目标检测模型SSD的详细解释
目标检测由两个独立的任务组成，即分类和定位。
快速掌握Seaborn分布图的10个例子
任何数据产品的第一步都应该是理解原始数据。数据分布的EDA至关重要
从零开始训练BERT模型
在本文中，我们将探讨构建我们自己的 Transformer 模型必须采取的步骤——特别是 BERT 的进一步开发版本，称为 RoBERTa。
从一个不同角度看精准度与召回
在本文中，我们将以不同的方式解释这些术语
PCA不适用于时间序列分析的案例研究
以及如何对时间序列进行线性降维。
图卷积神经网络分析复杂碳水化合物
使用PyTorch处理生物数据
如何使用机器学习在一个非常小的数据集上做出预测
朴素贝叶斯是一系列简单的概率分类器，它们是最简单的贝叶斯模型之一，但通过核密度估计，它们可以达到更高的精度水平。
用于发票识别的微调 Transformer 模型
介绍本片文章将介绍微软最新发布的Layout LM模型。在这里我们将展示从注释和预处理到训练和推理的整个过程
使用Modulated Convolutions修改 StarGAN V2
在本教程中，我们将替换 StarGAN V2 模型中的自适应实例归一化（AdaIN）层
教遗传算法人工智能玩超级马里奥大陆
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从CVPR 2021的论文看计算机视觉的现状
但由于深度学习的进步，CV领域近年来取得了巨大的飞跃，现在正在迅速改变不同的行业!
训练神经网络的技巧总结
训练神经网络是一个复杂的过程。 有许多变量相互配合，通常不清楚什么是有效的。以下技巧旨在让您更轻松。
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标准化和规范化是机器学习和深度学习项目中大量使用的数据预处理技术之一。
如何选择数据拆分方法：不同数据拆分方法的优缺点及原因
在这里，我将讨论 scikit-learn 中的不同数据拆分技术、选择特定方法以及一些常见陷阱。
如何在时间序列预测中检测随机游走和白噪声
介绍无论多么强大，机器学习都无法预测一切。例如与时间序列预测有关的领域中，表现得就不是很好。
Boruta 和 SHAP ：不同特征选择技术之间的比较以及如何选择
在这篇文章中，我们演示了正确执行特征选择的实用程序。
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今天我要谈谈 Deep Fake ，我将解释First Order Motion算法是如何工作的。看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。
时序数据预测：ROCKET vs Time Series Forest vs TCN vs XGBoost
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图卷积网络 (GCN) 的高层解释
在本文中，我们将了解为什么图数据是必不可少的，以及如何用图形神经网络处理它们，我们将看到它们如何用于药物重新定位。
5 分钟了解机器学习的特征工程
在本文中，我们将了解什么是特征工程以及如何将其应用于您的机器学习算法。
