互联网大厂程序员岗位职级划分
相信只要是程序员，都有做过对进入大厂的梦。但也有好多小伙伴们，对大厂只了解一些外在的，不是那么了解。所以今天总结一下10家互联网大厂程序员岗位职级划分，让大家更加认清大厂职级，努力晋升，程序员翻身把家当！
机器学习强基计划0-3：数据集核心知识串讲，构造方法解析
用最通俗的例子和语言将机器学习中数据集的众多概念进行串讲，最后分析了数据集的三种构造方式
【深度学习】损失函数详解
损失函数
现代信号处理——阵列信号处理（空域滤波原理及其算法）
现代信号处理——阵列信号处理（空域滤波原理及其算法）
在pycharm新建项目时配置anaconda环境
在pycharm新建项目时配置anaconda环境的解决办法
grad-cam实现可视化｜mmselfsup自监督｜保姆级教学
Grad-CAM是使用任何目标概念的梯度（比如分类类别中的某一类的logits，甚至是caption任务中的输出），流入最后的卷积层，生成一个粗略的定位图来突出显示图像中用于预测的重要区域。
10个最频繁用于解释机器学习模型的 Python 库
XAI，Explainable AI是指可以为人工智能（AI）决策过程和预测提供清晰易懂的解释的系统或策略。XAI 的目标是为他们的行为和决策提供有意义的解释，这有助于增加信任、提供问责制和模型决策的透明度。XAI 不仅限于解释，还以一种使推理更容易为用户提取和解释的方式进行 ML 实验。在实践中，
Deep SDF 、NeuS学习
Deep SDF NeuS学习
LDA模型构建与可视化
隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA），是一种主题模型（topic model），典型的词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间没有顺序以及先后的关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的一个主题生成。它可以将文档集中每
语义分割中图片和mask的可视化
其实取标题一直以来都是一件麻烦的事，但是如果你要看下去，我想你得有一点语义分割的见解。用平常的语言描述该问题就是：语义分割出我们感兴趣的目标物，然后输出该目标物的轮廓点。做语义分割其实有很多种方法，你可以用不同的模型去train你的dataset，但是刚接触语义分割的朋友们可能会说，我该怎么分割出我
最优模型选择的准则：AIC、BIC准则
最优模型选择的标准
【深度学习模型】ChatGPT原理简述
OpenAI推出人工智能聊天模型ChatGPT，很快引起百万用户注册使用，公众号和热搜不断，迅速火出圈，甚至引起各大公司在聊天对话机器人上的军备竞赛。
机器学习论文源代码浅读：Autoformer
原本想要和之前一样写作“代码复现”，然而由于本人一开始对于Autoformer能力理解有限，参考了一定的论文中的源代码，写着写着就发现自己的代码是“加了注释版本”的源代码，故而只能是源代码的浅读，而非复现。
YOLOv5图像分割--SegmentationModel类代码详解
SegmentationModel类DetectionModel类推理阶段DetectionModel--forward()BaseModel--forward() Segment类Detect--forward 定义model将会调用models/yolo.py中的类SegmentationMo
10分钟学会python对接【OpenAI API篇】
10分钟学会python对接【OpenAI API篇】
【Pytorch深度学习50篇】·······第六篇：【常见损失函数篇】-----BCELoss及其变种
新年新气象，兄弟们新年快乐。撒花！！！之前我们的项目已经讲过了常见的4种深度学习任务（当然还有一些没有接触到的，例如GAN和今年大红的Transformer），今天这个blog我们就来谈谈一谈常见的损失函数。损失函数的更新也是非常的快，各位大佬的想法也是层出不穷，我们站在巨人的肩膀上，就可以看的更远
【Gazebo入门教程】第二讲 模型库导入与可视化机器人建模（模型编辑器）
本篇博客主要介绍了在Gazebo中如何导入已有的模型库，并根据一个轮式小车的详细实例对Gazebo中的模型编辑器进行了深入详细研究，通过图形化方式创建关节连杆，并通过设置关节等完成机器人连接，最后添加相应传感器和插件实现机器人的运动和其他功能...
疑问搞懂，python中文词频统计，让你真能学会
* Python中文词频统计知识点 + 分词：需要对中文文本进行分词，分词的目的是将文本分解为独立的词语，便于后续的词频统计。 + 字典：使用字典存储每个词的词频。字典的键为词语，值为词频。 + 遍历：遍历分词后的结果，统计每个词出现的次数。 + 排序：对字典按照词频排序，以得到词频最高的词
