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快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
卷积神经网络中的参数共享/权重复制
参数共享或权重复制是深度学习中经常被忽略的领域。但是了解这个简单的概念有助于更广泛地理解卷积神经网络的内部。
为什么说神经网络可以逼近任意函数？
本文主要介绍神经网络万能逼近理论，并且通过PyTorch展示了两个案例来说明神经网络的函数逼近功能。
快速解释如何使用pandas的inplace参数
在操作dataframe时，初学者有时甚至是更高级的数据科学家会对如何在pandas中使用inplace参数感到困惑
使用Yolov5进行端到端目标检测
Ultralytics已经发布了YOLOv5，具有可比的AP和比YOLOv4更快的推断时间。
通过深度学习进行高频传感器故障检测和预测性维护
机器都会有故障和失灵。确定设备的状况或维护计划何时应该执行，是影响成本和生产力的极其战略性的决定。
数据相关的4种主要角色概述
大数据的爆发创造了4种主要角色，但由于行业的新生性质，许多角色的定义都很模糊，根据公司的不同，它们都可以归为一个统称“数据科学”。
图解Transformer — Attention Is All You Need
Transformers是人们认为最复杂和无法理解的话题之一。在这篇文章中，我将给出关于Transformer理论知识，我希望在这篇文章的结尾，你将能够了解关于变压器实际工作原理。
用Pandas和Streamlit对时间序列数据集进行可视化过滤
Streamlit是一个纯粹的Python API，它允许你创建机器学习应用程序。
泊松分布详解
在这篇文章中，我们将讨论用于泊松分布背后的理论，如何理解和使用它的公式，以及如何使用Python代码来模拟它。
跳一跳AI(wai gua)的实现原理详细介绍
跳一跳的自动游戏代码和实现原理，还有各种语言的版本源代码
[NSFW]deepfakes开源了，你也可以拍成人电影了
看完这篇带注释的face swap模型深入解析，你就是男主角
树莓派上编译安装pytorch1.4
树莓派4b编译安装pytorch1.4和torchvision
2020:让人工智能变得更加可靠的一年
艾米·霍德勒（Amy Hodler）是图数据库公司Neo4j的数据分析和AI项目主管，她通过自己的理解分析了2020年人工智能的相关趋势
人工智能如何改变视频游戏产业：增强和合成媒体
游戏领域的下一个重大变革将来自我们这个时代最具革命性的技术之一：人工智能。 本文将解释AI是如何改变视频游戏行业，以及它将如何在未来几年内强烈影响这个行业。
通过机器学习从地震数据中找出隐藏的振动
麻省理工学院的研究人员使用神经网络识别地震数据中隐藏的低频地震波。这项技术可能有助于科学家更准确地绘制地球内部的地图
人工智能与人类智力，当两者相遇时谁又能更胜一筹？
随着人工智能领域的飞速发展，如今的机器比过去的更加智能，更加可靠并且具有自我修复能力。总有一天，人类和人工智能将为一个共同的目标而努力——让我们的生活更美好。
机器学习中不平衡数据集分类模型示例：乳腺钼靶微钙化摄影数据集
癌症检测是不平衡分类问题的一个普遍例子，因为非癌症病例往往比实际癌症病例多得多。
万字长文科普：人工智能是什么？它又是如何工作的呢？
普通人可能会把 AI 和机器人联系起来，认为 AI 是能够独立行动和思考的人类终结者。但是对于 AI 研究人员来说，AI 就是一套无需明确指令就能够自动得出结果的算法。
建立可用的机器学习模型只需要这7个简单的步骤
Netflix或Amazon Prime推送您喜欢看的电影，这背后的逻辑你不觉得惊讶吗？或者，你不好奇是什么