Darknet CUDA/CUDANN环境的快速安装
在具备GPU显卡且主持CUDA的纯净的UBUNTU18.04系统上，按照如下指导文档安装 Nvidia 显卡驱动。Ubuntu18.04安装CUDA深度学习环境_tugouxp的专栏-CSDN博客之后，下载darknetgit clone https://github.com/AlexeyAB/da
推土机距离到Wassertein距离
https://vincentherrmann.github.io/blog/wasserstein/
阿里云OSS上传及智能图像识别垃圾识别
阿里云OSS对象存储上传图片及智能图像识别垃圾识别
Python写春联，给您拜年了
虎年吉祥！
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使用 Noisy Student 进行自训练改进 ImageNet 分类是一篇由 Google Research、Brain Team 和Carnegie Mellon大学发表在2020 CVPR的论文
基于深度学习识别湖泊，以洞庭湖区域为例
深度学习大概分成两部分，模型训练和图像识别，模型训练涉及样本训练和样本验证，这个部分为深度学习的主要部分，通过调节样本集和训练参数控制结果精度。鉴于样本获取及计算机性能，这里使用现成的训练结果集，访问地址：https://github.com/isikdogan/deepwatermap。1、安装环
动手学习VGG16
VGG 论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.1556使用重复元素的网络(VGG)以学习VGG的收获、论文的复现二大部分，简述VGG1
5分钟NLP - SpaCy速查表
SpaCy 是一个免费的开源库，用于 Python 中的高级自然语言处理包括但不限于词性标注、dependency parsing、NER和相似度计算。它可帮助构建处理和理解大量文本的应用程序可用于多种方向，例如信息提取、自然语言理解或为深度学习提供文本预处理。
深度学习入门之神经网络
接着啃书第三章
写春联：你写上联，AI写下联
基于飞桨2.x框架的AI写春联：你写上联，AI写下联。
图卷积和消息传递理论的可视化详解
本文中将研究如何基于消息传递机制构建图卷积神经网络，并创建一个模型来对具有嵌入可视化的分子进行分类。
伪标签：用于深度神经网络的简单高效的半监督学习方法
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2022年必须要了解的20个开源NLP 库
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Python深度学习：Python数据处理及可视化（读书笔记）
老铁们，我们Python的深度学习开始了，第一篇正式的文章就是数据处理和可视化，我们开始吧!...
【顶会学习计划】万字吃透NER
NLP系列顶会学习计划，今天研究的是顶会ACL2018的一篇文章，并尝试在相同数据集上自己实现模型，领会STOA的魅力！
Python深度学习：计算机视觉与深度学习的关系（包含Anaconda安装与使用，和Pycharm激活虚拟环境教程）
伙计们，这个专栏是作为读书的记录，有喜欢的伙伴也可以一起学习哦！我们第一篇就简要的谈一谈计算机视觉。第一篇一、计算机视觉的难点与人工神经网络1、初识计算机视觉2、计算机视觉的基础与方向二、关于Anaconda的安装与TensorFlow的安装1、安装Pycharm和Anaconda2、在Pychar
1月论文推荐：Hyper-Tune 满足大规模高效分布式自动超参数调整的 SOTA 架构
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