目标检测算法基础——06Onestage的核心组件

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]

CDA数据分析师团队出品，作者：徐杨老师，编辑：Mika。本文将帮助您了解如何撰写一份高质量的数据分析师简历，特别是对于转行者。 ... [详细]

本文作者程建伟，武汉极目智能技术有限公司CEO，入选武汉市“光谷3551人才计划”。文章详细探讨了国内自动紧急制动（AEB）系统中摄像头与毫米波雷达融合技术的现状及未来前景。通过分析当前技术的应用情况、存在的挑战以及潜在的解决方案，作者指出，随着传感器技术的不断进步和算法优化，AEB系统的性能将大幅提升，为交通安全带来显著改善。 ... [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]

斯坦福大学的公开课深入探讨了如何利用神经网络技术实现自动驾驶。课程中通过实例展示了汽车如何通过学习算法自主驾驶。具体而言，课程展示了一幅图解，其中左下角显示了汽车前方的实时路况图像，而左上角则呈现了一个水平的菜单栏，用于展示系统处理和决策的过程。这一案例详细解析了神经网络在自动驾驶中的应用，为学生提供了宝贵的实践参考。 ... [详细]

本周科技前沿报道了多项重要进展，包括美国多所高校在机器人技术和自动驾驶领域的最新研究成果，以及硅谷大型企业在智能硬件和深度学习技术上的突破性进展。特别值得一提的是，一款能够感知用户情绪状态的智能机器人即将问世，为未来的人机交互带来了全新的可能性。 ... [详细]

从2019年AI顶级会议最佳论文，探索深度学习的理论根基与前沿进展 ... [详细]

射频领域的博士学位在信号处理算法方面具有广阔的职业前景，尤其是在射频技术的应用中。例如，加入华为的射频基站部门，从事数字预失真等关键技术的研发工作。在此过程中，需要注意持续跟踪最新的学术和技术进展，保持对行业动态的敏感性，并不断提升自身的实践能力和创新能力。此外，除了技术层面，还应关注行业的整体发展趋势，以便更好地规划职业生涯。 ... [详细]

浅层神经网络解析：本文详细探讨了两层神经网络（即一个输入层、一个隐藏层和一个输出层）的结构与工作原理。通过吴恩达教授的课程，读者将深入了解浅层神经网络的基本概念、参数初始化方法以及前向传播和反向传播的具体实现步骤。此外，文章还介绍了如何利用这些基础知识解决实际问题，并提供了丰富的实例和代码示例。 ... [详细]

十一长假即将结束，你的假期学习计划进展如何？无论你是在家中、思念家乡，还是身处异国他乡，理工科学生都不容错过一些神奇的资源网站。这些网站提供了丰富的学术资料、实验数据和技术文档，能够帮助你在假期中高效学习和提升专业技能。 ... [详细]

本文综述了图像超分辨率（Super-Resolution, SR）技术在全球范围内的最新研究进展及其应用现状。超分辨率技术旨在从单幅或多幅低分辨率（Low-Resolution, LR）图像中恢复出高质量的高分辨率（High-Resolution, HR）图像。该技术在遥感、医疗成像、视频处理等多个领域展现出广泛的应用前景。文章详细分析了当前主流的超分辨率算法，包括基于传统方法和深度学习的方法，并探讨了其在实际应用中的优缺点及未来发展方向。 ... [详细]

中国学者实现 CNN 全程可视化，详尽展示每次卷积、ReLU 和池化过程 ... [详细]

本文将深入探讨生成对抗网络（GAN）在计算机视觉领域的应用。作为该领域的经典模型，GAN通过生成器和判别器的对抗训练，能够高效地生成高质量的图像。本文不仅回顾了GAN的基本原理，还将介绍一些最新的进展和技术优化方法，帮助读者全面掌握这一重要工具。 ... [详细]

深入解析经典卷积神经网络及其实现代码 ... [详细]