这本Python机器学习经典实例（影印版 英文版） [Machine Learning with Python Cookbook]图书，是2018-11-01月由东南大学出版社所出版的，著作者信息： [美] 克里斯·阿尔本 著，本版是第1次印刷， ISBN：9787564179786，品牌：南京东南大学出版社, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书页数349，字数有万字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要 《Python机器学习经典实 继续阅读

Machine Learning A-Z™: AI, Python & R + ChatGPT Bonus [2023] | 破解资源网 | Udemy 付费课程下载 | 机器学习课程下载 TheItzy 向两位数据科学专家学习使用 Python 和 R 创建机器学习算法。包括代码模板。 你将会学到的 掌握 Python 和 R 上的机器学习 对许多机器学习模型有很好的直觉 做出准确的预测 进行有力的分析 建立强大的机器学习模型 为您的企业创造强大的附加值 继续阅读

推荐20个姿态估计深度学习模型 好的，这里是 20 个深度学习模型用于姿态估计的推荐： 2D/3D Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Networks Self-supervised Learning Generative Adversarial Networks Attention-based Networks Graph Neural Networks Multi-view Networks Co 继续阅读

目录 硬件 GPU 什么是 GPU？ GPU 是如何工作的？ GPU 和 CPU 的区别 GPU 厂商 海外头部 GPU 厂商： 国内 GPU 厂商： nvidia 的产品矩阵 AI 什么是人工智能 (Artificial Intelligence-AI)？ 人工智能细分领域 机器学习（Machine Learning）：研究如何通过算法和模型让计算机从数据中 继续阅读

设置该端口为快速端口 把一个port设置了portfast，就是让那个port不再使用STP的算法。 在STP中，port有5个状态：disable、blocking、listening、learning、forwarding。 只有forwarding状态，port才能发送用户数据。如果一个port一开始是没有接pc，一旦pc接上，就会经历blocking->listening->le 继续阅读

文章目录 一、背景二、方法2.1 对比学习（字典查表）2.2 动量对比函数2.3 Pretext Task 三、效果3.1 数据集3.2 训练细节3.3 实验 论文：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 代码：https://github.com/facebookresearch/moco 出处：FAIR 继续阅读

题目链接：用户登录https://www.lanqiao.cn/problems/1025/learning/?page=3&first_category_id=1&sort=students_count 题目描述 有 n 位同学同时找老师答疑。每位同学都预先估计了自己答疑的时间。 老师可以安排答疑的顺序，同学们要依次进入老师办公室答疑。 一位同学答疑的过程如下： 首先进入办公室，编号为 i  继续阅读

推荐编程书籍：机器学习即服务：将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序 [Monetizing Machine Learning: Quickly Turn Python M]，由机械工业出版社2019-06-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：[美] 曼纽尔·阿米纳特吉（Manuel Amunategui） 著，刘世民，山金孝，史天，肖力 译，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787111627036，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开，纸张 继续阅读

最近在研究利用深度学习对气象数据进行降尺度的方法，偶然发现这一篇论文及其提及到的规范化降尺度库，便安装以供实验。GitHub - carlos-gg/dl4ds: Deep Learning for empirical DownScaling. Python package with state-of-the-art and novel deep learning algorithms for empirical/statistical downscaling of 继续阅读

FLAN: 微调语言模型是Zero-Shot学习器 《Finetuned Language Models are Zero-shot Learners》 论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.01652 一、简介 ​ 大语言模型(例如GPT-3\text{GPT-3}GPT-3)已经展现出了非常好的few-shot learning\text{few-shot learning}few-shot learning的能力。然而&#xf 继续阅读

ABCNet_v2是一个出色的神经网络模型，它可以高效地完成许多复杂的任务，包括图像识别、语言处理和机器翻译等。它的性能比许多常规模型更加优越，已经被广泛地应用于各种领域。 一、结构概述 ABCNet_v2基于Deep Residual Learning思想设计，主要由卷积层和全连接层组成。为了更好地预测不同尺度的特征，它还引入了金字塔式的卷积层结构。其中，每个卷积层包含K个卷积核，每个卷积核都有相同的大小。由于该模型采用通道注意力机制，它逐渐聚焦于模型拥有最 继续阅读

过去的三个月在忙实习的事情，直到上周，才算小闲下来。程序在跑，新的机器还没到，目前无机器可用。 接下来两三个月要做的事情： 1.持续跟进实习的工作，跟进学术界、业界最新成果； 2.学习并整理ASR、LVCSR、Deep Learning相关知识； 3.分析部分Kaldi代码，用之写部分实例； 4.合理搭配饮食，增强锻炼&#xff 继续阅读