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Reducing Label Effort: Self-Supervised meets Active Learning这篇论文将主动学习和自监督训练结合，减少了标签的依赖并取得了很好的效果。
花书——PyTorch版本
事实上，要想解读图像中的内容，需要寻找仅仅在结合成千上万的数值时才会出现的特征，如边缘、质地、形状、眼睛、鼻子等，最终才能判断图像中是否有猫。我们可以收集一些已知包含猫与不包含猫的真实图像，然后我们的目标就转化成如何从这些图像入手得到一个可以推断出图像中是否有猫的函数。这个函数的形式通常通过我们的知
Opencv——图像添加椒盐噪声、高斯滤波去除噪声原理及手写Python代码实现
我们将常会听到平滑（去噪），锐化（和平滑是相反的），那我们就会有疑惑？什么是噪声呢？图像噪声是指存在于图像数据中不必要的或多余的干扰信息，噪声的存在严重影响了图像的质量。噪声在理论上是”不可预测“的，所以我们只能用概率论方法认识“随机误差”
Ubuntu22.04安装CUDA深度学习环境&&cuda principle
最后一行加上: blacklist nouveau。
Pandas的DataFrame & Series【详解】
Pandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。Series 由索引（index）和列组成，函数如下：pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)参数说明：data：一组数据(ndarray 类型)
用Python进行数学建模（一）
使用Python进行数学建模的学习
群友讨论：Pandas与MySQL求解经销商会话时间相关的问题
详细优雅的解题思路，非常值得一看。
7个有用的Jupyter扩展
今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展
NumPy和Pandas中的广播
在本文中介绍Numpy的广播机制和Pandas中的一些广播的函数，并使用泰坦尼克的数据集演示了pandas上常用的转换/广播操作。
Opencv项目实战：08 Yolov3更高精度的检测物体
《Opencv项目实战：08 Yolov3更高精度的检测物体》在本项目中，我们将用新的方法对物体的检测，采用了Yolov3，当然它又有检测范围，只能鉴定我们给予的文件当中的物体，但它相较于我们之前的物体检测又有更高的精度，没有出现边界框闪烁，重叠的问题。你将获得检测80种物体的结果，听起来就相当ni
【图像识别-指纹识别】指纹特征提取附matlab代码
为了除去指纹内部的伪特征点，求两个特征点之间的距离，如果距离小于一个阈值（例如10），则将两个伪特征点都删除。为了加快速度，在细化后的图像中，对每个像素点求八领域的像素和n，如果n=7，说明该像素点是端点，如果n=5，说明该像素点是分叉点。标准化是把图像的平均灰度和方差调整到预定的级别上，以减少脊线
Python将字符串转换成dataframe
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文
100个Python实战项目（十）从照片构建 GUI 应用程序铅笔素描
在本文中，我们将介绍如何将图像转换为水彩素描和铅笔素描 Linux。素描和绘画被许多学科的艺术家用来保存思想、回忆和思想。从绘画和雕塑到参观艺术博物馆，体验艺术——提供多种幸福感，包括减轻压力和提高批判性思维能力。特别是绘画、素描和绘画，与提高创造力、记忆力和缓解压力有关，并被用于艺术治疗。通过本文
人脸检测5种方法
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带掩码的自编码器MAE在各领域中的应用总结
NLP，图像，视频，多模态，设置时间序列和图机器学习中都出现了MAE的身影
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颠覆性技术是一种创新，会导致消费者、企业和行业运营方式发生重大变化。颠覆性技术有可能通过其可衡量和优越的属性来取代现有的系统或习惯。简单来说，颠覆性技术是一种新技术，它显着改变了现有市场或行业的运作方式。颠覆性技术最初往往会遭到现有企业的抵制，因为它们有可能颠覆现状。然而，随着时间的推移，它们可以彻
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天鹅座开普勒-186F星球。第9527号观测员正在百无聊赖地观测地球。宇宙文明监控局主任突然出现。9527号，你监控了地球一百年，他们所谓的人工智能发展到什么程度了？他们在下棋上花了不少功夫。下棋？对，就是两个人坐在桌子前，各自拿着一个个叫棋子的东西，在一个叫做棋盘的东西上战斗。战斗？嗯，其实就是一
