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图像处理、深度学习、人工智能期刊会议整理

1. 会议 or 期刊？

1）因为机器学习、计算机视觉和人工智能领域发展非常迅速，新的工作层出不穷，如果把论文投到期刊上，一两年后刊出时就有点out了。因此大部分最新的工作都首先发表在顶级会议上，这些顶级会议完全能反映“热门研究方向”、“最新方法”。

2）很多经典工作大家可能引的是某顶级期刊上的论文，这是因为期刊论文表述得比较完整、实验充分。但实际上很多都是在顶级会议上首发。比如PLSA, Latent Dirichlet Allocation等。

3）如果注意这些领域大牛的pulications，不难发现他们很非常看重这些顶级会议，很多人是80%的会议+20%的期刊。即然大牛们把最新工作发在顶级会议上，有什么理由不去读顶级会议？

2.计算机顶级会议清单

在CV / DL / AI 领域，顶级会议(top conference) 是发表重大研究成果的主要方式，而不是期刊(journals)，因此要追state-of-the-art 的成果也以顶级会议的paper 为主。当然以不同的地区(欧洲、美洲、亚洲) 或各个研究领域看待不同的会议可能排名会稍有不同，但基本上来说，想上顶级会议还是非常困难的。

领域	简称	全称	截稿日期	会议日期	链接	CCF Level	H排名	届数	录取比例
Artificial Intelligence	IJCAI	International Joint Conference on Artificial Intelligence	2020.1.15	2020.7.11	http://www.ijcai20.org/	A类	10	30	17.9%
Machine Learning	ICML	International Conference on Machine Learning	2020.1.31	2020.7.21	https://icml.cc/	A类	3	37	21.8%
Computer Vision	ICCV	International Conference on Computer Vision	2020.3.15	2021.10.11-10.17	http://iccv2021.thecvf.com/	A类	5		25%
Machine Learning	NIPS	Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)	2020.6.3	2020.12.06	https://neurips.cc/	A类	2	34	21%
Artificial Intelligence	AAAI	American Association for Artificial Intelligence	2020.9.9	2021.2.2-2021.2.9	https://aaai.org/Conferences/AAAI-21/	A类	7	35	16.2%
Computer Vision	CVPR	International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition	2020.11.16	2021.6.21	http://cvpr2021.thecvf.com/	A类	1	31	22%
Computational Linguistics/Natural Language Processing(NLP)	ACL	Association for Computational Linguistics	2019.12.9	2020.4.3	https://acl2020.org/	A类	6	58	22.7%
Computational learning theory	COLT	Annual Conference on Computational Learning Theory	2020.1.31	2020.5.1	http://learningtheory.org/colt2020/	B类	15	33	30.9%
	ICCBR	International Conference on Case-Based Reasoning and Development	2020.2.17	2020.6.6	https://iccbr20.org/	B类	35	28
Artificial Intelligence	UAI	International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence	2020.2.20	2020.8.3	http://auai.org/uai2020/	B类	24	36
	KR	International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning	2020.3.4	2020.9.12	https://kr2020.inf.unibz.it/	B类	17
Computer Vision	ECCV	European Conference on Computer Vision	2020.3.5	2020.8.23	https://eccv2020.eu/	B类	4	16	27%
Artificial Intelligence	PPSN	Parallel Problem Solving from Nature	2020.4.15	2020.9.5	http://ppsn2020.liacs.leidenuniv.nl/	B类	30	16
NLP	EMNLP	Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing	2020.6.1	2020.11.8	https://2020.emnlp.org/	B类	8	17	25.5%
NLP	COLING	International Conference on Computational Linguistics	2020.7.1	2020.12.8	https://coling2020.org/	B类	16	28	33%
International Robotics and Automation	ICRA	IEEE International Conference on Robotics and Automation	2019.9.15	2020.5.31	https://www.icra2020.org/	B类	9		40.5%
Intelligent body multi-machine field	AAMAS	International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi- agent Systems	2020.10.2	2021.5.3	https://aamas2021.soton.ac.uk/	B类	18	20
Artificial Intelligence	ECAI	European Conference on Artificial Intelligence	2019.11.15	2020.1.15	https://www.ijcai-18.org/index.html	B类	26	24	27%
	ICAPS	International Conference on Automated Planning and Scheduling	2019.11.20	2020.6.14	https://icaps20.icaps-conference.org/?utm_source=researchbib	B类	27
Artificial Intelligence	PRICAI	Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence	2020.1.15	2020.7.11	https://www.ijcai20.org/	C类	37	17
	IJCNN	International Joint Conference on Neural Networks	2020.1.30	2020.7.19	https://wcci2020.org/	C类	20
	GECCO	Genetic and Evolutionary Computation Conference	2020.1.30	2020.7.8	https://gecco-2020.sigevo.org/index.html /HomePage	C类	21	29
	ICDAR	International Conference on Document Analysis and Recognition	2021.2.8	2021.9.5	https://icdar2021.org/	C类	22	16
	IROS	IEEERSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems	2020.3.1	2020.10.25	http://www.iros2020.org/	C类	13	33
	KSEM	International conference on Knowledge Science, Engineering and Management	2020.4.16	2020.8.28	http://ksem2020.org/	C类	38	13
Machine learning	BMVC	British Machine Vision Conference	2020.4.23	2020.9.7	https://britishmachinevisionassociation. github.io/bmvc	C类	12	31	29.6%
	ICANN	International Conference on Artificial Neural Networks	2020.4.30	2020.9.15	https://e-nns.org/icann2020/	C类	33	29
	ILP	International Conference on Inductive Logic Programming	2020.5.25	2020.9.9	http://lr2020.iit.demokritos.gr/ilp /index.html	C类	40	30
	ICONIP	International Conference on Neural Information Processing	2020.6.1	2020.11.18	http://iconip2020.apnns.org/	C类	29	27
NLP	NLPCC	CCF International Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing	2020.6.7	2020.10.14	http://tcci.ccf.org.cn/conference/ 2020/index.php	C类	34	9
	ICB	International Joint Conference on Biometrics	2020.6.8	2020.9.27	https://ieee-biometrics.org/ijcb2020/	C类	23	13
machine learning	ACML	Asian Conference on Machine Learning	2020.6.29	2020.11.18	http://www.acml-conf.org/2020/	C类	31	12	24.1%
Artificial Intelligence	ICTAI	IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence	2020.7.1	2020.11.9	http://ictai2020.org/	C类	32	32
Computer Vision	ACCV	Asian Conference on Computer Vision	2020.7.8	2020.11.30	http://accv2020.kyoto/	C类	17	15
NLP	CoNLL	Conference on Computational Natural Language Learning	2020.7.17	2020.11.19	https://www.conll.org/2020	C类	36	24
	ALT	International Conference on Algorithmic Learning Theory	2019.9.20	2020.2.8	http://alt2020.algorithmiclearning theory.org/	C类	39	30
	FG	International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition	2019.9.27	2020.5.18	https://fg2020.org/	C类	25	15
Artificial Intelligence	AISTATS	Artificial Intelligence and Statistics	2019.10.8	2020.6.3	https://www.aistats.org/	C类		23
Pattern Recognition	ICPR	International Conference on Pattern Recognition	2020.7.15	2021.1.10	https://www.icpr2020.it/	C类	19	25
NLP	NAACL	The Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics	2018.12.3	2019.6.2	http://naacl2019.org/	C类	11	17	26.3%
Machine Learning	ICLR	International Conference on Learning Representations	2019.9.25	2020.4.26	https://iclr.cc/			8

ps:

1) ICML 和NIPS 都是老牌的会议，公认的tier 1，而ICLR 是由于近年来深度学习大师们大力拉拔而水平急速上升，而COLT 是重理论的会议，UAI和AISTATS 则是重机率统计的会议。

2)以计算机视觉领域来说，ICCV、CVPR 和ECCV 是CV 领域的三大会议。ICCV 两年举办一次(奇数年)，与ECCV 刚好错开，ECCV 在欧洲举办，CVPR 则是每年在美国举办。

3)AAAI和IJCAI一样是两个老牌会议，但感觉大家在讨论ML 时觉得AAAI 和IJCAI 没这么顶尖，不过在AI 领域应当还是翘楚。

3.计算机顶级期刊清单

领域	简称	全称	链接	平均审稿速度	CCF Level	分区	影响因子	H5排名
Applied Mathematics (Q1), Artificial Intelligence (Q1), Computational Theory and Mathematics (Q1), Computer Vision and Pattern Recognition (Q1), Software (Q1)	TPAMI	IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence	https://www.computer.org/tpami-author-information	4个月	A类	Q1	19.420	1
Artificial Intelligence (Q1), Control and Systems Engineering (Q1), Software (Q1), Statistics and Probability (Q1)	JMLR	Journal of Machine Learning Research	http://www.jmlr.org/		A类	Q1	5.310	4
Artificial Intelligence (Q1), Computer Vision and Pattern Recognition (Q1), Software (Q1)	IJCV	International Journal of Computer Vision	https://www.editorialmanager.com/ visi/default.aspx		A类	Q1	7.560	9
Artificial Intelligence (Q1), Language and Linguistics (Q1), Linguistics and Language (Q1)	AI	Artificial Intelligence	https://www.editorialmanager.com /ARTINT/default.aspx	9个月	A类	Q1	3.870	20
Computer Graphics and Computer-Aided Design (Q1), Software (Q1)	TIP	IEEE Transactions on Image Processing	https://ieeexplore.ieee.org/xpl/Rece ntIssue.jsp?punumber=83	8个月	A类	Q1	8.980
Computer Science Applications (Q1), Control and Systems Engineering (Q1), Electrical and Electronic Engineering (Q1), Human-Computer Interaction (Q1), Information Systems (Q1), Software (Q1)		IEEE Transactions on Cybernetics	https://ieeexplore.ieee.org/xpl/issues?punumb er=6221036&isnumber=9138538		B类	Q1	11.470	2
	TNNLS	IEEE Transactions on Neural Networks and learning systems	https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue. jsp?punumber=5962385		B类			3
Artificial Intelligence (Q1), Computer Vision and Pattern Recognition (Q1), Signal Processing (Q1), Software (Q1)	PR	Pattern Recognition	https://www.sciencedirect.com/journal/ pattern-recognition		B类	Q1	7.350	5
Applied Mathematics (Q1), Artificial Intelligence (Q1), Computational Theory and Mathematics (Q1), Control and Systems Engineering (Q1)	TFS	IEEE Transactions on Fuzzy Systems	https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue. jsp?punumber=91		B类	Q1	8.800	6
Computational Theory and Mathematics (Q1), Software (Q1), Theoretical Computer Science (Q1)	TEC	IEEE Transactions on Evolutionary Computation	https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue .jsp?punumber=4235		B类	Q1	11.020	11
Artificial Intelligence (Q1), Cognitive Neuroscience (Q1)		Neural Networks	https://www.journals.elsevier.com/neural- networks		B类	Q1	6.000	12
	TASLP	IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing	https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue .jsp?punumber=10376		B类			14
Computer Vision and Pattern Recognition (Q1), Signal Processing (Q1), Software (Q1)	CVIU	Computer Vision and Image Understanding	https://www.journals.elsevier.com/computer- vision-and-image-understanding/		B类	Q1	3.700	19
Applied Mathematics (Q2), Artificial Intelligence (Q2), Software (Q2), Theoretical Computer Science (Q2)	IJAR	International Journal of Approximate Reasoning	https://www.sciencedirect.com/journal/international- journal-of-approximate-reasoning		B类	Q2	2.900	23
Software (Q1), Artificial Intelligence (Q2)		Machine Learning	https://www.springer.com/journal/10994		B类	Q1	2.730	24
Human-Computer Interaction (Q1), Software (Q1)	TAC	IEEE Transactions on Affective Computing	https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue .jsp?punumber=5165369		B类	Q1	7.170	25
Artificial Intelligence (Q1)	JAIR	Journal of Artificial Intelligence Research	https://www.jair.org/index.php/jair		B类	Q1	3.400	26
Language and Linguistics (Q1), Linguistics and Language (Q1), Medicine (miscellaneous) (Q2), Speech and Hearing (Q2)	JSLHR	Journal of Speech, Language, and Hearing Research	https://pubs.asha.org/journal/jslhr		B类	Q1	1.900	30
Arts and Humanities (miscellaneous) (Q1), Cognitive Neuroscience (Q3)		Neural Computation	https://neuralcomp.allentrack.net/cgi -bin/main.plex		B类	Q1	5.540	33
Language and Linguistics (Q1), Linguistics and Language (Q1), Artificial Intelligence (Q2), Computer Science Applications (Q2)		Computational Linguistics	https://cl.indiana.edu/		B类	Q1	2.900	38
Artificial Intelligence (Q2)	AAMAS	Autonomous Agents and Multi-Agent Systems	https://www.springer.com/journal/10458		B类	Q2	2.550	41
Computational Mathematics (Q2)		Evolutionary Computation	https://sourceforge.net/projects/evolutcomput/		B类	Q2	4.140	44
Software (Q1), Artificial Intelligence (Q2), Computational Theory and Mathematics (Q2)		Journal of Automated Reasoning	https://www.springer.com/journal/10817		B类	Q1	2.380	46
Information Systems and Management (Q2)	DKE	Data and Knowledge Engineering	https://www.journals.elsevier.com/data- and-knowledge-engineering/		B类	Q2	2.800	49
Computer Science (miscellaneous) (Q2), Theoretical Computer Science (Q3), Experimental and Cognitive Psychology (Q4)	TAP	ACM Transactions on Applied Perception	https://dl.acm.org/journal/tap		B类	Q2	1.920	54
	TSLP	ACM Transactions on Speech and Language Processing	http://www.letpub.com.cn/index.php?jo urnalid=9779&page=journalapp&view=detail		B类
Artificial Intelligence (Q1), Computer Science Applications (Q1), Cognitive Neuroscience (Q2)		Neurocomputing	https://www.journals.elsevier.com/n eurocomputing		C类	Q1	5.190	7
Artificial Intelligence (Q1), Computer Science Applications (Q1), Engineering (miscellaneous) (Q1)	ESWA	Expert Systems with Applications	https://www.journals.elsevier.com/expe rt-systems-with-applications		C类	Q1	5.890	8
Computer Vision and Pattern Recognition (Q1), Software (Q1), Artificial Intelligence (Q2), Signal Processing (Q2)	PRL	Pattern Recognition Letters	https://www.journals.elsevier.com/pattern- recognition-letters/call-for-papers/		C类	Q1	3.940	10
Artificial Intelligence (Q1), Information Systems and Management (Q1), Management Information Systems (Q1), Software (Q1)	KBS	Knowledge-Based Systems	https://www.journals.elsevier.com/know ledge-based-systems		C类	Q1	6.610	13
Artificial Intelligence (Q1), Control and Systems Engineering (Q1), Electrical and Electronic Engineering (Q1)	EAAI	Engineering Applications of Artificial Intelligence	https://www.journals.elsevier.com/engineerin g-applications-of-artificial-intelligence/		C类	Q1	4.530	15
Artificial Intelligence (Q1), Logic (Q1)		Fuzzy Sets and Systems	https://www.sciencedirect.com/journ al/fuzzy-sets-and-systems		C类	Q1	3.340	17
Geometry and Topology (Q2), Software (Q2), Theoretical Computer Science (Q2)		Soft Computing	https://www.springer.com/journal/500		C类	Q2	3.140	18
Computer Vision and Pattern Recognition (Q2), Software (Q2)	IET-CVI	IET Computer Vision	https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentI ssue.jsp?punumber=4159597		C类	Q2	2.360	21
Electrical and Electronic Engineering (Q2), Signal Processing (Q2)		IET Signal Processing	https://ieeexplore.ieee.org/xpl/Recent Issue.jsp?punumber=4159607		C类	Q2	2.110	22
Artificial Intelligence (Q1), Human-Computer Interaction (Q1), Software (Q1), Theoretical Computer Science (Q1)	IJIS	International Journal of Intelligent Systems	https://onlinelibrary.wiley.com/page/journal/ 1098111x/homepage/forauthors.html		C类	Q1	6.980	27
Human-Computer Interaction (Q2), Software (Q2), Theoretical Computer Science (Q2)		Computer Speech and Language			C类	Q2	2.700	28
Artificial Intelligence (Q2)		Applied Intelligence	https://www.springer.com/journal/10489		C类	Q2	3.260	29
Artificial Intelligence (Q1), Medicine (miscellaneous) (Q1)	AIM	Artificial Intelligence in Medicine	https://www.sciencedirect.com/journal /artificial-intelligence-in-medicine		C类	Q1	4.470	31
Computer Vision and Pattern Recognition (Q2), Hardware and Architecture (Q2), Software (Q2), Computer Science Applications (Q3)		Machine Vision and Applications	https://www.springer.com/journal/138		C类	Q2	2.440	32
Computer Vision and Pattern Recognition (Q1), Electrical and Electronic Engineering (Q1), Signal Processing (Q2)	IVC	Image and Vision Computing	https://www.journals.elsevier.com/ image-and-vision-computing		C类	Q1	3.380	34
	NCA	Neural Computing & Applications	https://www.springer.com/journal/521		C类			35
Computer Networks and Communications (Q1), Medicine (miscellaneous) (Q1)	IJNS	International Journal of Neural Systems	https://www.worldscientific.com/ worldscinet/ijns		C类	Q1	6.840	36
Arts and Humanities (miscellaneous) (Q1), Developmental and Educational Psychology (Q1), Information Systems (Q1), Information Systems and Management (Q1), Management Information Systems (Q1)	DSS	Decision Support Systems	https://www.sciencedirect.com/journal/ decision-support-systems		C类	Q1	5.420	37
Artificial Intelligence (Q3), Computational Mathematics (Q3)		Computational Intelligence	https://onlinelibrary.wiley.com/journal/14678640		C类	Q3	1.060	39
Computer Networks and Communications (Q1), Artificial Intelligence (Q2), Software (Q2), Neuroscience (miscellaneous) (Q3)	NPL	Neural Processing Letters	https://www.springer.com/journal/11063		C类	Q1	3.100	40
	TG	IEEE Transactions on Games	https://cis.ieee.org/publications/t-games		C类			42
Computer Vision and Pattern Recognition (Q2), Artificial Intelligence (Q3)	PAA	Pattern Analysis and Applications	https://www.springer.com/journal/10044		C类	Q2	1.740	43
Artificial Intelligence (Q2), Control and Systems Engineering (Q2), Computational Theory and Mathematics (Q3), Theoretical Computer Science (Q3)		Expert Systems	https://onlinelibrary.wiley.com/journal/14680394		C类	Q2	2.050	45
Software (Q2), Artificial Intelligence (Q3), Theoretical Computer Science (Q3)	JETAI	Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence	https://profdoc.um.ac.ir/list-magname-Journal%20of%20Experimental%20and%2 0Theoretical%20Artificial%20Intelligence.html		C类	Q2	2.750	47
Artificial Intelligence (Q2), Biochemistry, Genetics and Molecular Biology (miscellaneous) (Q2)		Artificial Life	https://www.mitpressjournals.org/loi/artl		C类	Q2	1.770	48
Language and Linguistics (Q2), Linguistics and Language (Q2), Artificial Intelligence (Q3), Software (Q3)	NLE	Natural Language Engineering	https://www.cambridge.org/core/journals/natural-language-engineering		C类	Q2	1.720	50
Computer Science Applications (Q3)		Natural Computing	https://www.springer.com/journal/11047		C类	Q3	1.760	51
Computer Vision and Pattern Recognition (Q2), Artificial Intelligence (Q3), Software (Q3)	IJPRAI	International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence	https://www.worldscientific.com/worldscinet/ijprai		C类	Q2	1.450	52
	IDA	Intelligent Data Analysis	https://content.iospress.com/journals/in telligent-data-analysis/24/4		C类			53
Computer Science Applications (Q2), Computer Vision and Pattern Recognition (Q2), Software (Q2)	IJDAR	International Journal on Document Analysis and Recognition	https://www.springer.com/journal/10032		C类	Q2	1.720	55
	IJUFKS	International Journal of Uncertainty，Fuzziness and Knowledge-Based System	https://www.worldscientific.com/loi/ijufks		C类			56
Human-Computer Interaction (Q3), Artificial Intelligence (Q4), Software (Q4)		Connection Science	https://www.tandfonline.com/action/journalInform atiοnshοw=relatedWebsites&journalCode=ccos20&		C类	Q3	0.850	57
Language and Linguistics (Q2), Linguistics and Language (Q2), Artificial Intelligence (Q4), Software (Q4)		Machine Translation	https://www.springer.com/journal/10590		C类	Q2	0.680	58
	TALLIP	ACM Transactions on Asian and Low- Resource Language Information Processing	http://www.letpub.com.cn/index.php?journalid=10296&page=journalapp&view=detail		C类			59
Computer Science Applications (Q3), Software (Q3), Theoretical Computer Science (Q4)	IJCIA	International Journal of Computational Intelligence and Applications	http://www.worldscientific.com/worldscinet/ijcia		C类	Q3	0.750	60
Artificial Intelligence (Q4), Computer Networks and Communications (Q4), Software (Q4)	WI	Web Intelligence	https://content.iospress.com/journals/web-intelligence		C类	Q4	0.630

详解TPAMI

TPAMI 是人工智能领域最顶级国际期刊，它涵盖了计算机视觉和图像理解、模式分析和识别以及机器智能最新的研究成果。根据《华尔街日报》引文报告，该刊2018年的影响因子为 17.730。

TPAMI近五年来涵盖的关键词主要包括人脸识别、视觉识别、图像识别、动作识别、经验贝叶斯、黎曼流形等。

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37353099

https://www.ccf.org.cn/Academic_Evaluation/AI/

https://mropengate.blogspot.com/2019/01/ai.html

https://www.myhuiban.com/conferences

https://aijishu.com/a/1060000000019652

https://cloud.tencent.com/developer/article/1507336

https://aijishu.com/a/1060000000019651

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#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
损失函数与反向传播 Star_. PyTorch pytorch 深度学习 python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
云服务业界动态简报-20180128 Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏租房推荐系统 58同城租房爬虫房源推荐系统房价预测系统计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能 2401_84572577 程序员大数据 hadoop 人工智能
做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用皮皮冰燃深度学习深度学习
文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
深度学习：怎么看pth文件的参数奥利给少年深度学习人工智能
.pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的：importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGpt python chatgpt keras 计算机
如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
如何理解深度学习的训练过程奋斗的草莓熊深度学习人工智能 python scikit-learn virtualenv numpy pandas
文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
Keras深度学习框架入门及实战指南司莹嫣Maude
Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
深度学习驱动的车牌识别：技术演进与未来挑战逼子歌深度学习车牌识别神经网络字符识别 YOLO 卷积神经网络
一、引言1.1研究背景在当今社会，智能交通系统的发展日益重要，而车牌识别作为其关键组成部分，发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中，它可以用于车辆识别、交通违法监控和车流统计等，提高交通管理的效率和准确性。在停车场管理中，实现车辆的自动识别和收费，提升管理和服务水平。在安防监控领域，可用于追踪嫌疑人及犯罪行为。深度学习的出现为车牌识别带来了重
每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
什么是AIGC？有哪些免费工具？ chent_某位 AIGC
AIGC（AIGeneratedContent），即“人工智能生成内容”，是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容，极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，人工智能已经不再局限于简单的任务，如分类、预测和数据分析，而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型，如O
transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅大数据AI人工智能 Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
如何有效的学习AI大模型？ Python程序员罗宾学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程，涉及到多个学科的知识。以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习：机器学习基础：了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷
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【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
基于深度学习的多模态信息检索 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的多模态信息检索（MultimodalInformationRetrieval,MMIR）是指利用深度学习技术，从包含多种模态（如文本、图像、视频、音频等）的数据集中检索出满足用户查询意图的相关信息。这种方法不仅可以处理单一模态的数据，还可以在多种模态之间建立关联，从而更准确地满足用户需求。1.多模态信息检索的挑战异构数据表示：多模态数据通常具有不同的特征和表示形式（如文本的词嵌入与图
Enum用法不懂事的小屁孩 enum
以前的时候知道enum，但是真心不怎么用，在实际开发中，经常会用到以下代码: protected final static String XJ = "XJ"; protected final static String YHK = "YHK"; protected final static String PQ = "PQ";
【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey bit1129 spark
1. aggregateByKey的运行机制 /** * Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value". * This function can return a different result type
hive创建表是报错： Specified key was too long; max key length is 767 bytes daizj hive
今天在hive客户端创建表时报错，具体操作如下 hive> create table test2(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
Map 与 JavaBean之间的转换周凡杨 java 自省转换反射
最近项目里需要一个工具类，它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务，首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用，这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便，下面两个方法就是一个通过反射，一个通过自省来实现本功能。 1：JavaBean类 1 &nb
java连接ftp下载 g21121 java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载，上传一些操作，下面写了一个小例子。 /** ftp服务器地址 */ private String ftpHost; /** ftp服务器用户名 */ private String ftpName; /** ftp服务器密码 */ private String ftpPass; /** ftp根目录 */ private String f
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（二）老A不折腾 finereport web报表 java报表总结
抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、没有返回数据集：在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
linux 系统cpu 内存等信息查看墙头上一根草 cpu 内存 liunx
1 查看CPU 　　1.1 查看CPU个数　　# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l 　　2 　　**uniq命令：删除重复行;wc –l命令：统计行数** 　　1.2 查看CPU核数　　# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
Spring中的AOP aijuans spring AOP
Spring中的AOP Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 （转）何为AOP AOP，面向切面编程。在不改动代码的前提下，灵活的在现有代码的执行顺序前后，添加进新规机能。来一个简单的Sample: 目标类： [java] view plain copy print ? package&nb
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Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看) 百合不是茶泛型的继承和通配符变量的值域 Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点变量的值域; package 基础; /** * 作用域的范围 * * @author Administrator * */ public class zuoyongyu { public static vo
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开源中国OSC源创会记录 bijian1013 hadoop spark MemSQL
一.Strata+Hadoop World（SHW）大会是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会，还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。二.Hadoop &nbs
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js做的各种倒计时 ronin47 js 倒计时
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java-37.有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接 bylijinnan java
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mongoDB安装开窍的石头 mongodb安装基本操作
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[开源项目]引擎的关键意义 comsci 开源项目
一个系统，最核心的东西就是引擎。。。。。而要设计和制造出引擎，最关键的是要坚持。。。。。。现在最先进的引擎技术，也是从莱特兄弟那里出现的，但是中间一直没有断过研发的
软件度量的一些方法 cuiyadll 方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候，我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
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以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码，否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小等等 $(document).ready(function(){ jquery代码; }); <script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo

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2.计算机顶级会议清单

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