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【CV】南洋理工计算机视觉研项目招生(仅限机器学习,深度学习,AI,迁移学习方向)

本项目由南洋理工大学计算机科学与工程学院终身教授Shawn领衔,将涵盖在深度网络培训中应对数据挑战的两种方法论,并将重点介绍与计算机视觉相关的任务。第一个是图像合成,其目的是设计生成网络来生成可直接用于有效DNN训练的自注释图像。第二个重点是跨领域的数据和知识转移,目标是利用以前收集和注释的图像,以最佳方式处理各种新数据。 对计算机视觉、机器学习、深度学习、迁移学习、人工智能等方向感兴趣的同学可以看下方海报了解↓ 如果你对上面的项目感兴趣 请长按识别下方二维码添加顾问老师微信咨询 并发送专属口令【计算机

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南洋理工教授科计算机视觉研项目招生(仅限机器学习,深度学习,AI,迁移学习方向)

本项目由南洋理工大学计算机科学与工程学院终身教授Shawn领衔,将涵盖在深度网络培训中应对数据挑战的两种方法论,并将重点介绍与计算机视觉相关的任务。第一个是图像合成,其目的是设计生成网络来生成可直接用于有效DNN训练的自注释图像。第二个重点是跨领域的数据和知识转移,目标是利用以前收集和注释的图像,以最佳方式处理各种新数据。 对计算机视觉、机器学习、深度学习、迁移学习、人工智能等方向感兴趣的同学可以看下方海报了解↓ 如果你对上面的项目感兴趣 请长按识别下方二维码添加顾问老师微信咨询 并发送专属口令【机器学

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南洋理工教授科计算机视觉研项目招生(仅限机器学习,深度学习,AI,迁移学习方向)

本项目由南洋理工大学计算机科学与工程学院终身教授Shawn领衔,将涵盖在深度网络培训中应对数据挑战的两种方法论,并将重点介绍与计算机视觉相关的任务。第一个是图像合成,其目的是设计生成网络来生成可直接用于有效DNN训练的自注释图像。第二个重点是跨领域的数据和知识转移,目标是利用以前收集和注释的图像,以最佳方式处理各种新数据。 对计算机视觉、机器学习、深度学习、迁移学习、人工智能等方向感兴趣的同学可以看下方海报了解↓ 如果你对上面的项目感兴趣 请长按识别下方二维码添加顾问老师微信咨询 并发送专属口令【计算机

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腾讯WeTest开启 “测试扶持计划”,赠送重磅福利(内含MTSC/TID大会门票)

WeTest导语 伴随着互联网行业的发展,与各行各业的连接更加紧密,竞争也变得越发激烈,用户对于产品的体验开始变得更加“挑剔”。然而目前互联网产品却始终受到各类质量问题的困扰。以兼容问题为例,应用平台碎片化现象、设备繁多、品牌众多、版本各异、分辨率不统一等等。准确高效的测试工具与服务已经成为把握游戏品质与降低研发成本的重要因素。 而对于企业的测试人员来说一直面临着“设备少”“缺人力”“缺预算”的问题,部署TOP300手机的成本高达300+万元,配置一个4-5人测试团队的经费也超过100万元,而目前市场上的兼

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Python——字符串及函数的设计使用

上期提到的廖雪峰的教程,很快就看过去了,前面一章的协程和异步io,看了三遍还是很懵逼,主要是运行测试时,执行步骤完全看不懂。再往后的实战章节呢,是写一个网站,半个月的时间,感觉压力山大。特别是实操太少,很多章节虽然看懂了,但是没有自己码过、测试过。计划只能稍作调整,一方面先把教材《计算机编程导论——Python程序设计》通读一遍,课后习题码一码,前面几个章节基础内容主要是结构设计、字符串处理、函数等,其实在按键精灵的几轮学习中基本轻车熟路,所以很快看完2/5。而后面的内容:比如文件使用、用户界面设计、网络设计、异常处理、数据库等都是没怎么接触过的,可能要花一点时间了。另外一方面,也先结合网站上的教程,捋一下网站搭建所需的一些大的模块,整理出大概框架再比对教程,如果思路对了再动手也不迟。

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编程新手:看懂很多示例,却依然写不好一个程序

不少初学者面临这样一个问题:了解了一些基本的语法,看得懂书上的示例,但是面临一个新的编程问题时,依然感到无从下手。究其原因,主要是两个方面: 整体上,不晓得如何把问题转化为程序语言。 细节上,不知道用什么方法去实现某个功能。 那么在开发程序的时候,怎么去解决类似的问题,并且找到合适的方法呢?我简单分享下几点经验: 1. 学会分解问题 有个关于数学家当消防员的笑话: 消防队长问:如果巷子里一个货仓着火了怎么?数学家答:把消火栓接到软管上,打开水龙头,把火浇灭。队长说:完全正确!那如果你来到巷子发现货仓没着火怎

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