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TimeSformer：视频理解所需的只是时空注意力吗？
论文提出了一种无卷积的视频分类方法，该方法专门基于名为“ TimeSformer”的空间和时间上的自注意力而构建，通过直接从一系列帧级块中启用时空特征学习，将标准的Transformer体系结构应用于视频。
构建自动车牌识别系统
本文介绍了如何从零开始开发车牌对象检测模型。整体项目中还包含了一个使用Flask的API
2021年3月四篇深度学习论文推荐
这是Machine-Learning-Collage系列，每隔一周作者都会编写一个本周论文的幻灯片摘要。每月底所有的幻灯片画都会被集中到一个总结文章中。
Python中的循环：遍历列表、元组、字典和字符串
什么是循环在编程中，循环意味着以相同的顺序多次重复同一组计算。
使用Pytorch和BERT进行多标签文本分类
BERT是在8亿单词的图书语料库和2500万单词的英语维基百科上训练的预训练模型
二次判别分析(QDA)和Python实现
我们将在本文中介绍的模型属于称为高斯判别分析（GDA）模型的类别。
F1是合适的指标吗?那么F2 F3…F_beta呢?
使用F1分数进行二元分类的度量是很常见的。这就是所谓的调和均值。然而，更通用的F_beta评分标准可能更好地评估模型性能。那么F2 F3和F_beta呢?在这篇文章中，我们将回顾F指标。
Pytorch中的.backward()方法
PyTorch的主要功能和特点之一就是backword函数
使用孤立森林进行异常检测
异常检测是对罕见的观测数据进行识别，这些观测数据具有与其他数据点截然不同的极值。这类的数据被称为异常值
5分钟掌握Pandas GroupBy
数据分析本质上就是用数据寻找问题的答案。当我们对一组数据执行某种计算或计算统计信息时，通常对整个数据集进行统
同一个项目中让R和Python无缝工作的五种方法
同时使用两种语言来获得最好的结果
Informer：用于长序列时间序列预测的新型transformer 模型
Informer旨在改善自我注意机制，减少记忆使用，加快推理速度
MLOps：构建生产机器学习系统的最佳实践
在这篇文章中，我将分享一些MLOps的最佳实践和技巧，它们将允许您在生产环境中使用您的ML模型并正确地操作它。
如何使用方差阈值进行特征选择
基于方差阈值的特征选择介绍今天，数据集拥有成百上千个特征是很常见的。从表面上看，这似乎是件好事——每个样本的
2D和3D卷积网络应用于视频数据比较
需要解决的问题和数据集本文目的是研究使用神经网络对视频帧进行分类的方法
15个图神经网络的应用场景总结
在本文中，我们主要关注模型的应用
组织病理学的生存模型综述
使用影像图片数据预测患者结果的机器学习技术
图解BERT：通俗的解释BERT是如何工作的
谷歌2018年发布的BERT是NLP最有影响力的论文之一。它以Transformer为核心，并且在许多NLP任务（包括分类，问题回答和NER）上均达到了最先进的性能。
Pytorch和DCGAN生成肖像画
使用特征匹配和随机图像增强实现DCGAN模型生成艺术品。
使用Python自动化Microsoft Excel和Word
使用Python将Excel与Word集成，无缝生成自动报告