AI科技大本营

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四款5G版iPhone 12齐发,苹果股价却应声而跌

真快,又见面了。北京时间 10 月 14 日凌晨 1 点,Apple 举办的新品发布会如约而至。今年有关 iPhone 新品的到来有些迟,好在「5G just ...

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用Python实现坦克大战游戏 | 干货贴

《坦克大战》是1985年日本南梦宫Namco游戏公司在任天堂FC平台上,推出的一款多方位平面射击游戏。游戏以坦克战斗及保卫基地为主题,属于策略型联机类。同时也是...

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300亿美元,AMD为什么要买Xilinx?

自2015年5月,Intel(英特尔)以167亿美元收购FPGA生产商Altera后,半导体行业接连传出大整合。

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无限想象空间,用Python玩转3D人体姿态估计

通过摄像头捕捉追踪人体的动作变化,根据肢体动作或变化角度判断人体动作行为,可用于无人车、机器人、视频监控等行为分析需求场景。

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微软发布代码智能新基准数据集CodeXGLUE,多角度衡量模型优劣

编者按:代码智能(code intelligence)目的是让计算机具备理解和生成代码的能力,并利用编程语言知识和上下文进行推理,支持代码检索、补全、翻译、纠错...

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打通语言理论和统计NLP,Transformers/GNNs架构能做到吗?

虽然图神经网络被用于Pinterest、阿里巴巴和推特的推荐系统,但一个更巧妙的成功案例是Transformer架构,它在NLP(Natural Languag...

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Python炫技操作:模块重载的五种方法

由于有 sys.modules 的存在,当你导入一个已导入的模块时,实际上是没有效果的。

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告别CNN?一张图等于16x16个字,计算机视觉也用上Transformer了

Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意义的模型,同时也是语言AI革命的关键技术。在此之前的SOTA模型都是以循环神经网络为基础(RNN, ...

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乘风破浪的PTM:两年来预训练模型的技术进展

Bert模型自18年10月推出,到目前为止快两年了。它卜一问世即引起轰动,之后,各种改进版本的预训练模型(Pre-Training Model, PTM)与应用...

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Python实战 | 送亲戚,送长辈,月饼可视化大屏来帮忙!

中秋节,又称祭月节、月光诞、月夕、秋节、仲秋节、拜月节、月娘节、月亮节、团圆节等,是中国民间的传统节日。

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自拍卡通化,拯救动画师,StyleGAN再次玩出新花样

近日,基于StyleGAN模型的一个新应用引起了诸多网友的热捧,不仅如此,而且已有积极的爱好者进行了实现尝试。

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组合游戏系列5: 井字棋、五子棋AlphaGo Zero 算法实战

上一篇我们从原理层面解析了AlphaGo Zero如何改进MCTS算法,通过不断自我对弈,最终实现从零棋力开始训练直至能够打败任何高手。在本篇中,我们在已有的N...

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首次在手机端不牺牲准确率实现BERT实时推理,比TensorFlow-Lite快近8倍,每帧只需45ms

基于Transformer的预训练模型在许多自然语言处理(NLP)任务中取得了很高的准确度。但是这些预训练模型往往需要很大的计算量和内存。由于移动平台的存储空间...

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Python让你成为AI 绘画大师,简直太惊艳了!(附代码))

引言:基于前段时间我在CSDN上创作的文章“CylcleGAN人脸转卡通图”的不足,今天给大家分享一个更加完美的绘制卡通的项目“Learning to Cart...

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TDengine创始人陶建辉:基础软件不开源必死无疑

谈起他最近将要发布的一篇推文主题,涛思数据CEO陶建辉笑称,世界500强高科技公司的CEO也得写代码。作为一个50多岁还在写代码的“10倍工程师”,他在最近开源...

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​AI 面试“泛滥”的时代,HR该如何甄别真假“AI”?

在互联网、物联网蓬勃发展的中国,AI在商业化领域的运用,大家并不陌生。但AI在人力资源领域的发展前景如何?这是一个复杂且相对陌生的话题,也没有一个标准的答案。

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全国大学生数学建模竞赛中,哈工大被禁用MATLAB

近日,在全国大学生数学建模竞赛中,有参赛者表示,组委会初步认定哈尔滨工业大学参赛队伍不能使用知名商业数学软件——MATLAB。

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小冰拉开人生第二幕:AI时代的“Office”问世,你的虚拟男友“复活”了

2014年,小冰正式推出第一代产品,以对话式聊天机器人形式迅速积累训练数据。2020年8月20日,已从微软独立分拆的小冰团队宣布,第八代小冰“出炉”了。

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Get了!用Python制作数据预测集成工具 | 附代码

经过算法比较,发现这里我们选择使用sklearn简单的多元回归进行拟合数据可以达到比较好的效果。

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未来十年,机器学习工程师会消失吗?

其实,我们在每个领域一开始都会扮演着专业的角色,但随着时间的推移,就变得普通起来,换一句话说,就是说的多了大家也就见怪不怪了。

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