新年伊始是我们反思过去和计划未来的时候。基于此，我想借此机会回顾身为深度学习/计算机视觉工程师的行业经历。2017年1月，我在旧金山的一家名为TrueAccord的公司工作。当时，我正使用时间序列和表格数据构建传统的推荐系统。互联网充斥着博客文章和论文，主要描述超越人类的新型前沿的深度学习模型。我迅速将热情投入到这个令人无比兴奋的新领域。尽管具备一些关于深度学习的理论知识，但是我的实践经验非常有限
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2020-12-22 12:43:42
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人工智能一直都是非典型的科技趋势。在传统的科技循环中，创新一般始于想颠覆行业现状的初创公司。但在人工智能业态中，大部分创新发端于大型企业，如谷歌，脸书，优步还有微软。这些企业不仅仅在研究领域独占鳌头，而且定期开源新的框架和工具，从而简化了人工智能技术的应用。在这样的境况下，优步已成长为当前人工智能技术大环境下最为活跃的开源贡献者之一。于人工智能而言，优步是一个近乎完美的试验场。优步把大型科创公司所
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2020-12-22 12:42:31
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重磅|吴恩达新书《MachineLearningYearning》最新版分享前言说起吴恩达（AndrwewNg），相信大家都不陌生了。吴恩达是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任，Coursera的联合创始人，14年加入BaiduIDL担任百度公司首席科学家。可以毫不夸张地说，吴恩达是致力于将人工智能大众化、普及化的领导者之一。笔者也是吴恩达机器学习、深度学习的受惠者。学习
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2020-12-22 11:55:15
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图源：unsplash任意的机器学习问题都可以应用多种算法，生成多种模型。例如，垃圾邮件检测分类问题可以使用多种模型来解决，包括朴素贝叶斯模型、逻辑回归模型和像BiLSTMs这样的深度学习技术。拥有丰富的选择是好的，但难点在于，如何决定在生产中实现哪个模型。虽然我们有许多性能指标来评估一个模型，但为每个问题实现每个算法是不明智的。这需要大量的时间和大量的工作，因此，知道如何为特定的任务选择正确的算
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2020-12-21 11:49:01
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原文连接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81891467在算法岗的面试中，除了数据结构和算法的编程题外，机器学习/深度学习的编程题也常常用来考察候选人的基础能力。不能讲了一大堆天花乱坠的算法，连个简单的算法都不能独立实现。非极大值抑制(NMS)NMS用来去掉重复的框。输入前面得到的框，对于每一类，按照score进行降序排序，最大的那个一定保留，然后和其他的框计算IOU。
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2020-12-19 13:29:37
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YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本（即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3），检测效果，更准更强。 YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语，You ...
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2020-12-19 11:36:43
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YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本，即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3，检测效果，更准更强。 YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语，You ...
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2020-12-19 11:34:20
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本文来自读者yiweiwang的原创投稿，经授权发布。phray.zhang@gmail.com(email/邮件，whatsapp,linkedin)微博：cloudsdockerCV(ComputerVision)最近在研究CV的一些开源库(OpenCV)，有一个体会就是在此领域，除了一些非常学术的机器学习,深度学习等概念外，其实还有一些很有趣的现实的应用场景。比如之前很流行的微软的https
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2020-12-18 12:18:10
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更多python教程请到： 菜鸟教程www.piaodoo.com 人人影视www.sfkyty.com 前言 在深度学习中，有时候我们需要对某些节点的梯度进行一些定制，特别是该节点操作不可导（比如阶梯除法如 ），如果实在需要对这个节点进行操作，而且希望其可以反向传播，那么就需要对其进行自定义反向传 ...
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2020-12-17 12:48:40
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深度剖析目标检测算法YOLOV4 目录 简述 yolo 的发展历程 介绍 yolov3 算法原理 介绍 yolov4 算法原理（相比于 yolov3，有哪些改进点） YOLOV4 源代码日志解读 yolo 发展历程 采用卷积神经的目标检测算法大致可以分为两个流派，一类是以 R-CNN 为代表的 tw ...
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2020-12-16 11:52:31
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