本文首发自公众号：HyperAI 超神经 内容一览：ScienceAI 作为近两年的技术热点，引起了业界广泛关注和讨论。本文将围绕 ScienceAdvances...
编译器本质上是一种提高开发效率的工具，将高级语言转换为低级语言（通常是二进制机器码），使得程序员不需要徒手写二进制。转换过程中...
池化层在深度学习网络中的作用一般是用来缓解卷积层对位置的过度敏感性。池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口(池化窗口的大小为pool...
书接上文，大家都知道，我们现在常用的机器学习平台包括 离线训练 和 在线预估 2 个模块。其中，离线部分一般负责 log数据处理，样本处...
本项目链接：[链接]基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取，小样本能力强悍，OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。
KuiperInfer内部维护了一个注册表，用于查找Layer对应的初始化函数。这里的Layer是KuiperInfer中的算子具体执行者，例如我们在上一节课...
内容导读TorchServe 自 2020 年 4 月推出至今，经历了 2 年多的发展，变得愈发成熟和稳定，本文将对 TorchServe 进行全面介绍。
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...
