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外行谈量子计算机
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解密转置卷积
转置卷积是图像分割、超分辨率等应用领域的革命性概念,但它有些晦涩难懂。 在这篇文章中,我将揭开它的神秘面纱,方便大家理解。
让机器学习更加公正
编者注:Michele Donini 是 Amazon Web Services(AWS)的一名高级应用科学家。他和他的合著者热那亚大学计算机工程学副教授 Luca Oneto,已经论述了关于如何使数据驱动型预测对代表性不足的群体更公平的不同方法。Oneto 也因自己在算法公正…
算法中七种常见的时间复杂度
作为程序员,我们经常努力编写尽可能高效的代码。但是我们怎么知道我们编写的代码是否高效?答案:大 O 分析。本文的目的是用尽可能简单的术语来解释这个概念。我将首先介绍 Big O,然后举例说明您可能会遇到的七个最常见的情况。如果您已经熟悉这个概念,但是想要使用真实的 Python…
让神经网络变得更小巧以方便部署
数据科学和机器学习领域存在一种明显趋势,训练的模型越来越大。这些模型的性能接近人类,但通常太大,以至于无法部署在手机或无人机之类的资源有限的设备上。这是导致我们无法在日常生活中广泛使用 AI 的主要障碍之一。 在安卓上,一个应用程序平均大小为 15 Mb。而由 Google 发…
使用合成数据改善机器学习中的极度不平衡数据集
我们将使用合成数据和一些来自 SMOTE 的一些概念来提高欺诈、网络安全或任何极少类别分类模型的准确性。 在机器学习中处理不平衡的数据集是一项艰巨的挑战,并且可能涉及诸如支付欺诈,诊断癌症或疾病甚至网络安全等主题。所有这些的共同之处在于,在整个交易过程中只有很小一部分是欺诈行为…
如何编写可节省您时间的日志文件
我需要在这里大声疾呼:我在工作中维护的程序有很多可爱的怪癖。“发生了错误”并不是其中之一。这不仅是错误消息的开头,也是消息的结尾。 或者这种错误消息怎么样呢?“该错误相关的信息保存在服务日志中”,但是根本没有指明哪个服务器抛出了这个异常。 本文介绍如何编写不会出错的日志和错误消…
机器学习中的主动学习
大多数有监督机器学习模型都需要基于大量数据进行训练才能取得良好的效果。即使听起来很可笑,大多数公司仍很难向其数据科学家提供此类数据,尤其是带有“标记”的数据。后者是训练任何监督模型的关键,并且可能成为任何数据团队的主要瓶颈。 在大多数情况下,数据科学家拿到的的是一个庞大的、未标…
目标检测评价标准
这一工作已被 IWSSIP 2020 所接收并在会上展示。 如果您使用此代码进行研究,请考虑引用: 目标检测的不同研究和实现中没有统一的评价标准,这正是本项目的动机。尽管网上各类竞赛都使用它们自己的标准去评价目标检测任务的效果,但只有部分提供用于计算检测准确率的代码片段。 如果…
【译】开发者应该写博客的各种原因
写博客是我们与他人分享所学的知识和技能的一种方式。 在这篇文章中,我们将探讨为什么开发者应该有自己的博客。 通过不断地进行博客写作,可以提高我们的写作能力。我们写的越多,并培养更好写作的习惯,才能成为优秀的博客作者。 开发者的写作能力越强,就能越顺畅地与别人交流。从长远来看,也…
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