最近看到了一篇关于图片“去霾算法”的文章,一下子就有了兴趣,所以想着能不能实现。由于数学能力捉急,无法理解文章的思想和相关论文。于是在Github上找到了相关的Java代码,算法的效果十分明显:
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说车牌号识别 python + opencv「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
近日,亚马逊AWS高级技术顾问Will Badr介绍了8种寻找机器学习数据集的方法。
脑筋急转弯:100个白球,100个红球,2个盒子,随机组合放入两个盒子,保证每个盒子至少有1个球,抓到白球最大最小概率?编程实现?
对抗训练(adversarial training)是增强神经网络鲁棒性的重要方式。在对抗训练的过程中,样本会被混合一些微小的扰动(改变很小,但是很可能造成误分类),然后使神经网络适应这种改变,从而对对抗样本具有鲁棒性。
在编程的过程中,有很多技巧,但是若不注意,就很容易忽略,即使是高级程序员会出现一些问题。今天,就几个编程技巧,进行一下总结,看看这些你是否有注意到?
//0.2 非法校验,在已有的数据中间插入 [0, curLen],必须连续,中间不能空元素
1.APAP论文链接: https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/. 可以下载到源码,就是速度慢点。
Optiver是全球顶尖的量化交易公司。10个月前,Optiver在Kaggle上面办的一场预测股票市场波动率的比赛。 这场比赛吸引了超过3800支队伍参加,其中相当一部分选手梦想着训出一个模型、指导购买股票、一夜暴富,迎娶白富美走上人生巅峰。 然后当然是没有然后的。 这场比赛的落地场景——金融量化正是时间序列预测应用最广泛的领域之一。并且随着机器学习和深度学习算法地更广泛应用,时间序列预测的落地场景越来越多,比如供应链、零售、交通等等等等。 广义线性模型,xgboost等机器学习方法,LSTM,CN
Facebook公开了这次计算机视觉系统的研发成果和硬件堆栈。 对于Facebook来说,网站上占据最多流量的就是各种图片和视频,所以他们一直非常关注计算机视觉的发展。在最近召开的西雅图 Data@S
这是8个月前,全球顶尖的量化交易公司Optiver在Kaggle上面办的一场比赛——预测股票市场波动率、时间序列预测任务。 这场比赛吸引了超过3800支队伍参加,其中相当一部分选手梦想着训出一个模型、指导购买股票(OR彩票)、一夜暴富,迎娶白富美走上人生巅峰。 然后当然是没有然后的。 抛开部分参赛选手难以实现的梦不谈,这场比赛的火爆代表着一个现象——时间序列预测这一传统技术,由于机器学习和深度学习方法的应用,正焕发新的生命力。 广义线性模型,xgboost等机器学习方法,LSTM,CNN,Transf
1. YaqiLYU在知乎问题【计算机视觉中,目前有哪些经典的目标跟踪算法?】下的回答
来源:扩展迷EXTFANS 根据前不久CSDN发布的《2021-2022中国开发者调查报告》显示,大部分程序员平均每天会写200行左右的代码。 那么代码的数量能衡量一个程序员的水平吗? 事实上,用代码的多少来评估程序员的业务能力是否达标,并不是客观的。 在此前的一起劳动争议案件中,一科技公司的算法工程师便在试用期被公司开除。 而起因则是公司认为他的编程能力不足,主要表现在代码写的太少。 判决书显示,李某某于2020年11月2日入职中科尚易公司,岗位为机器视觉算法工程师。试用期为三个月,试用期工资为360
面试前,大家都会开始刷各类网站,希望能在算法之道上有所进益,也期待有幸能在面试中碰上原题,而在那么多的网站中,LeetCode 一定是候选学习的网站之一。但是 LeetCode 网站上的题量和难度都是大家要面临的挑战。很多同学们刚开始的时候都非常迷茫,毫无头绪。还有一部分同学真的就是在刷题。
目标检测是自动驾驶技术的重要内容,确保上路安全,需要能够精准地检测出路面上所有目标。
近日 Uber AI Lab 开源了一组进化算法代码,它的特点是可以高速(同时也更廉价地)进行进化策略研究。根据介绍,训练神经网络玩 Atari 游戏的时间可以从原来在 720 个 CPU 组成的集群上花费 1 个小时,到现在在一台桌面级电脑上只需要 4 个小时。
AI 研习社:近日 Uber AI Lab 开源了一组进化算法代码,它的特点是可以高速(同时也更廉价地)进行进化策略研究。根据介绍,训练神经网络玩 Atari 游戏的时间可以从原来在 720 个 CPU 组成的集群上花费 1 个小时,到现在在一台桌面级电脑上只需要 4 个小时。
【问题描述】 对于字符串S和T,若T是S的子串,返回T在S中的位置(T的首字符在S中对应的下标),否则返回-1.
数据结构与算法,作为编程界从入门到劝退的王者,是很多初学者心中神圣而想侵犯的村花儿,化身舔狗,费尽心思,舔到最后,我命油我不油天。
【新智元导读】Papers with Code网站将ArXiv上的最新机器学习论文与GitHub上的代码联系起来。这个项目索引了大约5万篇论文和1万个GitHub库,你可以按标题关键词查询,也可以按流行程度、GitHub星星数排列“热门研究”,跟上ML社区流行的最新动态。
在刷了第一道 leetcode 的题以后我一直在思考,怎么才能让小白更清楚的了解到整个算法运行的过程。如果只是单纯的一点点看代码,从中摸清楚整个流程确实还是有一些难度。虽然就一道题来说,代码块并不会很大,但仅凭借变量之间的交换以及断点调试输出结果,还是很难在我们的大脑中形成一个完整的执行流程。
冒泡排序算法的C#、C++和Java代码的基本结构是相同的,但是由于语言本身的差异,在细节上可能会有所不同。例如,C++代码可能使用指针来操作数组,而C#和Java代码则可能使用索引来访问数组。在语法上,C#和Java代码可能更相似,而C++可能更像C语言。
自然语言处理这个方向我感觉已经泛滥了,很多方向的人都开始转向该专业,当然也包括转向计算机视觉的。之前我写过一篇文章
愿你们都能考上自己心仪的学校,为你们的备考生涯划上一个完美的句号。做为你们的师兄有几句话想对你们说,希望这些话能对你们有一些帮助。
李沐是谁?这是个圈内如雷贯耳的名字。 他是CMU机器学习博士、亚马逊首席科学家、斯坦福大学兼职讲师,MXNet框架和《动手学深度学习》系列书籍的主作者,在AI专业学生与业界中人称「沐神」。
这条长度约1毫米,宽度80微米的虫,还是在麻醉状态,神经系统无法向肌肉传达运动指令。
简单查找算法: 从头开始查找,待查找数字排在第多少位,则查找比较多少次 随便想一个1~100的数字。 每次可以猜一个数字,反馈是这个数字大了,小了,还是对了。 假设从1开始依次往上猜,猜测过程会是上面
新智元编译 来源:science、futurism 编译:克雷格、Marvin 【新智元导读】过去几年发表的AI顶会论文提出的400种算法中,公开算法代码的只占6%,只有三分之一分享了测试数据,只有一半分享“伪代码”。这是今年AAAI会议上一个严峻的报告。科学家们正在通过“可复现性挑战”鼓励复现新算法,或研究依据论文自动生成代码的工具。AI将在未来扮演越来越重要的角色,我们需要信任这些AI,那么我们必须能够复现它。一个幽灵正在AI领域上空徘徊:复现的幽灵。 科研方法认为,科学研究应该可以让其他研究人
最近收拾书架,翻出一张多年以前的ASIC项目开发流程图,一起回顾一下。典型的瀑布式开发流程:
递归算法的概念可以追溯到古希腊的数学家Euclid,但现代递归算法的概念可以追溯到20世纪初的计算机科学。Java递归算法是一种使用递归的方法解决问题的算法。递归算法通过调用自身来解决问题,这种方法通常更简洁易懂,易于维护,并且通常较少的代码量。
来源:知乎 作者:刘知远 本文多图,建议阅读5分钟。 本文为你分享刘知远老师和学生整理的三十来项算法代码和工具包列表。 刚花半天功夫整理了最近几年和同学努力开源的三十来项算法代码和工具包列表( htt
OpenCV中直方图反向投影算法详解与实现 一:直方图交叉 OpenCV中直方图反向投影算法实现来自一篇论文《Indexing Via Color Histograms》其作者有两位、是Michael
近日,腾讯优图实验室提出一种新的视频动作检测算法DBG并开源,这是继今年4月人脸检测算法DSFD开源后,优图的又一次开源动作。 目前,DBG算法在全球两大权威视频动作数据集ActivityNet-1.3和THUMOS14上均取得了第一。相关论文《Fast Learning of Temporal Action Proposal via Dense Boundary Generator》已被国际人工智能顶级会议AAAI2020接收,与此同时,算法代码已在优图研究官方Github上开源。 Github开源
“ AI(人工智能),本来是一个专业领域,小众的话题,但在中国,它却成了“网红”,成为大众茶余饭后的谈资。 “那个下棋的‘狗’,好厉害,人以后真的干不过机器了?” “你是程序猿啊,就是搞AI,很赚钱的那个吧”, “现在小学就开始学人工智能,你娃可有优势了” “听说现在机器人都会写代码了,你们程序员也失业了” “学人工智能不错吧,哪个学校好啊”... 对于一个中国程序员的我,面对种种,原本一直低着敲代码的头,不得不抬起来认真的看看这个“网红”,正视AI ” 一、AI成网红 时势造就网红 人类在经过三次
本文介绍2024届秋招中,BOSS直聘的推荐/搜索系统工程师岗位一面的面试基本情况、提问问题等。
应读者要求,写个基于递归的冒泡排序算法代码,之前发过的排序算法代码请参考:Python版快速排序算法,Python版选择排序算法,Python版冒泡法排序算法。 from random import randint def bubbleSort(lst, end=None, reverse=False): if end==None: length = len(lst) else: length = end if length<=1: return #flag用来标记
AC算法同样是计算每个像素的显著值,但却不是基于全局对比度,而是基于一定尺度的感知单元的。而且整个AC算法是融合了多个不同尺度的感知单元计算的显著值得到的最终显著图。
决策革命简而言之就是基于数据+算法的决策。“数据+算法=服务”实现分四个环节:一是描述,在虚拟世界描述物理世界发生了什么;二是洞察,为什么会发生,事物产生的原因;三是预测,研判将来会发生什么;四是决策,最后应该怎么办,提供解决方案。
AMSR-E/Aqua Daily L3 Global Snow Water Equivalent EASE-Grids V002
选自OpenAI 机器之心编辑部 参与:蒋思源、Smith 近日,OpenAI 发布了一种新型的强化学习算法,近端策略优化(Proximal Policy Optimization/PPO)算法,该
好记性不如烂笔头,更何况针对自己不熟悉的领域,没有工程实践,可能不了解论文的痛点。而且太多的awesome, 怎么也看不完:只收藏不看不如一篇一篇的看(git提交的原则也是自己已经看过,有收获,有疑点有吐槽)。一般一个领域的论文 大部分是前人的工作,只有少部分是自己的改进。
读完本文,可以去力扣解决如下题目: 659. 分割数组为连续子序列(Medium)
斗地主中,大小连续的牌可以作为顺子,有时候我们把对子拆掉,结合单牌,可以组合出更多的顺子,可能更容易赢。 那么如何合理拆分手上的牌,合理地拆出顺子呢?我们今天看一道非常有意思的算法题,连续子序列的划分问题。 这是力扣中的第 659 题「分割数组为连续子序列」,题目很简单: 给你输入一个升序排列的数组nums(可能包含重复数字),请你判断nums是否能够被分割成若干个长度至少为 3 的子序列,每个子序列都由连续的整数组成。 函数签名如下: bool isPossible(vector<int>& nums)
最近在做毕业答辩的幻灯片,由于是需要中文的模板,但 overleaf [1]给出的中文模板不是很多(主要还是外国的网站)。正好上次一位读者想我推荐了一个中国版本的“overleaf”,点击进入后发现,哎,找到了挺多中文模板啊!果真是中国企业办的。
迭代器模式又称为:Iterator。迭代器是一种行为设计模式,能在不暴露集合底层表现形式(列表、栈和树等)的情况下遍历集合中所有的元素。迭代器模式允许用户通过特定的顺序访问容器中的数据,它将数据和顺序的实现分离,很少有有人直接去用迭代器的了,因为一般语言已经帮实现了如:foreach…,所以单独使用的常见很少了。
white=imagecolorallocate(im,0xFF,0xFF,0xFF);
我写了七、八年的 “算法博客”,出版了一本《算法的乐趣》,一门《算法应该怎么“玩”?》课程,所有介绍算法的例子都是用 C++ 编写的。
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