EasyDarwin学习研究

必读论文|20篇强化学习研究必读论文速递

强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。本期Aminer特推出20篇强化学习必读论文。1.EmergentToolUseFromMulti-AgentAutocurricula链接：https://www.aminer.cn/
眨眼睛的小星星·2020-07-01 07:10

可信计算学习研究资源整理

原文地址：http://www.vonwei.com/?mod=pad&act=view&id=34想要学习和理解可信计算技术的入门者，经常不知道从哪里下手，下面根据个人经验总结一些资源供参考（不一定全，欢迎补充）：规范通过规范的研究可以理解可信计算的基本概念和思想，方便阅读更多的书籍和论文。早期可信计算的研究主要以TCG（国际可信计算工作组http://www.trustedcomputingg
zhoubobobo·2020-07-01 07:25

生活到底应该是什么样子

近来习书，不断有新悟，种种审美价值观念亦不断更新，伴随持之以恒与不间断学习研究，再有年龄增长，都让己之心境日新月异，对事物之看法也能偶学阴阳之法，辩证而自圆其理，不再固执己见。
三拾山人·2020-07-01 05:20

机器学习入门笔记（六）：集成学习

集成学习研究的核心是什么？集成学习分哪两大类？Boosting：Boosti
逐梦er·2020-07-01 04:01

【从0到1】组装深度学习台式机

本文旨在为有从事深度学习研究的同学提供一份装机攻略，望对您有帮助。
qq_29750461·2020-07-01 03:59

万圣节恐怖表演、内衣检测器......2019 年二十大有趣的机器学习项目盘点

作者|AustinKodra编译|夕颜出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）【导读】随着神经网络架构、深度学习和机器学习研究的快速发展，同时硬件和软件资源的不断增加，让人眼花缭乱的机器学习项目数量正以惊人的速度增长
AI科技大本营·2020-07-01 02:37

影响搜索引擎排名的78个页面因素总结

来源:学习研究搜索引擎优化学习一点SEO知识可以让你在策划网站乃至到网站推广的时候有的放矢。
Nazy789·2020-07-01 01:35

iOS block深入理解

希望对于想学习研究block的同学有帮助。另外，非常感谢这些文章的作者，感谢你们把自己的知识经验分享出来。首先是一篇唐巧的文章，对于唐巧，作为iOS开发者应该不陌生。
米斯特卢·2020-07-01 00:41

【深度学习】6：RNN递归神经网络原理

前言：自己学习研究完CNN卷积神经网络后，很久的一段时间因为要完成自己的毕业设计就把更新博客给耽搁了。瞎忙了这么久，还是要把之前留的补上来。因为“种一棵树最好的时间是在十年前，其次就是现在！”
zzZ_CMing·2020-06-30 21:35

教你几招搞定 LSTMs 的独门绝技（附代码）

翻译|赵朋飞马力群涂世文整理|MY如果你用过PyTorch进行深度学习研究和实验的话，你可能经历过欣喜愉悦、能量爆棚的体验，甚至有点像是走在阳光下，感觉生活竟然如此美好。但是直到你试着用
zzx3163967592·2020-06-30 21:52

通俗易懂的深度学习

简介深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。算法导论和机器学习的异同相同点：都是输入，计算，得到结果。
gnocuohz·2020-06-30 20:56

sqlmap的基本命令使用

本人小白，初次认识sqlmap，很多都是转载资料，只是学习研究一下！
zsf1235·2020-06-30 19:49

引力波高端私董会第7期纪实 2019.7.31

创业之初，2016年先开始试水私董会，当也是学习研究了《私董会》、《同道神力》这一新兴学习型组织，以校友中自己创业做企业的为主，逐步开放到欢迎志同道合的伙伴加入，每两个月举办一期，每次一天，每次聚焦一个主题
慧海无涯引力波·2020-06-30 18:26

对话吴恩达（Andrew Ng）：超级大咖深度解析人工智能 以及如何成为已经数据挖掘工程师

4月14日对话吴恩达（AndrewNg）：超级大咖深度解析人工智能的发展现状与未来沙龙实录2016-04-16机器学习研究会数盟【数盟致力于成为最卓越的数据科学社区，聚焦于大数据、分析挖掘、数据可视化领域
learn deep learning·2020-06-30 18:20

1. 初识Deep Learning

DeepLearning于2013.11.18星期一21B#473整理（转载的内容）深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像
52caml·2020-06-30 16:07

TensorFlow2-自编码器

事实上，人工标注的数据毕竟是少数，互联网每天都在产生海量的无标签数据，如何利用这些数据就是无监督学习研究的重点。自编码器被广泛应用于特征提取（数据降维），其降维后的数据，样本之间保留了较多的相关信息。
周先森爱吃素·2020-06-30 16:15

有关深度学习人工智能的感悟

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。
ManFresh·2020-06-30 13:14

深度学习研究思路

研究思路一、数字图像基础研究图像的文件格式：图片有常见的bmp,jpg,png,等。三种图像之间的差别：位图和矢量图区别；矢量图又叫向量图，是用一系列计算机指令来描述和记录一幅图，一幅图可以解为一系列由点、线、面等到组成的子图，它所记录的是对象的几何形状、线条粗细和色彩等（常见的有CAD图）位图叫点阵图或像素图，计算机屏幕上的图你是由屏幕上的发光点（即像素）构成的，每个点用二进制数据来描述其颜色与
JimmyChoo·2020-06-30 10:08

阿里云HBase增强版全文索引功能技术解析

新用户9.9元即可使用6个月云数据库HBase，更有低至1元包年的入门规格供广大HBase爱好者学习研究，更多内容请参考链接阿里云HBase增强版(Lindorm)简介阿里云数据库HBase增强版，是基于阿里集团内部使用的
阿里云云栖号·2020-06-30 10:56

机器学习是什么？这一次终于讲明白了...

打开了一个潘多拉的论坛，学术研究和这里说的-本文的目的是简化机器学习的定义和理解，这要归功于我们的机器学习研究小组。
CDA·数据分析师·2020-06-30 08:25

深度学习大牛间的关系

blog.sina.com.cn/s/blog_5980285201015311.htmlGeoffreyHintonMichaelJordanYannLeCunYoshuaBengio这几个人是深度学习研究领域的大牛
狮子HH·2020-06-30 08:26

海康威视RSTP摄像头视频数据从内网读取在web用HLS播放

一个摄像头接在4号口（32口以下通道号从33开始），摄像头内网地址192.168.1.64，服务器内网地址192.168.100.75，测试PC192.168.100.831.摄像头取rtsp流、VLC或EasyDarwin
yfraquelle·2020-06-30 05:12

从此，激光雷达和摄像头，就是一个东西了？

车栗子发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAI最近几年，放在摄像头上的深度学习研究，发展很蓬勃。相比之下，激光雷达(LiDAR)身上的学术进展并不太多。可是，激光雷达采集的数据，有很多优点。
量子位·2020-06-30 05:26

2017年深度学习优化算法最新进展：如何改进SGD和Adam方法？

在当前的深度学习研究中，这种方法至关重要，一般被用在反向传播过程中。近年来，研究人员提出一些新的优化算法，使用了不同方程来
量子位·2020-06-30 05:49

地平线获近亿美元A+轮融资，AI时代的英特尔被英特尔领投

于是这位百度深度学习研究院(IDL)的创建者，只能比喻式地回答说：我要做新时代里的英特尔，为机器打造大脑，核心产品会是芯片。不过真是世事难料，余凯和他创立的地平线刚刚走过两年多一
量子位·2020-06-30 05:48

什么是“大规模机器学习”

@白刚机器学习研究的是从数据中自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果与新数据来进
采数狮·2020-06-30 04:39

关于深度学习在生物学领域的应用分析

深度学习研究及其在生物医药领域的潜在应用深度学习已经在各种生物学应用中取得成功。在本节中，我们回顾了在各个研究领域进行深度学习的挑战和机会，并在可能的情况下回顾将深度学习应用于这些问题的研究（表1）。
xunan003·2020-06-30 04:43

国内外大数据可视化分析产品点评

KINETICAKinetica利用图像处理芯片提供计算支持，允许企业使用机器学习，商业智能分析和可视化技术更快速地分析海量数据；点评：它的核心技术能力是类MapD的GPU数据库，功能性能较强大，非开源，交互模式可以用来参考学习研究
多多岛的小火车·2020-06-30 02:00

Delving Deeper into Convolutional Networks for Learning Video Representations

1INTRODUCTION视频分析和理解是计算机视觉和机器学习研究的重大挑战。
xiaofei0801·2020-06-30 00:27

学习研究也是一种暑假生活方式——走进谢家湾小学小梅花课程工作坊

学习研究也是一种暑假生活方式——走进谢家湾小学小梅花课程工作坊谢家湾小学希娅分享图片发自App七月的重庆，天空湛蓝，热情火辣。
行走在灵动的笔尖上·2020-06-29 22:20

Metasploit入门用法（主动攻击）

–作者：CV本文主要讲metasploit的入门用法，还有一些渗透细节和思路，有不足的，欢迎互相学习研究。
shark-CV·2020-06-29 20:18

ICLR 2020关键亮点与发展趋势总结（附python实战分析PyTorch vs Tensorflow使用情况）|文末送书...

介绍ICLR是InternationalConferenceonLearningRepresentations的简称，是机器学习和深度学习研究界最著名的会议之一。
woshicver·2020-06-29 20:27

关于直播类app中的推流、拉流技术

blog.csdn.net/lzllzllhl/article/details/80249069图像处理:iOS端一般会用到GPUImage处理图像，安卓端一般使用Google的grafika（图形处理库）推拉流:EasyDarwin
wokenshin·2020-06-29 20:59

EasyDarwin流媒体和推流器按需推流的解决方法

本人在一家创业公司工作一年，这里对Easydarwin流媒体的使用有一定的心德，这里写出来跟大家学习，希望大家不要笑话我！！！
傻瓜式的温柔·2020-06-29 19:49

《从0到1》——企业与个人发展

写在前面  去年师兄推荐我和另外一个同门去听在华中科技大学举办的“深度学习研究前沿研讨会”。
ouyang_sz·2020-06-29 19:00

深度学习研究理解5：Visualizing and Understanding Convolutional Networks

VisualizingandunderstandingConvolutionalNetworks本文是MatthewD.Zeiler和RobFergus于（纽约大学）13年撰写的论文，主要通过Deconvnet（反卷积）来可视化卷积网络，来理解卷积网络，并调整卷积网络；本文通过Deconvnet技术，可视化Alex-net，并指出了Alex-net的一些不足，最后修改网络结构，使得分类结果提升。摘
whiteinblue·2020-06-29 18:01

深度学习研究理解9：Convolutional Neural Networks at Constrained Time Cost

本文是MSRA的何恺明在14年写的论文，通过一系列的替换实验，探讨了在限定复杂度和时间上，如何设计卷积网络结构，使得网络的性能最好。本文提出的CNN结构，在单个GPU上训练3到4天，在简单的10-view测试下获得了top-511.8%的准确率；做到了不仅快而且准确。摘要：本文主要结论，1在提升准确度上深度比宽度和filter尺寸更重要；2，尽管深度很重要，如果深度随意增加分类结果会停滞，甚至降低
whiteinblue·2020-06-29 18:01

爬虫实例6（获取哔哩哔哩网站《后浪》弹幕并可视化显示）（pyecharts词云，pandas库）

声明，只用于学习研究爬虫1.《后浪》弹幕词云最近小视频《后浪》挺火，该视频是国家一级演员何冰登台演讲，认可、赞美与寄语年轻一代；对他们说：“你们有幸遇见这样的时代，但时代更有幸遇见这样的你们。”
岁月如梭518·2020-06-29 17:43

DVWA环境搭建

免责声明：此文章仅用于学习研究使用，请勿用于违法犯罪，请遵守《网络安全法》等相关法律法规。
Whitecker·2020-06-29 17:30

CVE-2019-1388（UAC提权）

CVE-2019-1388（UAC提权）免责声明：此文章仅用于学习研究使用，请勿用于违法犯罪，请遵守《网络安全法》等相关法律法规。
Whitecker·2020-06-29 17:30

Ms11_003(Windos7 IE溢出攻击)

MS11_003(Windos7IE溢出攻击)免责声明：此文章仅用于学习研究使用，请勿用于违法犯罪，请遵守《网络安全法》等相关法律法规。
Whitecker·2020-06-29 17:30

CVE-2019-9766（缓冲区溢出漏洞）

CVE-2019-9766（缓冲区溢出漏洞）免责声明：此文章仅用于学习研究使用，请勿用于违法犯罪，请遵守《网络安全法》等相关法律法规。漏洞概述：FreeMP3CDRipper是一款音频格式转换器。
Whitecker·2020-06-29 17:00

JS逆向 | 面向小白之eval混淆

声明：本文只作学习研究，禁止用于非法用途，否则后果自负，如有侵权，请告知删除，谢谢！
丁仔.·2020-06-29 15:14

日精进打卡第5天

企业愿景:为中国中小企业提供最佳商业问题法律解决方案【知～学习】读《干法》到90页；背诵《大学》开篇一遍；学习研究生专业课程，准备本周末的研究生考试，确保考试过关【经典分享】:致良知也是自己，只有感动自己才能感动别人
顺创律师彭万红·2020-06-29 14:19

观察：百度成立第四大实验室专注AR的目的何在？

2013年，百度成立了深度学习研究院，2014年聘请全球人工智能方面的领军人物吴恩达加盟,担任百度首席科学家。据百
小离2014·2020-06-29 14:46

基于OneNET平台物联网设备管理后台代码（设备端+web后台端+APP端）对外开放

简介基于OneNET平台物联网设备管理Web业务系统，包含设备端业务实现，WEB后台业务实现，手机APP端实现，对外开放，可以基于此做学习研究和二次开发，可以开发自己的基础物联网系统。
AdminIOT·2020-06-29 13:39

【机器学习开放项目】字符识别（数字）数据集

光学字符识别和简单的数字识别任务一直是机器学习研究的热点。
梅花香——苦寒来·2020-06-29 06:02

【计算机科学】【2018.05】语音聊天机器人的深度学习研究

本文为美国圣何塞州立大学（作者：VyasAjayBhagwat）的硕士论文，共56页。自然语言处理（NLP）要求对语言语义之间的复杂关系进行建模。虽然传统的机器学习技术被用于NLP，但是为会话构建的模型（称为聊天机器人）并不能真正通用。虽然聊天机器人是用传统机器学习技术设计的，但是深度学习使得NLP中的复杂性更容易建模，并且可以用来构建一个与人进行真正对话的聊天机器人。在这个项目中，我们将探讨用于
梅花香——苦寒来·2020-06-29 06:29

邓力、何晓冬深度解读：多模态智能未来的研究热点

2020-06-1301:21:01作者|邓力、何晓冬编辑|丛末基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的研究价值
喜欢打酱油的老鸟·2020-06-29 03:40

面向机器学习的数学基础：线性代数、拓扑、微积分和最优化（附下载链接）

不管是对机器学习研究人员，还是立志走上机器学习和AI研究之路的学生，打好坚实的数学基础是都至关重要的。
帅帅Go·2020-06-29 02:11
上一页 38 39 40 41 42 43 44 45 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他