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小詹同学

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肝!十大 Python 机器学习库
Python 之于机器学习,可以说是最为锋利的武器;而机器学习之于 Python,则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成,以至于一提到机器学习,人们自然而然的就想到了 Python,虽然有些狭隘,但是背后也有其存在的必然性!
小小詹同学
2022-03-17
1.2K0
B站up主用AI还原李焕英 动态影像
春节档上映的《你好,李焕英》让不少人在影院哭得稀里哗啦,它戳中了每个人心里最柔软的部分。有人看完电影之后会给妈妈打个电话,有人会拿出妈妈年轻时的照片,感叹一下爸爸的基因为什么要那么强大。
小小詹同学
2021-03-11
5880
众所周知,YouTube是个学习网站
就像国内的b站一样,YouTube不仅是一个多媒体娱乐帝国,还是一个全面的学习平台。每月无需支付订阅费即可在YouTube上观看视频。所有供你观看和学习的内容全部免费,这是一件很美妙的事情。你只需要付出宝贵的时间来观看自己喜欢的视频。
小小詹同学
2020-10-19
1.9K0
计算机视觉领域如何从别人的论文里获取自己的idea?
作者:Cheng Li https://www.zhihu.com/question/353691411/answer/900046621
小小詹同学
2019-12-09
1.3K0
自然语言生成的演变史
【导读】自科幻电影诞生以来,社会一直对人工智能着迷。 每当我们听到“AI”一词时,我们的第一个想法通常是电影中的未来机器人,如终结者和黑客帝国。尽管我们距离可以自己思考的机器人还有几年的时间,但在过去几年中,机器学习和自然语言理解领域已经取得了重大进展。 个人助理(Siri / Alexa),聊天机器人和问答机器人等应用程序真正彻底改变了我们与机器和开展日常生活的方式。自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)是人工智能发展最快的应用之一,因为人们越来越需要理解和从语言中获得意义,其中含有大量含糊不清的结构。 根据Gartner的说法,“到2019年,自然语言生成将成为90%的现代BI和分析平台的标准功能”。 在这篇文章中,我们将讨论NLG成立初期的简短历史,以及它在未来几年的发展方向。
小小詹同学
2019-11-13
7870
吴恩达 deeplearning.ai 经典总结
很多同学都是看吴恩达 Andrew Ng的视频学习机器学习和深度学习的,当然学习就要做笔记。这不,一位名叫Tess Ferrandez的学习爱好者在分享了一套自己的课程笔记,收获了3k+赞和1k+次转发。笔记很好地总结了学习内容,共28张精辟的手绘图。
小小詹同学
2019-11-13
7600
凭“颜值”拒稿,误判率仅0.4%?这篇计算机视觉论文让AI学界炸了锅
不少人哈哈哈哈怀疑作者在搞笑,当然也有很多人严肃读论文,辩论数据、结论的不合理之处。甚至有人说,研究揭示了论文评审中本就存在的人类偏见。
小小詹同学
2019-11-13
7060
女神被打码了?一笔一划脑补回来,效果超越Adobe | 已开源
这个算法来自加拿大的安大略理工大学,叫做EdgeConnect,修复效果甚至超越了Adobe登上CVPR 2018的算法。
小小詹同学
2019-11-13
5580
新年送福气 | 您有一份NLP大礼包免费领取
第一种,在实践中学习,找一个特定的任务,譬如文本分类、情感分析等。然后以做好任务为导向的去挖掘和这一个任务相关的知识点。 由于没有系统的学习,肯定会遇到各种各样的拦路虎问题,当遇到不懂的概念时,利用百度/谷歌查阅相关资料去理解学习这个概念,若是概念难懂,就多看不同的人对这些概念的理解,有的时候有些人能深入浅出的讲解一些很不错的资料,个人觉得这种有目的性的实践学习方式学来的东西更加印象深刻。
小小詹同学
2019-11-12
5760
哪个小姐姐是假的?Yann LeCun说合成人脸并不难分辨
自 2018 年 12 月英伟达推出 StyleGAN 以来,合成人脸已经让人难以轻易分辨。特别是今年年初,英伟达开源了 StyleGAN 的代码,大量真假难辨的人脸被开发者「创造」出来。
小小詹同学
2019-11-12
6000
机器学习必学10大算法
预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下,尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法(包括统计学)来实现这些目标。
小小詹同学
2019-11-12
4180
人脸识别简介(使用Python代码)
人脸识别是计算机视觉的一个子领域,它的应用范围非常广泛,现在已经成为世界各地的企业争相竞逐的新技术之一。考虑到市场的盈利现状,未来这项技术还会有更大的需求空间,所以作为机器学习的学习者,自己动手去从头开始构建一个人脸识别工具很有价值。
小小詹同学
2019-11-12
2.9K0
机器学习两大利器:Boosting 与 AdaBoost
最近, 技术在 Kaggle 竞赛以及其它预测分析任务中大行其道。本文将尽可能详细地介绍有关 Boosting 和 的相关概念。
小小詹同学
2019-11-12
8130
深度学习入门笔记系列 ( 六 ) ——卷积神经网络(CNN)学习笔记
本系列将分为 8 篇 。本次为第 6 篇 ,介绍在计算机视觉中使用广泛并且十分基础的卷积神经网络 。
小小詹同学
2019-11-12
7520
深度学习入门笔记系列 ( 八 ) ——基于 tensorflow 的手写数字的识别(进阶)
本系列将分为 8 篇 。本次为第 8 篇 ,基于 tensorflow ,利用卷积神经网络 CNN 进行手写数字识别 。
小小詹同学
2019-11-12
6320
基础目标检测算法介绍:CNN、RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN
每次丢了东西,我们都希望有一种方法能快速定位出失物。现在,目标检测算法或许能做到。目标检测的用途遍布多个行业,从安防监控,到智慧城市中的实时交通监测。简单来说,这些技术背后都是强大的深度学习算法。
小小詹同学
2019-11-12
2.1K0
Selective Search算法与演示
在对象检测RCNN模型中使用了SS(Selective Search)进行区域推荐,改进了传统图像检测进行全局开窗检测的高计算消耗,典型的对象检测网络RCNN的结构如下:
小小詹同学
2019-11-12
1.1K0
知否?知否?一文看懂深度文本分类之DPCNN原理与代码
ACL2017年中,腾讯AI-lab提出了Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization(DPCNN)。论文中提出了一种基于word-level级别的网络-DPCNN,由于上一篇文章介绍的TextCNN 不能通过卷积获得文本的长距离依赖关系,而论文中DPCNN通过不断加深网络,可以抽取长距离的文本依赖关系。实验证明在不增加太多计算成本的情况下,增加网络深度就可以获得最佳的准确率。‍
小小詹同学
2019-11-12
7360
小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)
pandas中有两类非常重要的数据结构,就是序列Series和数据框DataFrame.Series类似于NumPy中的一维数组,可以使用一维数组的可用函数和方法,而且还可以通过索引标签的方式获取数据,还具有索引的自动对齐功能;DataFrame类似于numpy中的二维数组,同样可以使用numpy数组的函数和方法,还具有一些其它灵活的使用。
小小詹同学
2019-11-07
1.7K0
DigSci科学数据挖掘大赛:如何在3天内拿下DigSci亚军
本文将基于在中国计算机大会方案宣讲PPT中的内容,给出此次比赛的完整方案,主要从赛题理解、建模核心思路、算法核心思想等角度阐述,同时对相关细节进行了适当的拓展讲解。涉及SIF Sentence Embedding、InferSent、Bi-LSTM和BERT等算法及相关概念。
小小詹同学
2019-10-29
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