机器学习AI算法工程

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华量杯-股票预测, keras+LSTM

对每日A股数据取样,提取出包括时间序列类型指标,非时间序列类型指标以及股票分类属性指标;利用所提供的指标来预测T -1日的个股收益。

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复现腾讯表格识别解析| 鹅厂技术

1) 对表格图片应用深度学习进行图像分割,分割的目的是对表格线部分进行标注,分割类别是4类:横向的线,竖向的线,横向的不可见线,竖向的不可见线,类间并不互斥,也...

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高精度PSEnet文本检测在windows/linux运行教程

PSEnet核心是为了解决不能区分相邻文本的问题,以及对任意形状文本的检测问题。PSEnet依然采用基于分割的方式,对文本行不同核大小做预测,然后采用渐进式扩展...

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情感极性分析:基于情感词典、k-NN、Bayes、最大熵、SVM的情感极性分析

—— sentiment analysis based on sentiment dict

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深度学习推理性能优化,一个越来越重要的话题

成正比。孰大孰小一目了然。所以对平台、硬件厂商而言,不管你在上半场是失败者或是成功者,下半场都要打起精神,认真面对。

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Python 智能银行卡识别系统的实现

2.开发模块:urllib、urllib.request、Base64、json、PyQt5

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金融文本信息情感分析(负面及主体判定)

给定一条金融信息X以及对应的实体集合S, 我们首先要判断该金融信息是否包含负面信息;如果包含负面信息,需要找出负面信息的主体E。

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基于知识图谱的智能问答方案

2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词,由此知识图谱在工业界也出现得越来越多,对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palant...

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文本纠错与BERT的最新结合,Soft-Masked BERT

1.http://www.doc88.com/p-8038708924257.html

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EfficientDet训练自己的物体检测数据集

我们常常有一个概念,SSD 等单阶段目标检测器很快,但准确性比不上 Mask R-CNN 等两阶段目标检测器,尽管两阶段目标检测推断速度要慢许多。那么有没有一种...

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中文文本纠错算法实现

文本纠错又称为拼写错误或者拼写检查,由于纯文本往往来源于手打或者OCR识别,很可能存在一些错误,因此此技术也是一大关键的文本预处理过程,一般存在两大纠错类型。

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keras版Mask-RCNN来训练自己的目标检测数据集

1、下载好cuda9跟cudnn7,然后在安装好后,cuda其会自动添加到环境变量里,所以使用keras进行GPU加速的时候会自动使用这些库。

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我的模型有多快?——深度学习网络模型的运算复杂度、空间占用和内存访问情况计算

深度网络的计算消耗是学术 paper 相对少见的话题。当然,早期网络精度不够的情况下讨论压缩也没有意义。工程师需要实现模型并让网络尽可能地在各类环境下工作,模型...

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图像语义分割入门:FCN/U-Net网络解析

而截止目前,CNN已经在图像分类分方面取得了巨大的成就,涌现出如VGG和Resnet等网络结构,并在ImageNet中取得了好成绩。CNN的强大之处在于它的多层...

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PyTorch搭建简单神经网络实现回归和分类

torch_data = torch.from_numpy(np_data)可以将numpy(array)格式转换为torch(tensor)格式;torch_...

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pytorch如何将训练提速?

使用benchmark以启动CUDNN_FIND自动寻找最快的操作,当计算图不会改变的时候(每次输入形状相同,模型不改变)的情况下可以提高性能,反之则降低性能

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用faster-rcnn和MaskRCNN做表格检测

为什么需要提取文本图像中的表格区域?如果你做过OCR或者有一定了解,那么考虑这样一个场景:一张论文截图,有图有表还有公式,如果直接做OCR,首先纯文本区域应该是...

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