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用户3578099

图像凹凸算法

图像压效果本质的图像坐标的非线性变换,将图像向内挤压,挤压的过程产生压缩变形,从而形成的效果。

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用户3578099

当前人工智能特别是深度学习最前沿的研究方向是什么?

当前深度学习技术主要是data driven的,即对一个特定任务来说,只要增加训练数据的规模,深度学习模型的表现就可以得到提高。但是发展到今天,这种思路面临很多...

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用户3578099

使用Amazon S3

Amazon S3,全名为亚马逊简易存储服务。类似于阿里云的oss,或百度云等网盘服务。即将文件存储在云端服务器中,文件会有对应的url。一般用于大型公司或者跨...

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用户3578099

图像凹凸算法(代码全)

图像压效果本质的图像坐标的非线性变换,将图像向内挤压,挤压的过程产生压缩变形,从而形成的效果。

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用户3578099

leetcode-406 根据身高重建队列

https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height

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用户3578099

美团|深度学习在推荐中的实践

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用户3578099

leetcode每日一题:1030 距离顺序排列矩阵单元格

基于提示:1 <= R <= 100, 1 <= C <= 100, 0 <= r0 < R, 0 <= c0 < C

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用户3578099

获得CSDN博客top50徽章

https://marketing.csdn.net/p/d4ac23c33971a1297ff60aa7784f4b3a

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用户3578099

LSTM介绍及反向传播算法推导

LSTM(Long short-term memory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题,是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是 LSTM 的默认行为,而不...

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用户3578099

OCR算法识别性能评估

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用户3578099

OCR文本图像合成工具

在进行文字识别时候,需要使用的数据集样式为一张含有文本的图片以及对应文本内容的标签。但是一般而言,实际情况是构建的文本字典中,每个字至少要出现200次才能有好的...

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用户3578099

Pymysql 连接池操作

在用python写后端服务时候,需要与mysql数据库进行一些数据查询或者插入更新等操作。启动服务后接口运行一切正常, 隔了第二天去看服务日志就会报错,问题如下...

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NFM:Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytic

FM能够有效的发现二阶组合特征,但存在的问题在于,FM捕获的二阶组合特征是线性组合的(其表达式就是线性组合),无法捕获非线性组合特征。现在深度神经网络可以发现非...

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用户3578099

python包:urllib——使用urllib下载无限制链接图片

需要将无限制链接转换为本地图片进行后续处理,这里需要用到python的urllib包,该包收集了多个涉及 URL 的模块的包:

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用户3578099

Factorization Machine模型的各种变式

FM模型最早由Steffen Rendle在2010年提出,解决了稀疏数据场景下的特征组合问题,在广告、推荐等领域被广泛使用。FM模型简单而且效果好,可以作为业...

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用户3578099

FM:Factorization Machines

我们先从Logistic Regression出发,回顾一下LR的Score Function

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用户3578099

DSSM: Learning deep structured semantic models for web search

DSSM是Deep Structured Semantic Model的缩写,即我们通常说的基于深度网络的语义模型,其核心思想是将query和doc映射到到共同...

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用户3578099

Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

推荐系统中,传统的CF算法都是利用 item2item 关系计算商品间相似性。i2i数据在业界的推荐系统中起着非常重要的作用。传统的i2i的主要计算方法分两类,...

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PNN:Product-based Neural Networks for User Response Prediction

现在推荐系统,网络搜索和在线广告的数据大多是分类的,并包含多个字段,有一个典型的方法将他们转化成高维稀疏二进制特征表示就是通过one-hot编码。对于这些高维稀...

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用户3578099

FNN: Deep Learning over Multi-field Categorical Data

原论文:Deep learning over multi-field categorical data

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