Linux 中最常用 150 个命令汇总 18
作为新手在学习Linux时记不住命令，不会分类，不会筛选重点怎么办？不用担心，大牛收集整理了Linux常用的150个命令分享给大家。为了方便使用，小伙伴们可根据需求收藏、下载图片。图片来自：e安在线原文链接：http://www.cnblogs.com/along21/p/8011519.html—完—为您推荐MIT校长评中美科技竞赛：胜利不是期盼对手的失利GitHub重大更新：在线开发上线，是时...
深入浅出Yolov3和Yolov4 31
来自 | 知乎 作者 |江大白链接 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206编辑 | 深度学习这件小事本文经作者授权转载，仅作学术交流，请勿二次转载因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法。当然，实际项目中很多的第一步，也都是先进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统...
「上帝视角」看对比自监督学习，SimCLR、CPC、AMDIM并无本质差异 12
来源 | towardsdatascience转自 | 新智元 编辑 | QJP、小智【导读】近日，两位Facebook的研究员小哥，提出了一种新的对比各种自监督学习框架的方法，结果显示SimCLR、CPC、AMDIM这些框架，彼此之间并无本质差异。对比自监督学习将取代监督式深度学习主导地位的预言，已经「甚嚣尘上」。Hinton大力推广的SimCLR就是其中一种。对比自监督学习（CLS）是从无标签...
12个写论文必备的神经网络可视化工具 15
转自 | 视学算法本文介绍了了12个将神经网络画地更好看的工具。1. draw_convnet一个用于画卷积神经网络的Python脚本链接：https://github.com/gwding/draw_convnet2. NNSVG链接：http://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html3.PlotNeuralNet链接：https://github.com/HarisI...
限时报名 | 带学《百面机器学习》葫芦书，算法+leetcode一应俱全 16
或许你只要比别人准备多一点，你就可以在群体中脱颖而出。年后基本都是春招和社招的高峰期，但好岗位招聘人数和应聘人数简直堪比春运抢票。你总在抱怨”为什么别人机会那么好，能抢到你想要的名额？“可你往往忽略了，他们在面试前1个月就开始准备。提前准备，意味着你完全有时间针对公司开出的岗位职责去学习。但过度的提前准备，却很容易导致自己陷在题库中抓不住重点。算法岗、数据岗、看重的是逻辑，他们不是找正式员工，不用...
MIT大神利用半监督or自监督学习，巧妙破解数据不平衡问题！ 57
作者 | 杨宇喆 编辑 | 陈大鑫来自 | AI科技评论今天给大家介绍一下一篇被NeurIPS 2020接收的工作:《Rethinking the Value of Labels for Improving Class-Imbalanced Learning》。这项工作主要研究一个经典而又非常实际且常见的问题：数据类别不平衡（也泛称数据长尾分布）下的分类问题。来自MIT的两位作者通过理论推导和大量...
什么？Epoch 不仅过时，而且有害？ 8
有一天，一个调参侠在训练一个深度学习模型，要用到的两个数据集损失函数不同，数据集的大小还不是固定的，每天都在增加。 他有点发愁，这该怎么设置Epoch数呢？ 在纠结的过程中，他突然想到：干嘛非得定一个Epoch数？只要对每个Batch进行独立同分布抽样 (IID Sampling)不就得了。 为了验证这个想法，调参侠去看了很多论文。发现越来越多的人介绍他们的训练方法时，只说进行了多少个Iterat...
浅析深度学习在图像处理中的应用趋势及常见技巧 56
来自 |知乎 作者 |疾星链接 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/147885624编辑 | 深度学习这件小事本文仅作学术交流，如有侵权，请联系后台删除引言近年以来，随着深度学习在图像识别领域取得巨大突破(以AI之父Geoffry Hinton在2012年提出的高精度AlexNet图像识别网络为代表)，掀起了以神经网络为基础的深度学习研究热潮。目前为止，图像处理已成为深度...
不得不看|全套视频课带你啃透深度学习必学“圣经”花书！附带论文代码精读讲解！ 16
在互联网上，有时候表达的形式会让我们去忽略求证质量，内容万千，而人们的注意力资源有限！但有些真正的专家不看重或者不擅长发声，所以就给了一些假专业人士忽悠人的机会！我们与其花大量时间耗费在半吊子内容上，不如静下心来，彻底的去啃透一个权威！如果你想入门深度学习，“圣经”《深度学习》花书就是一个权威！90%的已入门深度学习的人都会选择这本书！这本书涵盖面非常之广: 首先介绍了深度学习神经网络的历史渊源和...
KL散度衡量的是两个概率分布的距离吗？ 8
编辑：忆臻https://www.zhihu.com/question/345907033本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理机器学习算法与自然语言处理报道KL散度衡量的是两个概率分布的距离吗？作者：Chuanghttps://www.zhihu.com/question/345907033/answer/823359858因为KL散度不具有交换性，所以不能理解为“距离”的概念，衡量的并不是两...
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