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机器学习与python集中营

专注于python开发、机器学习、深度学习、人工智能领域的一颗小草。
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小草AI
2020-03-10
1.3K0
26 个鲜为人知的 Python 技巧,成为真正的Pyer!
人们还经常把 Python 笑称为「可执行伪码(executable pseudocode)」。但是,当你可以编写这样的代码时,很难去反驳这种言论:
小草AI
2019-11-22
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轻量级卷积神经网络的设计技巧
这篇文章将从一个证件检测网络(Retinanet)的轻量化谈起,简洁地介绍,我在实操中使用到的设计原则和idea,并贴出相关的参考资料和成果供读者参考。因此本文是一篇注重工程性、总结个人观点的文章,存在不恰当的地方,请读者在评论区指出,方便交流。
小草AI
2019-11-20
1.3K0
​深度神经网络经典模型结构-shufflenet系列
卷积神经网络在计算机视觉任务中表现优异,但由于嵌入式设备内存空间小,能耗要求低,因此需要使用更加高效的模型。例如,与单纯的堆叠卷积层相比GoogLeNet增加了网络的宽度但降低了复杂度,SqueezeNet在保持精度的同时大大减少参数和计算量,ResNet利用高效的bottleneck结构实现惊人的效果,Xception中提出深度可分卷积概括了Inception序列,MobileNet利用深度可分卷积构建的轻量级模型获得了不错的效果,Senet(取得了 ImageNet 2017 的冠军)引入了一个架构单元对 Channel 之间的信息进行显式建模,它以很小的计算成本提高了性能。而ShuffleNet主要使用了pointwise group convolution(分组的1×1卷积核)代替密集的1×1卷积来减小计算复杂度(因为作者发现,对于resnext中的每个residual unit,1×1卷积(逐点卷积)占据93.4%的运算)。同时为了消除pointwise group convolution带来的副作用,提出了一个新的channel shuffle操作来使得信息能够在特征通道上进行交叉流动,因此shuffleNet在保持原有准确率的条件下大大降低计算量。
小草AI
2019-11-01
1.7K0
目标检测中AP和mAP计算详解(代码全解)
✔️ 准确率=预测正确的样本数/所有样本数,即预测正确的样本比例(包括预测正确的正样本和预测正确的负样本,不过在目标检测领域,没有预测正确的负样本这一说法,所以目标检测里面没有用Accuracy的)。
小草AI
2019-11-01
5.9K0
奔走相告,Python 3.8.0 正式发布!
那么,这次新发布的 Python 3.8.0 有哪些重要的改进呢?以下是是 Python 3.8 相比 3.7 的新增特性。
小草AI
2019-10-22
4760
RAdam、LookAhead 双剑合璧,打造最强优化器
今年 7 月,「深度学习教父」Geoffrey Hinton 和他的团队发表了一篇关于深度神经网络优化器的论文,介绍了一种新的优化器「LookAhead」 (《LookAhead optimizer: k steps forward, 1 step back》,https://arxiv.org/abs/1907.08610)。LookAhead 的设计得益于对神经网络损失空间理解的最新进展,提供了一种全新的稳定深度神经网络训练、稳定收敛速度的方法。
小草AI
2019-10-16
4650
神级编辑器Grid Studio统一Excel表格与Python
是的,在一个界面上同时展示可视化表格与代码,而且同时通过表格与代码修改数据,这不就是 Python 与 Excel 的结合吗?
小草AI
2019-09-08
6.9K0
一文总结数据科学家常用的Python库(上)
我是Python语言的忠实粉丝,它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言。Python有三个特点:
小草AI
2019-08-13
1.6K0
10个非常流行的python开源项目
https://github.com/HackerPoet/YouTubeCommenter
小草AI
2019-06-03
8220
AI所有领域最优论文+代码查找神器:966个ML任务、8500+论文任你选(亲测好用)
摘要:查找论文及对应源码的神器 Papers With Code 刚刚推出了最新版本,可以用图形界面查找你想要的 SOTA 实现,从应用领域到具体任务再到实现代码一步到位。据网站开发者介绍,里面包含了 966 个机器学习任务、515 个评估排行榜(以及当前最优结果)、8625 篇论文(带源码)、704 个数据集
小草AI
2019-06-02
8390
IIAI CVPR 2019 跟踪、检测、分割论文荐读
CVPR (Conference on Computer Vision andPattern Recognition) 作为人工智能领域计算机视觉方向的最重要的学术会议,每年都会吸引全球最顶尖的学术机构和公司的大量投稿。
小草AI
2019-05-31
7500
CV从业者必读!2018最具突破性计算机视觉论文Top 10
【导读】本文总结了2018年以来最重要的10篇计算机视觉/图像生成相关的研究,包括许多新颖的架构设计,图像生成方面的突破等。
小草AI
2019-05-29
7140
【语料库】中文公开聊天语料库
使用该项目,即可对所有的聊天语料进行一次性的处理和统一下载,不需要到处自己去搜集下载和分别处理各种不同的格式。
小草AI
2019-05-29
9.3K1
你不得不知道的网络架构DenseNet
与 ResNet 和 Pre-Activation ResNet 相比,DenseNet 具有较少的参数和较高的精度。
小草AI
2019-05-29
1K0
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