作者 | 丁广辉 责编 | 张红月 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 工欲善其事,必先利其器。这句话放到开发者的世界里也是一样的,好的开发者也需要好的开发工具。世界上那么多开发工具,总有一些是更快捷,更好用的。StackShare是一个开发者工具及服务分享平台,成立于2013年,随着开发者们的不断加入,汇集了大量的优质工具。 在过去的2021年,StackShare统计了过千万用户分享数据,汇总了600K+的技术栈使用情况,超700万对各类工具的关注度,以及数百万的开发者的评论和投票
都快2023年了,还不知道怎么用网站来提高工作和生活质量?还不快搬好小板凳,听我来安利这些个实用网站!
深度强化学习实验室 来源:ICLR2021 编辑:DeepRL [1]. What Matters for On-Policy Deep Actor-Critic Methods? A Large-S
最近在群里发现一些小伙伴在寻找资料的时候总是无处可找,网上出现很多收集免费资料再去打包收钱的人,我看不惯这样的人,所以把自己收集的文件分享给大家。百度云经常抽风,如果大家遇到了失效的链接,请在评论区给我评论,我会很快的更新。 1:数据挖掘:概念与技术(中文第三版) 链接: https://pan.baidu.com/s/1skTjb69密码: 6ixx 2:矩阵分析.美国Roger.A.Horn. 链接: https://pan.baidu.com/s/1boVDyAN密码: p85p 3:统计学习方法李航
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2017年最后一天,继续把手头的资料分享给大家,希望大家2018都有一个美好的前程! 如果不能使用的,请在评论区告知(ps:最近在刷李飞飞CS231n2017,有兴趣的小伙伴多多交流哇!) 1:国外计算机课程视频: CS046 Introduction to Programming in Java Learning Java 链接:https://pan.baidu.com/s/1mhTufzU 密码:bp1u 2:CS101 Intro to Computer Science Building a Sea
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推荐阅读时间:5min~8min 主要内容:经典资源推荐:如果不能使用的,请在知乎评论区告知(ps:最近在刷李飞飞CS231n2017,有兴趣的小伙伴多多交流哇!) 1:国外计算机课程视频: CS046 Introduction to Programming in Java Learning Java 链接:微云分享 2:CS101 Intro to Computer Science Building a Search Engine 链接: https://pan.baidu.com/s/1pLJuLHh
我分享资料有一个特点,从来不要求大家转发,大家按需下载学习,如果资源有失效的,请第一时间告知
生成对抗网络(GAN)专知荟萃 一、理论学习 二、报告 三、教程 四、综述 五、中文博客资料 六、Github资源以及模型 七、最新研究论文 一、理论学习 训练GANs的技巧 参考链接:[http://papers.nips.cc/paper/6124-improved-techniques-for-training-gans.pdf] Energy-Based GANs 以及Yann Le Cun 的相关研究 参考链接:[http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet
对我来说,书籍或在线课程可以被认为是网页设计和开发领域的学习和专业发展非常有用的资源。因为它是作者在学习过程中的经验总结,以及将这些知识应用到实际项目中。
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以下是小编收集的一些常见数据集,包含各个方面,如自动驾驶、人脸识别、世界杯、股票数据、基因组数据、全球各大社交媒体数据以及开放数据集等。数据集比较大,请选择需要的下载,复制相应的链接即可下载。
CVPR 2019 即将在美国长滩召开。今年有超过 5165 篇的大会论文投稿,最终录取 1299 篇,其中 Oral 论文近 300 篇。为了方便社区开发者和学术青年查找和阅读高价值论文,AI 研习社从入选的 Oral 论文中,按应用方向挑选了部分精华论文,贴在本文。
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链接: https://tech.ebayinc.com/engineering/pykrylov-accelerating-machine-learning-research-at-ebay/
工具特点:支持多个语音任务,支持多个ASR端到端系统,当前最活跃的语音开源社区,是第三代端到端ASR系统的典型代表。
朋友们有其他想看的书,可以在【汤圆学Java】后台联系我们,有空的话会整理出来;还有IDEA激活码等资源等着你,欢迎来撩哈
2021即将结束了,你今年读了多少论文? 虽然世界仍在从新冠疫情的破坏中复苏,人们无法向从前那样时常线下相聚、共同探讨交流关于学术领域的最新问题,但AI研究也没有停下跃进的步伐。 转眼就是2021年底了,一年就这么就过去了,时光好像被偷走一样。细细数来,你今年读了多少论文? 一名加拿大博主Louis Bouchard以发布时间为顺序,整理出了近40篇2021年不可错过的优秀论文。整体来看,合集中的论文偏重计算机视觉方向。 在这个15分钟左右的视频中,你可以快速浏览这些论文: http://mpvide
有很多文章都写过关于 Python 的很多很炫的功能,像变量解压缩,局部函数,枚举可迭代对象等. 在本篇文章中,我会尝试讲解一些我所知道的正在用的一些有趣功能
1、Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 作者:Peiliang Li, Xiaozhi Chen, Shaojie Shen 论文链接:https://arxiv.org/abs/1902.09738
链接: https://www.pyimagesearch.com/2019/12/16/training-a-custom-dlib-shape-predictor/
文章教程 TensorFlow 2.0 完整教程 链接: https://www.youtube.com/watch?v=tPYj3fFJGjk 在此面向初学者的完整视频教程中学习如何使用 Tens
typecho以轻量著称,不足500k的安装包却满足了百分之九十以上的博客需求,但是还有很多的不足,不足的地方就只能用插件来弥补了!这里做一个插件合集方便大家查阅!
最佳论文:WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale
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本文讨论一个很酷的项目 - 在 Linux 内核中运行的完整 Python 解释器。
链接: https://ahmedbesbes.com/end-to-end-ml.html
在这里,我整理出一份个人最喜欢的 NPM 软件包清单。为了便于浏览,我还对它们进行了分类,希望呈现出更加清晰的结构。
【1】 Disp R-CNN: Stereo 3D Object Detection via Shape Prior Guided Instance Disparity Estimation Disp R-CNN:基于形状先验引导的立体3D对象检测实例视差估计
最近很多小伙伴们,在学习软件开发时,都遇到了一些大大小小的问题,总归都是开始学习时基于文档的学习效率赶不上基于视频的学习效率,这里免费分享近几年的笔者授课期间的部分学习视频,供大家交流学习。
[1] Pretrained Transformers Improve Out-of-Distribution Robustness
资源均来源于网络,在自学/开公众号的时候收集而来。如果侵权请联系我,会第一时间删除。
【1】 Joint Semantic Segmentation and Boundary Detection using Iterative Pyramid Contexts 基于迭代金字塔上下文的联合语义分割和边界检测
机器学习涉及到的方面非常多。当我开始准备复习这些内容的时候,我找到了许多不同的”速查表”, 这些速查表针对某一主题都罗列出了所有我需要知道的知识重点。最终我编译了超过 20 份机器学习相关的速查表,其中一些是我经常用到的而且我相信其他人也会从中受益。本文整理了我在网络上找到的 27 个速查表,我认为比较好。如果我有遗漏,欢迎补充。
【1】 Supervised and Unsupervised Detections for Multiple Object Tracking in Traffic Scenes: A Comparative Study 交通场景中多目标跟踪的有监督和无监督检测的比较研究 作者:Hui-Lee Ooi, Nicolas Saunier 备注:Accepted for ICIAR 2020 链接:https://arxiv.org/abs/2003.13644
注释是给 程序员 看的 , 用于标注代码作用 ; 通常情况下 , 都在代码的上方一行位置添加注释 ;
大数据文摘作品 编译:叶一、Shan LIU、Aileen 2017年是机器学习应用全面开花的一年,惊为天人的想法和项目层出不穷。我们对比了过去一年中近8800个开源机器学习项目,并挑选了其中较好的30个(Top 0.3%)列举于此。 这是一份极具竞争性的列表,它精挑细选了发表于2017年1月-12月份的机器学习库、数据集和应用类的优质项目。我们通过流行度、参与度和时近性来对其质量进行评级。有一项数据可以让你对表单质量有一个直观印象:这些项目的GitHub平均stars数是3558。 开源项目对于数据科
百度搜索引擎与谷歌搜索引擎相比,百度搜索搜到的结果确实要比谷歌少了不少,通过谷歌语法做信息搜集,我们自然少不了留存一些谷歌镜像站,但是有些时候搜索中文网站相关信息时,百度搜索也许会有意想不到的信息,下面先推荐一些正在维护的谷歌镜像站。
计算机视觉顶级会议CVPR2019 accepted list已经公布,极市已将目前收集到的公开论文总结到github上(目前已收集546篇),后续会不断更新,欢迎关注,也欢迎大家提交自己的论文:
1.Blockwisely Supervised Neural Architecture Search with Knowledge Distillation(该论文在ImageNet数据集进行训练得到了78.4% top-1 accuracy ,比EfficientNet-B0高了2.1%个点)
链接: https://adamj.eu/tech/2020/03/10/django-check-constraints-sum-percentage-fields/
工欲善其事,必先利其器,本文对55个流行的数据可视化工具开源协议,主页,文档,案例等资源的进行简单介绍,其中包括著名的D3.js,R,Gephi,Raphaël,Processing.js,Table
【导读】专知内容组为大家介绍一个聊天机器人(Chatbot)Tensorflow实战课程系列,其目标是创建一个聊天机器人,可以实时地在Twitch Stream上与人们交谈,而不是完全像个傻瓜。为了创
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工欲善其事必先利其器。本文对55个流行的数据可视化工具进行了简单的介绍,包括著名的D3.js、R、Gephi、Raphaël、Processing.js、Tableau Public、Google Chart Tools、Arbor.js等软件。介绍主要围绕以下几个方面展开:类型、开源协议、主页、文档以及案例等。
选自Mybridge 机器之心编译 参与:李泽南 2017 年里哪些机器学习项目最受人关注?Mybridge 为我们整理了一份 Top 30 列表,以下所有项目均附有 GitHub 链接。 我们对比了近 8800 个开原机器学习项目,并挑选了其中最好的 30 个列举于此。这是一个非常具有竞争力的列表,其中包含 2017 年 1 月-12 月份开源的各类优秀机器学习库、数据集和应用。Mybridge AI 通过流行度、参与度和新鲜程度来对它们进行评级。先给你一个直观印象:它们的 GitHub 平均 stars
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