，仅靠一个指标（loss），例如分类准确性，是一个对现实世界中大多数任务的不完整描述。（Doshi-Velez and Kim 2017 5），所以我们想要知道为什么这个模型做了某个决策。

2019-05-10

9820

【译】（Introduction部分）Interpretable Machine Learning. A Guide for Making Black Box Models Explainable

机器学习神经网络深度学习人工智能

这本书向你解释了怎样让机器学习模型可解释，这章中包含了一些数学公式，但是即使没有这些公式，你也应该能够理解这些方法的思想。这本书并不适合于初学机器学习的同学，如果你是初学者，建议你去看下面这些内容，

2019-03-11

7260

【译】Interpretable Machine Learning. A Guide for Making Black Box Models Explainable

机器学习神经网络深度学习人工智能

机器学习在改进产品、过程和研究方面具有巨大的潜力。机器学习模型可以做出很好的预测，但是计算机通常不能解释预测，这是我们使用机器学习时的一个障碍。这是关于使机器学习模型和模型的决策可解释的一本书。

2019-03-11

9540

对抗生成网络-文字到图片的合成Generative Adversarial Text to Image Synthesis

机器学习神经网络深度学习人工智能日志服务

新的一年，新的开始，好想发论文啊！废话不多说，下面讲下文字到图片的生成。文字生成图片最有代表的一张图怕是这个了，牛人，大佬 RNN可用来对文字进行判别和表示，GAN可以做图片生成，那么如何将字符翻

2018-04-10

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