Learning理论知识

English learning-one day in google

今天看了个vlog，原来Google在上海还有办公室，而且在陆家嘴有十层楼，这还不止，其中有好几层是公司餐厅，咖啡厅，面食区，健身房……我羡慕了……youguysarenotsointothis.techniqueglitchIgetoutofthebedandheadtothebathroom.cleanmyselfupbeingthehighmaintenancepersonIamasetof
嘛尼嘛尼哄之我饿了·2024-01-12 22:47

C++力扣题目106，105--中序和后序，前序和中序遍历构造二叉树

例如，给出中序遍历inorder=[9,3,15,20,7]后序遍历postorder=[9,15,7,20,3]返回如下的二叉树：思路首先回忆一下如何根据两个顺序构造一个唯一的二叉树，相信理论知识大家应该都清楚
学不会的天真boy·2024-01-12 22:19

gem5学习（13）：使用默认配置脚本——Using the default configuration scripts

目录一、Atourofthedirectorystructure1、boot/2、common/3、dram/4、example/5、learning_gem5/6、network/7、nvm/8、ruby
zhenz0729·2024-01-12 20:59

【提示学习论文六】MaPLe: Multi-modal Prompt Learning论文原理

文章目录MaPLe:Multi-modalPromptLearning多模式提示学习文章介绍动机MaPLe:Multi-modalPromptLearning模型结构1、DeepLanguagePrompting
一个很菜的小猪·2024-01-12 19:55

【IEEE会议征稿通知】第五届计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议（CVIDL 2024）

第五届计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议（CVIDL2024）20245thInternationalConferenceonComputerVision,ImageandDeepLearning第五届计算机视觉
搞科研的小刘选手·2024-01-12 15:33

【EI会议征稿通知】2024年机器学习与智能计算国际学术会议（MLIC 2024）

2024年机器学习与智能计算国际学术会议（MLIC2024）2024InternationalConferenceonMachinelearningandintelligentcomputing智能计算与机器学习被广泛应用于大数据分析
搞科研的小刘选手·2024-01-12 14:02

【Python机器学习】深度学习——一些理论知识

深度学习在很多机器学习应用中都有巨大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使用场景。先学习一些简单的方法，比如用于分类和回归的多层感知机（MLP），它可以作为研究更复杂的深度学习方法的起点。MPL也被称为（普通）前馈神经网络，有时也简称为神经网络。MLP可以被视为广义的线性模型，执行多层处理后得到的结论。将线性模型的公式可视化：importmglearnimportmatplotl
zhangbin_237·2024-01-12 14:01

【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树

理论知识：梯度提升回归树通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字里有“回归”，但这个模型既能用于回归，也能用于分类。
zhangbin_237·2024-01-12 14:27

2020-07-23计算学习理论

1.章节主要内容机器学习理论（computationallearningtheory）研究的是关于通过“计算”来进行“学习”的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证
BOLDRainbow·2024-01-12 14:19

Capsule Network 胶囊网络介绍

论文名称：DynamicRoutingBetweenCapsules论文地址：https://ndey96.github.io/deep-learning-paper-club/slides/Capsule
sjx_alo·2024-01-12 13:14

计划1

1.吴恩达DL2021(强推|双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集
JLcucumber·2024-01-12 11:54

机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试

-1.背景知识lifelonglearningindecisionmaking(LLDM，终身决策学习)0.相关链接官方github项目网站官方文档相关博客1.基本介绍用来研究机器人多任务学习和终身持续学习的知识迁移问题
阿航626·2024-01-12 11:03

迈向可持续人工智能：通过拍卖实现云边缘系统中的联邦学习需求响应

（原文：TowardSustainableAI:FederatedLearningDemandResponseinCloud-EdgeSystemsviaAuctions）摘要：云边缘系统时紧急需求响应
zhy2267291213·2024-01-12 10:15

联邦学习的联合参与激励和网络定价设计

（原文：JointParticipationIncentiveandNetworkPricingDesignforFederatedLearning）摘要：由于当大量用户通过联邦学习训练大型机器学习模型时
zhy2267291213·2024-01-12 10:09

OpenAI发现人工智能已开始学会情绪判断能力

能自我学习情绪的判断今日，多数的人工智能使用了机器学习中的监督式学习（Supervisedlearning）方法，也就是说，计算机必须从特定的数据集学习相关信息后，才能分析并响应结果。
chituo5344·2024-01-12 09:46

【Python机器学习】SVM——一些理论知识

向数据中添加非线性特征，可以让线性模型变得强大，但是通常来说我们不知道要添加哪些特征，而且添加许多特征的计算开销会很大。有一种技巧可以在更高维度中学习分类器，而不用实际计算可能非常大的新的数据表示，这种技巧叫做核技巧，它的原理是直接计算扩展特征表示中数据点的距离（内积），而不用实际对扩展进行计算。对于支持向量机，将数据映射到更高维空间中有两种办法：一种是多项式核，在一定阶数内计算原始特征的所有可能
zhangbin_237·2024-01-12 09:35

Generalized Focal Loss论文个人理解

论文地址：GeneralizedFocalLoss:TowardsEfficientRepresentationLearningforDenseObjectDetection论文解决问题研究人员最近更加关注边界框的表示
yuanjun0416·2024-01-12 09:27

Self-supervised Learning of Adversarial Example: Towards Good Generalizations for Deepfake Detection

一、研究背景将Deepfake检测器用于不可见的伪造手段仍比较困难。先有提升检测器泛化性能的思路有两种，但都有缺陷：合成伪造数据：能合成的伪造类型比较有限。提取共有特征：共有特征对预处理步骤敏感，在不同数据集中呈现较大差异。二、研究动机泛化性好的表征应该对多种类型的伪造都很敏感。三、研究目标通过合成对抗性数据来提升深度伪造检测器的泛化性能：1.利用伪造配置池合成伪造数据来增加伪造的“多样性”。（配
二苏旧局吖·2024-01-12 09:25

2022-ECCV-Hierarchical Contrastive Inconsistency Learning for Deepfake Video Detection

一、研究背景1.真实视频和伪造视频的面部动作规律不同，二者的时序信息不一致性可以作为识别深度伪造的有效线索。2.现有的方法倾向于施加二分类监督，限制了模型只能关注类别层面的差异。3.存在只有某一部分被篡改的视频。4.现有伪造手段比较成熟，在单张图片上难以找到伪造痕迹。二、研究动机时间不一致性揭示了真实视频和伪造视频之间不一致的面部动作，因此应该通过比较来挖掘。三、研究目标1.进行局部和全局对比。2
二苏旧局吖·2024-01-12 09:25

NLP论文阅读记录 - wos | 01 使用深度学习对资源匮乏的语言进行抽象文本摘要

对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Abstractivetextsummarizationoflowresourcedlanguagesusingdeeplearning
yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:22

matlab数字仿真实验,基于MATLAB的“数字信号处理”仿真实验

“数字信号处理”是重庆邮电大学通信电子类、自动化、测控仪器等专业的一门理论性、实践性均很强的主干课,学生在学习这门课时普遍对理论不能理解,也很难将该课程的理论知识应用到工程实践中,[1]因此实验在教学中占有十分重要的地位
安仔弹吉他·2024-01-12 09:40

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

原文：http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集
CatchZeng·2024-01-12 09:41

Preface

Thisbook(CS:APP)isforcomputerscientists,computerengineers,andotherswhowanttobeabletowritebetterprogramsbylearningwhatisgoingon"underthehood"ofacomputersystem.Outaimistoexpla
weixin_34294649·2024-01-12 08:41

【机器学习基础】集成学习

本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！
为梦而生~·2024-01-12 06:55

【机器学习300问】2、机器学习分为哪几类？

一、监督学习监督学习（SupervisedLearning）是机器学习和人工智能中的一种算法学习训练方式。它利用有标签的数据（通常称为训练数据）作为输入，训练一个模型来学习输入和输出之间的关系。
小oo呆·2024-01-12 06:21

【AI视野·今日Robot 机器人论文速览 第七十二期】Mon, 8 Jan 2024

视野·今日CS.Robotics机器人学论文速览Mon,8Jan2024Totally13papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyRoboticsPapersDeepReinforcementLearningforLocalPathFollowingofanAutonomousFormulaSAEVehicleAuthorsHarveyMerton
hitrjj·2024-01-12 06:39

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

帮助广大科研人员更加熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0
小艳加油·2024-01-12 06:37

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

一、ML机器学习（MachineLearning）1、应用领域：数据挖掘、自然语言处理NLP、计算机视觉CV等。
小林打怪中·2024-01-12 06:05

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2024-01-12 06:02

《十几岁孩子的正面管教》共读第十四天

一、理论知识摘要作为父母，你的任务不是要让孩子喜欢做家务，而是得到他们尽可能多的合作。
琪翼果·2024-01-12 05:33

ESRGAN - Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks论文翻译——中文版

翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationESRGAN:EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworks
SnailTyan·2024-01-12 04:07

【AI视野·今日Sound 声学论文速览 第四十三期】Mon, 8 Jan 2024

CS.Sound声学论文速览Mon,8Jan2024Totally6papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailySoundPapersMusicAOG:anEnergy-BasedModelforLearningandSamplingaHierarchicalRepresentationofSymbolicMusicAuthorsYikaiQian
hitrjj·2024-01-12 03:33

CS229 Week7 SVM

title:CS229Week7SVMdate:2017-03-2618:44:02categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]
gb_QA_log·2024-01-12 03:09

讲解：CSE 404、Data、c/c++、Java，PythonWeb|R

CSE404:IntroductiontoMachineLearning(Spring2020)Homework#6Due3/12/2020Note:LFDreferstothetextbook“LearningfromData
shunranshao·2024-01-12 01:37

[基础学习] 因果推理·学习资源整理

课程BradyNeal《因果推理导论》：YoutubeBilibili课程主页课程笔记·博客综述因果推理综述：ASurveyonCausalInference因果推理ML综述：CausalMachineLearning
让我安静会·2024-01-12 00:15

深度学习入门——深层神经网络模型的模块搭建

深层神经网络模型的搭建学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-masterL层神经网络模型概览该模型可以总结为：[LINEAR->RELU]×(L-1)->LINEAR->SIGMOID
yasNing·2024-01-12 00:03

PHP对象设计（《深入PHP》第六章内容笔记）

注意：以下代码示例只是为了简单对比面向过程和面向对象二者区别，并不代表实际项目中的解析和写入文件的最优解；目录第一部分：理论知识一、面向对象与面向过程有何不同？
laocaibulao·2024-01-11 23:46

Python数据分析入门到进阶：数据清洗（含详细代码）

导入数据后的第二步往往就是数据清洗，下面我们来看看如何使用pandas进行数据清洗工作导入相关库importpandasaspddataframe=pd.read_csv(r'C:/Users/DELL/data-science-learning
Python_魔力猿·2024-01-11 23:34

人工智能复习

机器学习中线性回归和逻辑回归：机器学习的分类：监督学习和无监督学习，半监督学习监督学习（SupervisedLearning）：监督学习是一种利用带有标签（标记）的数据进行训练的机器学习方法。
丘小羽·2024-01-11 21:04

Flutter第一天

Flutter官方文档Flutter-State类flutter中的生命周期Flutter-learningDart语法
城南一霸賈十七·2024-01-11 21:30

Yolov 8源码超详细逐行解读+ 网络结构细讲(自我用的小白笔记)

YOLOV8网络结构由于作者之前的Yolov8复现受到了部分好评，所以决定继续从小白学习路线，进行复现代码，磕代码，学理论知识。
咕哥·2024-01-11 19:28

突然间又开窍了

大学这四年，可以说是在视觉传达门外徘徊，听了一些基本的理论知识，真是应了那句，大学学的，基本到了社会工作就不管用了，我也开始了非常苦逼的设计
一点小贤·2024-01-11 19:01

Concurrency-with-Modern-Cpp学习笔记 - 线程

介绍完理论知识之后，我们来动手写个小例子。//createThread.cpp#include#incl
虾球xz·2024-01-11 17:59

66、python - 代码仓库介绍

我们这个小课的代码实战仓库链接为：cv_learning_from_scratch:课程[CV视觉从算法到调优]代码，里面的代码都是可以下载完成后直接运行的。如果你感兴趣，可以修改里面
董董灿是个攻城狮·2024-01-11 16:34

c++ 经典服务器开源项目 Tinywebserver学习笔记

learningmakemehappy---更新中疑问部分ENGINE=InnoDB存储引擎指定为innoDB的作用的意义？
橘子味的茶二·2024-01-11 16:51

2023-01-05

中医，承载着中国古人同疾病作斗争的经验和理论知识，是在古代朴素的唯物论和自发的辩证法思想指导下，通过长期医疗实践逐
向快乐出发啦·2024-01-11 15:21

【Machine Learning】Optimization

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义梯度下降相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的CheatSheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。SmoothnessassumptionUpperBoundfor∇2f(x)\nabla^2f(x)∇2f(x):∥∇2f(w)∥≤L\left\|\nabla^2f(w)\right\|\leL∇2f(w)≤Lf(w′)≤f(w)+⟨∇f(
YiPeng_Deng·2024-01-11 15:30

倾听产品的声音

2018-08-17（稻盛哲学学习会）打卡第96天姓名：祝新华部门：业务部组别：待定【知～学习】《京瓷哲学》第四章75）倾听产品的声音【内容感悟分享】“对于这种制陶工艺，并没有什么理论知识做支撑，学术界对她的研究也不多
CindyWellin·2024-01-11 15:34

狄利克雷卷积及常见函数与莫比乌斯反演

QwQ文章目前没有题目，只有理论知识狄利克雷卷积狄利克雷卷积（DirichletConvolution）在解析数论中是一个非常重要的工具.使用狄利克雷卷积可以很方便地推出一些重要函数和公式，它在信息学竞赛和解析数论中至关重要
溶解不讲嘿·2024-01-11 15:43

Talking about likes

Intoday’slesson,we’relearninghowtotalkaboutlikesandpreferences.WhyIt’sImportant:Talkingaboutthingswelikeiscommoninvarioussituations
进击切图仔·2024-01-11 14:39
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