人体跟踪、猫狗跟踪、语音交互（到杯子那里去，到垃圾桶那里去，把杯子推回来，建图后打乱桌面物品让车子恢复原样，播报摄像头的检测到...
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU...
深度神经网络需要很长时间来训练。训练速度受模型的复杂性、批大小、GPU、训练数据集的大小等因素的影响。
Relu是一种非线性激活函数，它的特点有运算简单，不会在梯度处出现梯度消失的情况，而且它在一定程度上能够防止深度学习模型在训练中发...
Kuiper是太阳系小行星天体带，有兴趣的同学可以自行百度。之所以取这个名字，我是想表达，这个框架是具有一定“边缘”属性，然后希望更多...
很高兴GiantPandaCV和傅莘莘同学达成合作，将连载由他原创制作的自制深度学习推理框架课程系列，这篇是本系列的开篇。第一课对应的视频...
导读：本文将分享图算法在风控中的应用。今天的介绍会围绕下面四点展开：图算法和风控简介图算法在风控的演化相应平台的心得展望未来分...
交叉验证应用于时间序列需要注意是要防止泄漏和获得可靠的性能估计本文将介绍蒙特卡洛交叉验证。这是一种流行的TimeSeriesSplits方法的...
编者荐语：比较新颖的一点，可伸缩建模，实现对终端设备算力的精细化挖掘，即实现更细粒度的机型定制化适配，不过看来目前还处于探索之...
文档理解是从pdf、图像和Word文档中提取关键信息的技术。这篇文章的目标是提供一个文档理解模型的概述。
本文是对Bring Your Own Codegen to Deep Learning Compiler的文章解读，内容结合TVM Conf视频和相关slides。部分内容的关键节点，会参...
本文将讨论通过使用假设测试、特征工程、时间序列建模方法等从数据集中获得有形价值的技术。我还将解决不同时间序列模型的数据泄漏和数...
Pandas是一个在数据科学中常用的功能强大的Python库。它可以从各种来源加载和操作数据集。当使用Pandas时，默认选项就已经适合大多数人...
一提到特征工程，我们立即想到是表格数据。但是我们也可以得到图像数据的特征，提取图像中最重要的方面。这样做可以更容易地找到数据和...
对于二元分类，分类器输出一个实值分数，然后通过对该值进行阈值的区分产生二元的相应。例如，逻辑回归输出一个概率(一个介于0.0和1.0之...
QueryCoord 是 Milvus 中查询集群的中心调度节点，在用户将一个 Collection Load 到内存中时，QueryCoord 负责将该 Collection 的 Segme...
还记得《超能陆战队》里的 microbot 微型机器人吗？模块化、可自我组建、超智能，数十万个「细胞」组成黑色站队，随意变幻成各种结构，...
当顶象无感验证遇上工商联人才交流服务中心随着经济转型升级、经济发展方式转变、产业结构调整、技术革新步伐和城镇化进程加快，人才技...
小红书技术团队基于 LarC 机器学习框架根据用户行为中的规律，找出用户感兴趣的内容并推荐。LarC 项目启动于 2019 年，逐渐落地到搜索、...
你是否遇到过数据集中有多个文本特性的情况?例如，根据消息的上下文正确地对消息进行分类，即理解前面的消息。比如说我们有下面的数据集...
