MATLAB调用VGG19提取图像特征运用于Criminisi图像修复。

由雷锋网旗下的AI研习社主办，旨在促进AI领域的知识共享和技术交流。通过邀请来自学术界和工业界的专家进行在线分享，活动致力于搭建一个连接理论与实践的平台。 ... [详细]

本文详细介绍了融慧金科AI Lab负责人张凯博士在2020爱分析·中国人工智能高峰论坛上的演讲，探讨了知识图谱与图神经网络模型如何在金融科技领域发挥重要作用。 ... [详细]

来源丨AI修炼之路在自动驾驶汽车中，传感器融合是融合来自多个传感器数据的过程。该步骤在机器人技术中是强制性的，因为它提供了更高的可靠性、冗余性以及最终的 ... [详细]

本文详细介绍了 Java 网站开发的相关资源和步骤，包括常用网站、开发环境和框架选择。 ... [详细]

大家好，我是归辰。秋招结束后，我已顺利入职，并应公子龙的邀请，分享一些秋招面试的心得体会，希望能帮助到学弟学妹们，让他们在未来的面试中更加顺利。 ... [详细]

本文介绍如何使用OpenCV和线性支持向量机（SVM）模型来开发一个简单的人脸识别系统，特别关注在只有一个用户数据集时的处理方法。 ... [详细]

本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化，涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]

在2019中国国际智能产业博览会上，百度董事长兼CEO李彦宏强调，人工智能应务实推进其在各行业的应用。随后，在“ABC SUMMIT 2019百度云智峰会”上，百度展示了通过“云+AI”推动AI工业化和产业智能化的最新成果。 ... [详细]

在机器学习领域，深入探讨了概率论与数理统计的基础知识，特别是这些理论在数据挖掘中的应用。文章重点分析了偏差（Bias）与方差（Variance）之间的平衡问题，强调了方差反映了不同训练模型之间的差异，例如在K折交叉验证中，不同模型之间的性能差异显著。此外，还讨论了如何通过优化模型选择和参数调整来有效控制这一平衡，以提高模型的泛化能力。 ... [详细]

本文深入探讨了监督学习的基本原理及其广泛应用。监督学习作为机器学习的重要分支，通过利用带有标签的训练数据，能够有效构建预测模型。文章详细解析了监督学习的关键概念，如特征选择、模型评估和过拟合问题，并介绍了其在图像识别、自然语言处理等领域的实际应用。 ... [详细]

本文深入探讨了深度学习泛化理论的关键问题，通过分析现有研究和实践经验，揭示了泛化性能背后的核心机制。文章详细解析了泛化能力的影响因素，并提出了改进模型泛化性能的有效策略。此外，还展望了这些理论在实际应用中的广阔前景，为未来的研究和开发提供了宝贵的参考。 ... [详细]

本文探讨了Java虚拟机（JVM）中HotSpot实现的垃圾回收（GC）算法，重点介绍了根节点枚举、安全点及安全区域的概念和技术细节，以及这些机制如何影响GC的效率和准确性。 ... [详细]

分享两个GitHub链接，今天看到的，超赞超赞不能更赞了，答应我一定要去看好吗~~~~不论是笔记还是github中分享的其它资源ÿ ... [详细]

本文介绍了如何使用 Google Colab 的免费 GPU 资源进行深度学习应用开发。Google Colab 是一个无需配置即可使用的云端 Jupyter 笔记本环境，支持多种深度学习框架，并且提供免费的 GPU 计算资源。 ... [详细]

本文介绍了实现人工智能的多种方法，并重点探讨了当前最热门的技术——通过深度学习训练神经网络。文章通过具体实例详细解释了神经网络的基本原理及其应用。 ... [详细]