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文章/答案/技术大牛

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深度学习与数据挖掘实战

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重磅|一文了解深度强化学习的全貌

arXiv上的一篇介绍强化学习综述的文章，分享给大家。点击文末广告支持一下社区发展，本论文的下载地址：https://arxiv.org/pdf/1810.06339.pdf。或者后台回复"深度强化学习"，获取百度网盘下载地址。

2018-12-18

5690

干货|程序员到机器学习工程师飞跃的实战经验

“我是一名软件开发工程师，阅读过一些关于机器学习方面的书籍和博客文章，也学习过一些在线的关于机器学习的公开课。但是，我仍然不知道怎么应用到工程实践中……”

2018-12-18

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头条|全球OCR文字识别测试最新结果公布：中国AI企业霸屏

今天，国际文档分析与识别大会（ICDAR）数据集最新结果公布，中国高校及企业包揽排行榜前五。据了解，云从科技提出的Pixel-Anchor框架在多个ICDAR测试子集（ICDAR2015以及ICDAR2017 MLT）上均获得了第一名的好成绩。ICDAR2015数据集前五名及框架名称分别是：云从科技（Pixel-Anchor）、南京大学与南京理工大学（PSENet）、旷视科技（Mask Text）、商汤科技（FOTS）、阿里巴巴（IncepText）。ICDAR2017 MLT数据集前五名及框架名称分别是云从科技（Pixel-Anchor）、阿里巴巴（ATL-cangjie）、商汤科技（FOTS、旷视科技（EAST++）、南京大学（PSENet_NJU）

2018-12-17

1.3K0

【社交图挖掘】wikipedia数据批量导入neo4j

最近，在做低质量账户挖掘项目。收集了一些资料，分享给大家。本案例是，挖掘wikikedia的关系链。代码是java编写，包括:wikipedia数据库的数据抽取解析、关系的提取、节点数据&关系数据导入neo4j的流程。

2018-11-21

1.2K0

【社交网络挖掘&Jupyter&贝叶斯】资源分享

https://www.packtpub.com/books/content/getting-started-jupyter-notebook-part-1

2018-11-21

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【深度学习】Deep learning--知识结构搭建

深度学习神经网络

深度学习，在语音识别、图像识别、自然语言处理方面取得良好的效果，受到工业界的热捧。通往AI(人工智能)的道路是艰难的，深度学习取得的成绩，给AI的研究者带来了一点喜悦。真正实现跟人类一样的智能，还需要更多的突破，深度学习并不是AI的全部。但是，对于智能时代是一个福音，大量的数据积累，传统机器学习有他的不足之处。智能硬件的发展给深度学习插上了翅膀，GPU并行计算，加速了神经网络的计算速度。下面，整理一些业界比较经典的资料，帮助大家对深度学习有一个相对完整的认识。

2018-11-21

5290

【今日热门&优质资源】Kaggle竞赛优秀者code精选&机器学习中的核函数选择技巧

『优秀ppt&论文精选』《A Practical Guide to Support Vector Classification》链接：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf 《Deep Residual Learning for Image Recognition》链接：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 『Blog精选』《Kernel Functions for Machine Learni

2018-11-21

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【neo4j图数据库】基础入门&案例整理

数据库分布式 http sql 微信

neo4j有社区版本和企业版。社区版本是免费的，只支持单机版；企业版是付费的，是分布式的。整理了一些不错的参考资料分享给大家。

2018-11-21

1.6K0

如何成为一名数据挖掘工程师？

周末，在家整理技术文章，翻到这幅图，很喜欢的一幅图。分享给大家：

2018-11-21

5210

【今日热门&优质资源】kaggle竞赛冠军分享&tensorflow在quora问答去重中的应用

【kaggle竞赛冠军分享】《The Nature Conservancy Fisheries Monitoring Competition, 1st Place Winner's Interview: Team 'Towards Robust-Optimal Learning of Learning'》链接：http://blog.kaggle.com/2017/07/07/the-nature-conservancy-fisheries-monitoring-competition-1st-place

2018-11-21

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【Spark机器学习实战】 ML Pipeline 初探

人类经历了从农业革命到工业革命，再到信息革命。信息革命，起源于互联网的诞生，它将会经历三个阶段的跃迁。第一阶段，人与人的连接（网络的雏形），比如：Facebook;第二个阶段，让人们生活更便捷（移动互联网、物联网）；第三个阶段，让人们生活更智能（机器人，无人汽车等）。机器学习作为人工智能的一个分支，它更注重解决实际问题，所以，得到工业界的大力推广，目前已经应用于多个领域，比如个性化推荐，金融反作弊等。

2018-11-21

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【今日热门&优质资源】TensorFlow和TF-Slim实现图像分类与分割

深度学习 tensorflow

【如何用TensorFlow和TF-Slim实现图像分类与分割】链接：http://warmspringwinds.github.io/tensorflow/tf-slim/2016/10/30/image-classification-and-segmentation-using-tensorflow-and-tf-slim/ 中文翻译链接：http://geek.csdn.net/news/detail/126133 【汽车自动驾驶核心技术】《A look at compute and other c

2018-11-21

4140

【今日热门&优质资源】深度学习经典论文&详解深度学习最热门的RNN网络

【The Best Comprehensive Introduction of Artificial Intelligence (AI)】 youtube链接：https://www.youtube.

2018-11-21

6610

【深度学习】资料整理

抽时间，整理了一下深度学习的资料分享给大家。在线课程链接: https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/ 牛津大学

2018-11-21

4150

干货|程序员到机器学习工程师飞跃的实战经验

“我是一名软件开发工程师，阅读过一些关于机器学习方面的书籍和博客文章，也学习过一些在线的关于机器学习的公开课。但是，我仍然不知道怎么应用到工程实践中……”

2018-11-21

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【深度学习】Deep learning--知识结构搭建

深度学习神经网络

深度学习，在语音识别、图像识别、自然语言处理方面取得良好的效果，受到工业界的热捧。通往AI(人工智能)的道路是艰难的，深度学习取得的成绩，给AI的研究者带来了一点喜悦。真正实现跟人类一样的智能，还需要更多的突破，深度学习并不是AI的全部。但是，对于智能时代是一个福音，大量的数据积累，传统机器学习有他的不足之处。智能硬件的发展给深度学习插上了翅膀，GPU并行计算，加速了神经网络的计算速度。下面，整理一些业界比较经典的资料，帮助大家对深度学习有一个相对完整的认识。

2018-11-21

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前沿|如何把Deep Learning思想应用到Graph Theory？

2001到2010年间，因为Social Networks的兴起，曾经有一段时间有很多学者热衷于研究Graph Theory，以及Graph Theory在Semi-supervised Learning中的应用，在Community Detection中的应用等等。

2018-11-21

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Creative Thinking

Up to 100% of the amount of ideas produced, useful good ideas produced by these signals, these are supposed to be arranged in order of increasing ability. At producing ideas, we find a curve something like this. Consider the number of curves produced here - going up to enormous height here.

2018-11-21

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干货|专访ImageNet冠军颜水成团队，如何将比赛成果在企业中落地？

2017 年 7 月 26 日，计算机视觉顶会 CVPR 2017 同期举行的 “超越 ILSVRC” Workshop 上，宣布计算机视觉乃至整个人工智能发展史上的里程碑——ImageNet 大规模视觉识别挑战赛于 2017 年正式结束，也就是说 2017 年是 ImageNet 的最后一届。在 2017 年 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2017 (ILSVRC2017) 的收官比赛中， 360 公司与新加坡国立大学合作团队拿下了物体定位任务的冠军。InfoQ 因此联系到颜水成团队，进行了这次采访。

2018-11-21

1.5K0

行业|中美人工智能创投现状与趋势研究报告

深度学习编程算法存储图像识别机器人

人工智能能否完成人类历史上的颠覆式创新？开启人类新时代？60余年来人们对这个话题一直争论不休。

2018-11-21

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