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李航老师《统计学习方法》及相关资源的最全汇总 (附打包下载)

编辑 | Will 出品 | 字节AI 李航:毕业于日本京都大学电气电子工程系,日本东京大学获得计算机科学博士学位。1990年至2001年就职于日本NEC 公司中央研究所,任研究员,2001年至2012年就职于微软亚洲研究院,任高级...

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快速上手笔记,PyTorch 模型训练实用教程(附代码)

前言 自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来,其热度持续上升,一度有赶超 TensorFlow 的趋势。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点,如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建...

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如何以初学者角度写好一篇国际学术论文?

来源:AI科技评论@微信公众号 人工智能顶会论文之争越来越激烈了,CVPR、AAAI、ICLR等各大会议虽然录取率逐年降低,但是投稿论文数量却在逐年增加。 虽说发论文不是衡量一位学者的学术能力的唯一标准,但确是极为...

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李宏毅强化学习完整笔记!开源项目《LeeDeepRL-Notes》发布

核心贡献者:王琦、杨毅远、江季 提起李宏毅老师,熟悉强化学习的读者朋友一定不会陌生。很多人选择的强化学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频。现在,强化学习爱好者有更完善的学习资料了! Datawhale...

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【电子书】Deep Learning for Computer Vision with Python

本文部分内容转载至云水木石@CSDN 由计算机视觉专家Adrian Rosebrock编写的《Deep Learning for Computer Vision with Python》被评为当前最好的深度学习和计算机视觉资源之一。Google 的 AI 研究员和 Keras 库的作...

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发 SCI 很难,但我总结的这套方法帮我读研期间发了 5 篇 SCI,所有的方法和技巧都在这里了

准备发表SCI论文或者将要发表SCI论文的朋友,要死死撑住,一定要把它看完,并尝试去实践它。 之所以能发那几篇论文,跟我研究方向、导师指导方式和自己努力都有关系。我把读研时候写论文的心得总结成下面几部分: ——...

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推荐两位谷歌大佬的算法刷题笔记!

来源:谭庆波 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术博士在读 今天推荐两个大佬的算法刷题笔记,让你毫不费力的搞定算法、拿下大厂offer ! 一、LeetCode-Go 截至 2021 年 01 月,该开源项目配套的网站已经有四百一十万的...

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牛人写 SCI 常用经典词和常用句型

来源:探知@知乎 一、经典替换词 individuals, characters 替换 people , persons. positive, favorable, rosy, promising, perfect, pleasurable, excellent, outstanding, superior 替换 good. dreadful, unfavora...

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【电子书】Richard S. Sutton 经典图书:《强化学习导论》

Richard S. Sutton经典图书:《强化学习导论》 电子书及相关代码下载链接见文末: 作者简介: Richard S. Sutton是加拿大的一个计算机科学家,当前任职于iCORE大学计算机科学系。Sutton是强化学习领域巨擘,在tempor...

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神经网络画图,这些模板也太美了吧!

文章来源:神经网络画图,这些模板也太美了吧!@知乎 今天给大家推荐一个 神经网络画图的模板,目前github项目已经获得了 400 个star,ML Visuals是一项新的协作努力,通过提供免费的专业、引人注目的和足够的视觉和...

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【电子书】Computer Vision &计算机视觉:算法与应用(中文 / 英文原版)

《Computer Vision》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术,描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例,兼顾专业的医学成像和图像编辑与拼接之类有趣的大众应用,以便学生能够将其应用于自己的照片和视频,...

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【电子书】Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras, 2th

想学习TensorFlow2的小伙伴苦于没有好的入门书籍参考学习,今天小编为大家推荐一个入门书籍:《Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras, 2th》 书籍特点: 从一开始就介绍并使用TensorFlow 2和Keras 教授关键机...

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【电子书】《计算机视觉中的数学方法》

给大家分享一个优质的计算机视觉学习资源,帮助大家学习计算机视觉中需要使用的数学知识。主要内容包括:迭代优化理论,参数估计理论,视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法; 内容简介 《计算机视觉...

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【电子书】深度学习四大名著之《机器学习实战:基于 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow》第二版

本书全面使用TensorFlow2是最大的变化,除此之外,还详细记录了六大改进: 第二版覆盖了更多的机器学习知识,包括:无监督学习,训练深度网络,计算机视觉,序列处理,自然语言处理; 覆盖更多的库和API(Keras,Dat...

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电子书《深度学习框架 PyTorch:入门与实践 》(陈云著)

深度学习框架PyTorch:入门与实践》从多维数组Tensor开始,循序渐进地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识。 结合基础知识和前沿研究,带领读者从零开始完成几个经典有趣的深度学习小项目,包括GAN生成动漫头像、AI...

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【电子书】计算机视觉:原理、算法、应用、学习《Computer Vision Principles, Algorithms, Applications, Learning》(英文原版)

书籍简介 英国伦敦大学Roy Davies教授关于计算机视觉的经典书籍《Computer Vision Principles, Algorithms, Applications, Learning》已经发行至第五版,本书畅销近30年,是全面了解计算机视觉领域的一本宝典。 主要...

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How to write a good CVPR submission / How to get your CVPR paper rejected

CVPR在计算机视觉领域属于三大顶级会议之一,具有较高的影响力,能在这个会议上能发表论文,是很不错的一件事情。Bill Freeman教授的《How to write a good CVPR submission》分享了从想法到获得成果的一路历程。篇...

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李宏毅强化学习完整笔记!开源项目《LeeDeepRL-Notes》发布

来源:来源:Datawhale 核心贡献者:王琦、杨毅远、江季 李宏毅老师的《深度强化学习》是强化学习领域经典的中文教程之一,Datawhale开源项目组成员总结了李宏毅的强化学习视频,实现了视频教程的完整梳理和复现。...

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强化学习 RL

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数据结构基础教程

复制这段内容后打开百度网盘App,操作更方便哦。 链接:https://pan.baidu.com/s/12O1AQ2rtb5lCfQWyWyLjrA 提取码:h693--来自百度网盘超级会员V1的分享 数据结构基础不好的同学,可以看看这个经典的课件

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安装 tensorflow,pytorch GPU 版简便好使的方法

亲测好用,网上其它教程说的去英伟达官网下载cuda,注册下载cudnn,用下面这种方法的教程好像很少,个人觉得下面方法特别适合需要装多个conda环境的情况。 1.查看电脑英伟达驱动的cuda版本,进入英伟达控制面板,选择...

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【电子资料】《CenterNet 原理与代码解析电子书》

内容来源:GiantPandaCV GiantPandaCV 《CenterNet原理与代码解析》是首发于GiantPandaCV公众号的电子书教程,由pprp总结并整理CenterNet相关解析,这本电子书是基于非官方的CenterNet实现,https://github.com/zzz...

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【电子书】机器学习与流场数据可视化

内容简介 科学计算可视化(Scientific Visualization,SciVis)是计算机图形学的一个重要研究方向,是图形科学的新领域。随着计算能力的不断增强,科学数据中使用的物理模型以及模拟空间的大小都在不断提高。本书尝...

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【电子书】21 个项目玩转深度学习:基于 TensorFlow 的实践详解

内容介绍: 《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。 通过本书,读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风...

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【电子书】30 天快速入门 Tensorflow2.0《30 天吃掉那只 TensorFlow2.0 》

本书是一本对人类用户极其友善的TensorFlow2.0入门工具书,不刻意恶心读者是本书的底限要求,Don t let me think是本书的最高追求。 本书假定读者有一定的机器学习和深度学习基础,使用过Keras或者Tensorflow1.0或者...

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【电子书】《计算机视觉 模型、学习和推理 Computer vision:models,learning and inference》(英文原版)

图书简介: 这种现代的计算机视觉处理方法着重于将概率模型中的学习和推理作为一个统一的主题。它显示了如何使用训练数据来学习观察到的图像数据与我们希望估计的世界各个方面(例如3D结构或对象类别)之间的关系,...

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