论文解析 -- 使用元学习的冷启动用户的顺序推荐(SIGIR2021)
Sequential Recommendation for Cold-start Users with Meta Transitional LearningAbstract顺序推荐器的一个基本挑战是捕捉用户的顺序模式，以建模用户在项目之间的传输方式。 然而，在许多实际场景中，有大量的冷启动用户只记录
论文推荐：TResNet改进ResNet 实现高性能 GPU 专用架构并且效果优于 EfficientNet
论文首先讨论了面向 FLOP 的优化引起的瓶颈。然后建议更好地利用 GPU 结构的设计。最后引入了一个新的 GPU 专用模型，称其为 TResNet。
MAML论文阅读笔记--回归实验
MAML论文阅读笔记--回归实验Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
Scrapy各种反反爬机制你都知道吗？
目录🍉内容介绍 🌵Scrapy如何设置请求头？ 🌵Scrapy获取数据过快被封ip该如何处理？ 🌵Scrapy如何动态获取数据你知道吗？ 🌵Scrapy程序出现Bug给你发邮件想学习吗？🌴Scrapy请求头设置🌴Scrapy设置时间间隔🌴Scrapy动态获取数据🌴Scrapy发邮件
Python自动化办公:批量识别图片文字并存为Excel
Python OCR 真的太棒了
基于Python构建机器学习Web应用
🏆🏆在本文中，我们基于之前的亚洲美食数据集构建了SVC模型，并介绍了模型可视化工具Netron与Onnx模型格式的使用。与之前基于Python的pkl格式模型相比，Onnx格式的模型适用性更好，可以在多个平台使用。且OnnxRuntime拥有各种语言的API，💻我们可以在各个环境中部署机器学习
独孤九剑第九式-AdaBoost模型和GBDT模型
上次我们介绍了K-means算法和DBSCAN聚类算法（密度聚类算法），目的就是为了通过计算和相关知识，将数据点分成一个一个簇，从而进行相关研究，这一部分无论在本科论文或者式研究生论文中做学科交叉都用的比较多，希望各位引起重视，内容属于简单易学，非常适合我们新手进行学习，接下来，我们讲继续讲解关于监
【深度学习】AI一键换天
基于视觉的视频天空替换和协调方法，该方法可以在具有可控风格的视频中自动生成逼真的天空背景。与以前的天空编辑方法专注于静态照片或需要集成在智能手机中的惯性测量装置拍摄视频不同，该方法完全基于视觉，对捕获设备没有任何要求，并且可以很好地应用于在线或离线处理场景。...
有空就学学的实例分割1——Tensorflow2搭建Mask R-CNN实例分割平台
Mask R-CNN是He Kaiming大神2017年的力作，其在进行目标检测的同时进行实例分割，取得了出色的效果。其网络的设计也比较简单，在Faster R-CNN基础上，在原本的两个分支上（分类+坐标回归）增加了一个分支进行语义分割，https://github.com/bubbliiiing
初学Yolov1学习心得分享
第一次写博客记录自己的学习分享，开始复现一些经典的YOLO系列论文，首先分享经典的 Yolov1算法。
使用 Numpy 创建自己的深度学习框架
本文并不是为了造轮子，只是通过手动实现来介绍建基本深度学习框架所需组件和步骤
独热(One-Hot)编码简述
独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码。其方法是使用 N 位状态寄存器来对 N 个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的
mmrotate旋转目标检测实战指南
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人工智能和机器学习之间的区别
人工智能和机器学习是计算机科学中相互关联的部分。这两种技术是用于创建智能系统的最流行的技术。尽管这是两种相关的技术，有时人们将它们用作彼此的同义词，但在各种情况下仍然是两个不同的术语。从广义上讲，我们可以将 AI 和 ML 区分为：人工智能是计算机科学的一个领域，它制造了一个可以模仿人类智能的计算机
机器学习生命周期
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自己一些思考 | 人工智能学硕 研究生阶段的学习规划
即将开始人工智能学硕三年的生活，自己的一些思考。提高自己信息检索与利用，独立解决问题能力。做好文献管理，高效读论文和做笔记，写好论文和做好文献管理/引用，投稿有关的信息。以及看见的一些大佬的科研阅读/写作的分享。
COVID-19 Cases Prediction (Regression)
李宏毅教授机器学习课程(2022春)第一节的Homework
机器学习中的数据预处理方法与步骤
机器学习预处理详细方法
python深度学习机器学习必备的学习网站集合！
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一个新的基于样本数量计算的的高斯 softmax 函数
本文提出了一种基于最小误差界和高斯统计量的softmax函数的安全快速扩展，可以在某些情况下作为softmax的替代
