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刷新中文阅读理解水平，哈工大讯飞联合发布基于全词覆盖中文BERT预训练模型

这或许是东半球分析十大排序算法最好的一篇文章

2019-06-19 16:29

本文全长 14237 字，配有 70 张图片和动画，和你一起一步步看懂排序算法的运行过程。

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Keras实现CNN:手写数字识别准确率99.6%

2018-06-07 18:14

在安装过Tensorflow后，后安装Keras默认将TF作为后端，Keras实现卷积网络的代码十分简洁，而且keras中的callback类提供对模型训练过程中变量的检测方法，能够根据检测变量的情况及时的调整模型的学习效率和一些参数．

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一文概览主要语义分割网络：FCN,SegNet,U-Net...

2018-06-05 15:58

本文作者总结了FCN、SegNet、U-Net、FC-DensenetE-Net和Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN以及一些半监督方法，并为其中的一些网络提供了PyTorch实现。

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这三个普通程序员，几个月就成功转型AI，他们的经验是...

2018-04-03 14:44

动辄50万的毕业生年薪，动辄100万起步价的海归AI高级人才，普通员到底应不应该转型AI工程师，普通程序员到底应该如何转型AI工程师？

机器学习笔试题精选（附解析）

NLP, 知识图谱学习资源（内有教程+书籍+网站+工具+论文。。。可以说很全面了）

如何用3个月零基础入门机器学习？

文章看点：1.指出一些自学的误区2.不过多的推荐资料3.提供客观可行的学习表4.给出进阶学习的建议。

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详解计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割

2018-04-20 10:21

在本文中，作者分享了5种主要的计算机视觉技术，并介绍几种基于计算机视觉技术的深度学习模型与应用。

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详解跨镜追踪(ReID)技术实现及难点|公开课笔记

2018-06-29 12:03

云从科技资深算法研究员袁余锋老师通过四个方面讲解本次课题： 1、ReID定义及技术难点 2、常用数据集与评价指标简介 3、多粒度网络(MGN)的结构设计与技术实现 4、ReID在行人跟踪中的应用分析与展望

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CVPR2019 | 斯坦福学者提出GIoU，目标检测任务的新Loss

15道机器学习面试题解析

真阳性率和召回有什么关系？为什么朴素贝叶斯如此“朴素”？请看今天的面试题解析

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李航老师《统计学习方法》的Python3.6复现，实测可用

2018-12-21 11:05

机器学习的入门宝典。

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CVPR 2019 | 惊艳的SiamMask：开源快速同时进行目标跟踪与分割算法

2019-03-11 11:14

CVPR 2019论文解读

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李沐等人：CNN图像分类Trick合集（附详细代码）

2018-12-12 15:45

【导读】今年8月，TomYoun等人更新了去年发表在IEEE杂志上的重磅文章，总结了到今年为止，基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统和应用程序的一些最新趋势。在这篇综述中，读者可以详细了解这一年来学界的一些大动作

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手把手教|使用Bert预训练模型文本分类（内附源码）

2019-04-08 14:16

本文从实践入手，带领大家进行Bert的中文文本分类和作为句子向量进行使用的教程。

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一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例

2018-12-29 12:00

本篇主要通过简单的暴力求解的方式实现KNN算法。

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谈谈Python那些不为人知的冷知识（二）

2019-05-08 14:27

默认参数最好不为可变对象

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从YOLOv1到YOLOv3，目标检测的进化之路

2018-06-05 16:35

如题目

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10分钟看懂全卷积神经网络（FCN）：语义分割深度模型先驱

2018-10-30 14:38

全卷积神经网络

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【AI入门者必看】——人工智能技术人才成长路线图

2018-03-23 15:47

本路线图基于10多位专家的切身经验，提炼出入门AI的两大方式与进阶AI的10大路线。本路线图将随时更新，动态开放，希望成为开发者进阶AI的有益参考

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OpenCV调用TesorFlow预训练模型

2018-06-12 15:12

OpenCV调用TesorFlow训练好的pb模型

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AIChallenger2018冠军代码PPT分享--细粒度情感分析赛道

2018-12-26 15:06

AIChallenger2018冠军代码PPT分享--细粒度情感分析赛道

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算法和编程面试题精选TOP50！(附代码+解题思路+答案)

2018-09-28 11:09

这份面试资源主要包含五部分内容：数组、链表、字符串、二叉树和重要算法（如排序算法）的编程面试题，其中每部分内容我们都列出了一些最常被问到的热门问题，并且在每个题目后给出了可以参考的解决思路和代码

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综述：DenseNet—Dense卷积网络（图像分类）

2018-11-29 10:42

【导读】本文对Dense卷积网络的发展进行了综述。这是2017年的CVPR最佳论文奖，并拥有2000多篇论文引用。它由康威尔大学、清华大学和facebookAI共同合作完成。

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放弃幻想，全面拥抱Transformer：NLP三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较

2019-01-14 11:31

RNN人老珠黄；CNN如果改造得当，还有一丝希望。

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colah深度学习系列长文（一）：图解神经网络原理

2018-03-26 16:25

【导读】神经网络的本质，是特征提取的抽象过程，其数学本质是对高维度数据进行降维分类，发现统计规律。而大多数人对于这个降维过程很难理解，本文用非常简单的图像和动画形式，用最接近人类思维的方式，描述了这个过程，可谓一目了然。本文作者是多伦多大学和谷歌大脑的研究学者，数学狂热爱好者，擅长深入浅出地描述复杂的数学原理，表达数学之美。最近，由于深度神经网络（deep neural networks）在计算

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如何在时间序列预测中使用LSTM网络中的时间步长

2018-04-10 18:41

Keras中的长短期记忆（LSTM）网络支持时间步长。这就引出这样一个问题：单变量时间序列的滞后观察是否可以用作LSTM的时间步长，这样做是否能改进预测性能。在本教程中，我们将研究Python 中滞后观察作为LSTM模型时间步长的用法。

深入卷积神经网络背后的数学原理

核函数(kernekl)最通俗易懂的理解

在机器学习算法中，不论是感知机还是支持向量机，在面对非线性问题时，往往都会用到一个名为“核函数”的技巧。那么到底什么是核函数呢？

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