人工智能时代八大类算法你了解吗？（包邮送书6本）
本文导读1. 关联规则分析2. 回归分析3. 分类分析4. 聚类分析5. 集成学习6. 自然语言处理7. 图像处理8. 深度学习
图像特征提取（VGG和Resnet特征提取卷积过程详解）
图像特征提取（VGG和Resnet卷积过程详解）第一章 图像特征提取认知1.1常见算法原理和性能众所周知，计算机不认识图像,只认识数字。为了使计算机能够“理解”图像，从而具有真正意义上的“视觉”，本章我们将研究如何从图像中提取有用的数据或信息，得到图像的“非图像” 的表示或描述，如数值、向量和符号
2023 年 1 月的5篇深度学习论文推荐
本文整理了 2023 年 1 月5 篇著名的 AI 论文，涵盖了计算机视觉、自然语言处理等方面的新研究。
机器学习中的数学原理——对数似然函数
通过这一篇博客，带你详细理解最大似然函数！通过博文的推导，我们学习了最大似然函数，这与我们之前接触的最小二乘法不同，最小二乘法以误差作为评判标准，误差越小越好，而最大似然函数以概率作为评判标准，概率越大越好。在计算概率时，我们求了一次对数log计算，避免了连乘概率越来越小，受计算机计算进度影响也越来
Encoder-Decoder 模型架构详解
文章目录概述Seq2Seq（ Sequence-to-sequence ）Encoder-Decoder的缺陷Attention 机制的引入Transformer中的Encoder-Decoder概述Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型，而是一个通用的框架。Encoder 和
机器学习强基计划1-2：图文详解线性回归与局部加权线性回归+房价预测实例
线性回归是机器学习线性模型中的一种，本文图文详解+一步步推导线性模型的算法原理和数学原理，并用python实现回归模型
CUDA安装及环境配置——最新详细版
在安装之前呢，我们需要确定三件事第一：查看显卡支持的最高CUDA的版本，以便下载对应的CUDA安装包第二：查看对应CUDA对应的VS版本，以便下载并安装对应的VS版本（vs需要先安装）第三：确定CUDA版本对应的cuDNN版本，这个其实不用太关注，因为在cudnn的下载页面会列出每个版本对应的cud
计算机视觉项目实战-背景建模与光流估计（目标识别与追踪）
OpenCV背景建模和光流估计细致解析！
在 PyTorch 中使用梯度检查点在GPU 上训练更大的模型
本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。
CRPS：贝叶斯机器学习模型的评分函数
连续分级概率评分（Continuous Ranked Probability Score, CRPS）或“连续概率排位分数”是一个函数或统计量，可以将分布预测与真实值进行比较。
OpenCV实战（8）——直方图详解
一张图像由若干像素组成，每个像素如果包含一个值(一个通道)，则可以组成一张灰度图像；或者如果每个像素包含三个值(三个通道)，则可以组成一张彩色图像。每个通道的取值范围为 0 到 255。本节介绍图像直方图的概念，学习如何计算直方图以及如何使用它来修改图像的外观。直方图还可用于表征图像的内容并检测图像
编程的终结；展望2023年AI系统方向；AI的下一个阶段
1.OpenAI掌门人Sam Altman：AI的下一个发展阶段各种AI工具已显现出巨大的日常应用潜力，可以实现人类的各种想法，改善人类的工作方式，比如由Stability.ai发布的开源Stable Diffusion模型，Microsoft和OpenAI联合打造的AI编程工具Copilot，Op
python进阶——人工智能视觉识别
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不平衡数据集的建模的技巧和策略
在本文中，我们将讨论处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略
动手学深度学习（五十）——多头注意力机制
文章目录1. 为什么用多头注意力机制2. 什么是多头注意力机制3. 多头注意力机制模型和理论计算4. 动手实现多头注意力机制层小结练习1. 为什么用多头注意力机制所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接计算得到句子在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示
Anaconda创建环境及环境配置
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MoCo代码分析 [自监督学习]
关键词：MoCo 源码分析。
用Anaconda安装TensorFlow(Windows10)
本文分为三大部分：一.安装Anaconda二.用Anaconda安装TensorFlow三.Pycharm中安装Anaconda1.Anaconda下载两种下载路径，第一种是从Anaconda官网下载Anaconda官网第二种是从清华镜像官网下载（比较快）清华镜像Anaconda下载我选择的是在清华
如何用DETR（detection transformer）训练自己的数据集
DETR(detection transformer)简介DETR是Facebook AI的研究者提出的Transformer的视觉版本，是CNN和transformer的融合，实现了端到端的预测，主要用于目标检测和全景分割。DETR的Github地址：link
联邦学习（（Federated Learning，FL）
联邦学习相关概念、领域热点、挑战与前景。联邦学习的定义、特点、框架、迭代流程、分类；领域亟待解决的问题；主要研究方向、热点和前景展望。
