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关注网易智能，聚焦AI大事件，读懂下一个大时代！（机器学习算法地图见文末）圣诞节的赠书活动来了！ ... [详细]

　　文/宿命在纠结：2014-12-04　　智能家庭是今年超级火爆的领域，一波波的硬件层出不穷，从智能路由、智能摄像头、智能插座、智能空调到最近又开始兴起的智能空气净化器，不过大多 ... [详细]

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AICV重磅干货，第一时间送达点击进入—CV微信技术交流群转载自：机器之心PyTorch官方 ... [详细]

本文主要介绍关于深度学习,pytorch,百度云服务器,百度机器学习,BCC的知识点，对【BCCBML使用记录百度云服务器百度机器学习深度学习】和【机器学习、深度学习、人工智能、云计算、和大 ... [详细]

整理|王启隆透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。今天是2022年5月18日，在1939年的今天，彼得 ... [详细]

本文介绍了一位微软头条实习生自学深度学习的经验分享，包括学习资源推荐、重要基础知识的学习要点等。作者强调了学好Python和数学基础的重要性，并提供了一些建议。 ... [详细]

本文介绍了2018年人工智能大数据的爆发以及学习Java和Python的相关知识。在人工智能和大数据时代，Java和Python这两门编程语言都很优秀且火爆。选择学习哪门语言要根据个人兴趣爱好来决定。Python是一门拥有简洁语法的高级编程语言，容易上手。其特色之一是强制使用空白符作为语句缩进，使得新手可以快速上手。目前，Python在人工智能领域有着广泛的应用。如果对Java、Python或大数据感兴趣，欢迎加入qq群458345782。 ... [详细]

本文介绍了阿里Treebased Deep Match(TDM)的学习笔记，同时回顾了工业界技术发展的几代演进。从基于统计的启发式规则方法到基于内积模型的向量检索方法，再到引入复杂深度学习模型的下一代匹配技术。文章详细解释了基于统计的启发式规则方法和基于内积模型的向量检索方法的原理和应用，并介绍了TDM的背景和优势。最后，文章提到了向量距离和基于向量聚类的索引结构对于加速匹配效率的作用。本文对于理解TDM的学习过程和了解匹配技术的发展具有重要意义。 ... [详细]

本文介绍了关于人工智能、神经网络和深度学习的知识点，并提供了YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算的详细教程。文章还提到了郑州最低生活保障的话题。对于从事目标检测任务的人来说，YOLO是一个熟悉的模型。文章还提到了yolov4和yolov6的相关内容，以及选择模型的优化思路。 ... [详细]

生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]

本文讨论了同事工资打听的话题，包括同工不同酬现象、打探工资的途径、为什么打听别人的工资、职业的本质、商业价值与工资的关系，以及如何面对同事工资比自己高的情况和凸显自己的商业价值。故事中的阿巧发现同事的工资比自己高后感到不满，通过与老公、闺蜜交流和搜索相关关键词来寻求解决办法。 ... [详细]

本文研究了显卡驱动对游戏体验的提升效果，通过比较新旧驱动加持下的RTX 2080Ti显卡在游戏体验上的差异。测试平台选择了i9-9900K处理器和索泰RTX 2080Ti玩家力量至尊显卡，以保证数据的准确性。研究结果表明，显卡驱动的更新确实能够带来近乎50%的性能提升，对于提升游戏体验具有重要意义。 ... [详细]

原创：石晓文小小挖掘机2018-06-18笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值， ... [详细]

C++opencvMat的打印输出还有很多其他的精彩内容， ... [详细]

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]