可解释深度学习：从感受野到深度学习的三大基本任务，让你真正理解深度学习！
深度学习一直作为一个“盲盒”被大家诟病，我们可以借助深度学习实现端到端的训练，简单，有效，但是我们并不了解神经网络的中间层到底在做什么，每一层卷积的关注点是什么。我在之前的专题浅谈图像处理与深度学习中提到，我们在深度学习刚开始的时候，我们要实现一个任务，比如：把不清晰的图像变清晰，我们随意的搭建了
Python 教程之输入输出（1）—— 在 Python 中接受输入
直接跳到末尾开发人员经常需要与用户交互，以获取数据或提供某种结果。今天的大多数程序都使用对话框来要求用户提供某种类型的输入。而Python为我们提供了两个内置函数来读取键盘输入。此函数首先从用户那里获取输入并将其转换为字符串。返回对象的类型总是。它不评估表达式，它只是将完整的语句作为字符串返回。例如
使用内存映射加快PyTorch数据集的读取
本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度
【NLP】Transformer理论解读
Attention Is All You Need
手推机器学习 吴恩达 神经网络BP反向传播矩阵推导（上篇）
吴恩达机器学习 神经网络BP反向传播算法 基础篇
【机器学习算法】集成学习-1 强学习器的融合学习
集成学习认为多个决策者比一个决策者可能会做出更好的决策，各种模型的整合也是如此，机器学习这种多样化就是通过集成学习的技术实现的。
【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用
matplotlib —— 一个画二维图表的 Python 库，专门用于开发 2D 图表（包括 3D 图表），使用起来及其方便，以渐进、交互方式实现数据可视化
30 个数据工程必备的Python 包
在本文中，将介绍一些非常独特的并且好用的 Python 包，它们可以在许多方面帮助你构建数据的工作流。
使用Pytorch快速训练ResNet网络模型
使用Pytorch快速的入手训练模型，包含整个训练步骤，包括序列化和反序列化
【OpenCV】 车辆识别 运动目标检测
【OpenCV】 车辆识别 运动目标检测，超详细教学，欢迎大家一起交流学习！！！
【FreeSwitch开发实践】UniMRCP编译与安装
UniMRCP是MRCP客户端和服务器的开源跨平台实现，采用C/C++语言，根据Apache许可证2.0的条款分发。它实现封装了SIP、RTSP、SDP、MRCPv2、RTP/RTCP协议栈，对外提供了提供了MRCP版本一致的API。MRCP协议，全称MediaResourceControlProt
聚类—K-means算法
介绍了聚类算法中的K均值算法、影响因子和计算特性，并提出了一些结合性的方法——K众数算法，K-means++算法，K-中心点算法，解决K-means算法的一些缺点，提高K-means算法的通用性
18张图，直观理解为什么神经网络这么有效？
迄今，人们对神经网络的一大疑虑是，它是难以解释的黑盒。本文则主要从理论上理解为什么神经网络对模式识别、分类效果这么好，其本质是通过一层层仿射变换和非线性变换把原始输入做扭曲和变形，直至可以非常容易被区分不同的类别。实际上，反向传播算法（BP) 其实就是根据训练数据不断地微调这个扭曲的效果。.....
阿里巴巴 CTO 程立：开源是基础软件的源头！
阿里巴巴如何做开源？
产品经理访谈 | 第五代验证码的创新与背景
19年前，验证码正式出现在人们眼中，起初验证码的目的是为难机器人，这些机器人本质上是一行行自动运行的计算机代码。这些代码可以在不同的网站注册海量账户。之后，机器人账户便可以四处发布垃圾信息、自动刷票、甚至攻击网站。......
分布式协同AI基准测试KubeEdge-Ianvs快速入门教程
分布式协同AI基准测试KubeEdge-Ianvs是KubeEdge SIG AI孵化的一个全新的社区子项目，主要来解决工业界如下核心痛点：1. 业务数据集及其配套算法难以获取；2. 全场景多范式测试成本高；3. 封闭测试环境难以跟上各类新业务孵化；4. 个性场景的测试用例准备繁琐。........
PyG搭建异质图注意力网络HAN实现DBLP节点分类
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OpenCV入门基础学习
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倾斜文档扫描与字符识别（opencv，代码分析）
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【OpenCV 例程 300篇】241. 尺度不变特征变换（SIFT）
尺度不变特征转换算法（Scale-invariant feature transform，SIFT）是图像处理中经典的局部特征描述算法。OpenCV 提供了丰富的特征检测算法，而且继承了 cv::Feature2D 类，采用了统一的定义和封装。如：AffineFeature、AgastFeature
