Mobabel

Just One Pure ITer

Category: Artificial Intelligence AI

[汇总]AI应用资源 0

AI Practice

[汇总]AI应用资源

斯坦福大学训练的小羊驼模型，性能达到ChatGPT 92%，可以部署在自己的台式机上当客服、翻译。 https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-delta-v0   txyz.ai 提取论文中心思想 Beautiful Realistic Asians Napkin AI做工作图表

[汇总]边缘计算技术 0

Edge Computing

[汇总]边缘计算技术

有了5G加持的边缘计算，会颠覆当前的物流行业吗？ 谷歌微软阿里都在争抢的边缘计算究竟有什么好 物联网中的边缘计算

[汇总]深度学习文献 0

Theory & Solution

[汇总]深度学习文献

深度学习在金融文本情感分类中的应用 如何用scikit-learn创建复杂的机器学习项目？ 封杀这个公式贝叶斯定理，AI智商将为零 NLP领域最优秀的8个预训练模型（附开源地址） PaddlePaddle、TensorFlow和Keras的入门级教程 MNIST手写数字识别 头像瞬间萌化！这个技术让你一键变身日漫主角 深度学习的员工离职预测 微信的原创保护机制到底是如何实现的？

[转]AI、机器学习和大数据领域覆盖最全的一份速查表 0

Theory & Solution

[转]AI、机器学习和大数据领域覆盖最全的一份速查表

本文是根据 Stefan Kojouharov 发表在 Medium 上的文章整理而成的一份人工智能、神经网络、机器学习、深度学习和大数据方面的速查表。为了便于查找与使用，本文对每个主题进行了分类，希望可以对各位的工作有所帮助。 注意！这可能是相关领域最全的的一份速查表，文末还列出了各种算法的复杂度统计。

0

Recommendation System

[转]一文简单理解“推荐系统”原理及架构

本文主要介绍什么是推荐系统，为什么需要推荐系统，如何实现推荐系统的方案，包括实现推荐系统的一些常见模型，希望给读者提供学习实践参考。 1. 为什么需要推荐系统 对于信息消费者，需要从大量信息中找到自己感兴趣的信息，而在信息过载时代，用户难以从大量信息中获取自己感兴趣、或者对自己有价值的信息。

[汇总]AI资源 0

AI Practice

[汇总]AI资源

一文看懂如何将深度学习应用于视频动作识别 在本文中，作者会总结视频动作识别相关的文献，依次介绍动作识别是什么、它为什么这么难、解决方案概览以及相关论文总结。 健身也内卷？这届网友用 Python 掌握了做标准俯卧撑的秘诀 Python OpenCV 破解验证码 如何用 OpenCV、Python 和深度学习实现面部识别？ 使用Tensorflow从视频中揪出皮卡丘 TensorFlow 2.0内测版来了！还有两款边缘计算硬件助阵 手把手教你用Python实现实时“人脸检测” 从开发框架到后端AI服务，一篇文章全面分析现有聊天机器人API 对话式交互技术原理及流程揭秘 我的数据科学家工作初体验 汉字书法识别入门 手把手教你在小数据集下使用Keras进行图像分类 使用scikit-learn进行机器学习 微博结合文本、图像、音频、图像序列等多模态内容理解 NumPy手写全部主流机器学习模型，代码超3万行 你的第一款开源视频分析框架VideoPipe     我从过去八个月的AI公司面试中学到了什么？

[转]千万小时机器学习训练后，我从趟过的坑中学习到的 16 个技巧 0

Theory & Solution

[转]千万小时机器学习训练后，我从趟过的坑中学习到的 16 个技巧

在经历成千上万个小时机器学习训练时间后，计算机并不是唯一学到很多东西的角色，作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误，修复了许多错误，从而积累了很多经验。 在本文中，作者基于自己的经验（主要基于 TensorFlow）提出了一些训练神经网络的建议，还结合了案例，可以说是过来人的实践技巧了。