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用于发票识别的微调 Transformer 模型
介绍本片文章将介绍微软最新发布的Layout LM模型。在这里我们将展示从注释和预处理到训练和推理的整个过程
使用Modulated Convolutions修改 StarGAN V2
在本教程中，我们将替换 StarGAN V2 模型中的自适应实例归一化（AdaIN）层
教遗传算法人工智能玩超级马里奥大陆
在这里我将向您展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园，完整代码文末
从CVPR 2021的论文看计算机视觉的现状
但由于深度学习的进步，CV领域近年来取得了巨大的飞跃，现在正在迅速改变不同的行业!
训练神经网络的技巧总结
训练神经网络是一个复杂的过程。 有许多变量相互配合，通常不清楚什么是有效的。以下技巧旨在让您更轻松。
使用 Python 进行数据预处理的标准化
标准化和规范化是机器学习和深度学习项目中大量使用的数据预处理技术之一。
如何选择数据拆分方法：不同数据拆分方法的优缺点及原因
在这里，我将讨论 scikit-learn 中的不同数据拆分技术、选择特定方法以及一些常见陷阱。
如何在时间序列预测中检测随机游走和白噪声
介绍无论多么强大，机器学习都无法预测一切。例如与时间序列预测有关的领域中，表现得就不是很好。
Boruta 和 SHAP ：不同特征选择技术之间的比较以及如何选择
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今天我要谈谈 Deep Fake ，我将解释First Order Motion算法是如何工作的。看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。
时序数据预测：ROCKET vs Time Series Forest vs TCN vs XGBoost
机器学习小项目:从NIFTY指数的当日股价预测股票收盘价格，对比各种模型在时序数据预测的效果
图卷积网络 (GCN) 的高层解释
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在这篇文章中，我们将使用来自 AWS 上的 COCO 数据集（可定制）的图像设置和运行 YOLO
Pandas中替换值的简单方法
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使用动态时间规整来同步时间序列数据
动态时间规整可能是快速方便地同步时间序列数据的最有效的解决方案，并且可以同步具有不同维度的非线性数据。
强化学习vs遗传算法-人工智能在模拟领域的应用
强化学习(Reinforcement Learning)和遗传算法(Genetic Algorithm)都是受自然启发的AI方法
Python图像处理:形态学操作
形态学的操作主要是去除影响图像形状和信息的噪声。形态学运算在图像分割中非常有用，可以得到无噪声的二值图像。
M1 mac安装PyTorch的完整步骤指南
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8 个例子帮你快速掌握 Pandas 索引操作
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