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磐创AI技术团队的专栏

定期分享机器学习深度学习相关优质原创文章
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地理空间数据的时间序列分析
例如,在环境科学中,时间序列分析有助于分析一个地区的土地覆盖/土地利用随时间的变化及其潜在驱动因素。它在气象研究中也很有用,可以帮助我们理解天气模式的时空变化(我将很快使用降雨数据演示一个这样的案例研究)。社会和经济科学在理解时间和空间现象的动态方面也极大受益,例如人口、经济和政治模式。
磐创AI
2024-04-28
810
带有源代码的 10 个 GitHub 数据科学项目
截至 2023 年,世界上生成的数据已超过 120 ZB!这远远超出了我们的想象。更令人惊讶的是,这个数字将在未来两年内超过180!这就是数据科学快速发展的原因,需要热爱数据和处理数据的熟练专业人士。
磐创AI
2023-08-29
8750
构建对象检测模型
我喜欢深度学习。坦率地说,这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序,如面部识别和板球跟踪等时,建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。
磐创AI
2020-07-24
1.1K0
OpenCV系列之轮廓入门 | 二十一
轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点(沿边界)的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。
磐创AI
2019-12-11
7070
导师催论文的操作指南
不少年轻导师都有这样的困惑:本来养的好好的硕士、博士,平日里撒泼打滚、活蹦乱跳、一天两发朋友圈,可是突然有几天就销声匿迹了,打电话不接,发短信不回,留微信也没反应,隔几天再打电话吧,手机还停机了。
磐创AI
2019-09-24
6210
GitHub最大更新:直接运行代码;人工智能凉了?年度报告揭示真相
很简单,以后你不光能在GitHub上存储和搜索代码,而且还能直接运行部分代码。这个期待已久的更新获得一致好评。详情如何,下面我们会仔细说。
磐创AI
2018-11-06
4680
计算智能(CI)之粒子群优化算法(PSO)(一)
计算智能(ComputationalIntelligence ,CI)是以生物进化的观点认识和模拟智能。按照这一观点,智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中,适应度高的结构被保存下来,智能水平也随之提高。因此计算智能就是基于结构演化的智能。计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。这些方法具有以下共同的要素:自适应的结构、随机产生的或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条
磐创AI
2018-04-24
2K0
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