AI： 2021 年人工智能前沿科技报告02(更新中……)
AI： 2021 年人工智能前沿科技报告02(更新中……)2021 年对于人工智能技术和产业，依旧是不平凡的一年。随着算力、数据、算法等要素逐渐齐备，先进的算法结构不断涌现，各个研究方向研究成果不断突破，成熟的 AI 技术逐渐向代码库、平台和系统发展，实现产业和商业层面的落地应用，推动人工智能发展迈
Keras深度学习实战（12）——面部特征点检测
面部关键点的定位通常是许多面部分析方法和算法中的关键步骤。在本节中，我们介绍了如何通过训练卷积神经网络来检测面部的关键点，首先通过预训练模型提取特征，然后利用微调模型预测图像中人物的面部关键点。......
【机器学习】向量化计算 -- 机器学习路上必经路
在求解矩阵中，往往有很多很好的，经过高度优化的线性代数库，如octave，matlib，python numpy, c++,java.我们使用这些线性代数库，可以短短几行实现 所要的效果。阅读本文内容（需要一点点线性代数的知识）例如 求公式：h(x)=∑i=1nθi∗xih(x) = \sum_{i
深入理解PyTorch中的nn.Embedding
深入理解nn.Embedding模块
YOLO系列梳理（九）初尝新鲜出炉的YOLOv6
近日，美团视觉智能部开源了YOLOv6的框架。YOLOv4、YOLOv5更多是注重于数据增强，而对网络结构的改动则比较少。和YOLOv4、YOLOv5不同，YOLOv6对网络结构的改动还是蛮大的。
YOLOv6又快又准的目标检测框架 已开源
YOLOv6又快又准的目标检测框架 已开源
100+数据科学面试问题和答案总结 - 机器学习和深度学习
来自Amazon，谷歌，Meta, Microsoft等的面试问题，本文接着昨天的文章整理了机器学习和深度学习的问题
ML：机器学习工程化之团队十大角色背景、职责、产出物划分之详细攻略
ML：机器学习工程化之团队十大角色背景、职责、产出物划分之详细攻略目录机器学习团队十大角色背景、职责、产出物划分1、Product Manager/产品经理2、Project Manager/项目经理如何去快速实现商业化的产品？3、Business Consultant/业务咨询顾问(配合PM)—角
期末复习【机器学习】
期末复习【机器学习】
基于BP神经网络识别手写字体MINST字符集
问题描述： 本次实验所要解决的问题是使用人工神经网络实现识别手写字体。实验采用MINST手写字符集作为识别对象。其中60000张作为训练集，剩余10000张作为测试集。实验采用python语言进行编程，使用到一些python的第三方库。使用的神经网络模型为BP神经网络，这是一种按照误差逆向传播算法
基于C++的车辆装甲板检测自瞄系统
由于在比赛过程中操作手是第一视角，很难用手动瞄准。通过装甲板检测就是自瞄系统，己方车辆可自动瞄准敌方车辆装甲板，对敌方造成有效的伤害。大大提高了射击精准度。功能：检测装甲板的位置并把位置发送给电控3．在当前二值图内找到所有的轮廓点，用最小旋转矩形将他们包围，此时得到一个个单独的旋转矩形，然后对旋转矩
神经网络-最大池化的使用
池化层的官方文档中介绍了很多种的池化方法，但是最常用的还是MaxPool2d,这里我们也用MaxPool2d来讲解，其他的类似，关键还是要学会看官方文档概述：最大池化目的就是为了保留输入的特征，但是同时把数据量减少，最大池化之后数据量就减少了，对于整个网路来说，进行计算的参数就变少了，就会训练的更快
YOLOv5的一些评价指标
YOLO的评价指标说明
【yolov4】基于yolov4深度学习网络目标检测MATLAB仿真
YOLO发展至YOLOv3时，基本上这个系列都达到了一个高潮阶段，很多实际任务中，都会见到YOLOv3的身上，而对于较为简单和场景，比如没有太密集的目标和极端小的目标，多数时候仅用YOLOv2即可。除了YOLO系列，也还有其他很多优秀的工作，比如结构同样简洁的RetinaNet和SSD。后者SSD其
机器学习入门（一）
本文是在入手机器学习过程中的一些学习心得和总结，适合机器学习的基础阶段借鉴。 机器学习是一种从数据中总结规律的统计方法。机器学习中有各种用于总结规律并且进行预测或者分类的模型（算法），被广泛应用在物体识别、语音识别、放假预测和疾病诊断等领域。 ......
分享本周所学——人工智能语音识别模型CTC、RNN-T、LAS详解
本人是一名人工智能初学者，最近一周学了一下AI语音识别的原理和三种比较早期的语音识别的人工智能模型，就想把自己学到的这些东西都分享给大家，一方面想用浅显易懂的语言让大家对这几个模型有所了解，另一方面也想让大家能够避免我所遇到的一些问题。然后因为我也只是一名小白，所以有错误的地方还希望大佬们多多指正。
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
来自Amazon，google，Meta, Microsoft等的面试问题，问题很多所以对问题进行了分类整理，本文包含基础知识和数据分析相关问题
音频数据增强（一）——mixup和SpecAugment
目录1、mixup2、SpecAugment论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdfmixup通过以下方式构建虚拟的训练样本：式中，(xi,yi)和(xj,yj)是从训练数据中随机抽取的两个样本，且λ∈[0,1]。因此，mixup通过结合先验知识，即特征向量
机器学习基础自学笔记——决策树(Decision Tree)
决策树基础知识：从信息熵决策熵到信息增益、信息增益率、基尼系数，到两种剪枝处理和随机森林，生动易懂配有自制插图
python CV2库
1.读入一张图片2.显示图片3.保存图片4.灰度图和彩色图片相互转化5.图像缩放6.图像翻转安装的时候是pip install opencv_python但是在导包的时候是import cv2注意：使用cv2库的时候，文件路径一定要全英文，不能有中文，一旦有中文就会有各种莫名其妙的错误1.读入一张图
