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吴恩达计算机视觉课程12大要点,如何赢得计算机视觉竞赛

上图是在课程的第4周创建的,将吴恩达的脸与 Leonid Afremov 的 Rain Princess 风格结合起来。 我最近在Coursera上完成了吴恩达(Andrew Ng)的计算机视觉课程。吴恩达在解释优化计算机视觉任务所需的许多复杂方法方面做得很出色。这门课中我最喜欢的部分是神经风格迁移(第11课),利用神经风格迁移,你可以将Claud Monet的风格与任何图像的内容结合起来。下面是一个例子: 在这篇文章中,我将讨论这门课的11节主要课程。需要注意的是,这是Deep Learning系列课程的第4门,由deeplearning.ai制作,可以到官网了解前三门课程。 第1课:为什么计算机视觉发展迅速? 大数据和算法的发展将会导致智能系统的测试误差收敛至贝叶斯最优误差。这将使得AI能够在所有领域超越人类水平,包括自然感知任务。

搜索引擎中的粒度问题

一.前言 传统的搜索引擎的定义,是指一种对于指定的查询(Query),能够返回与之相关的文档集合(Documents)的系统。而百度将这个定义更加丰富化,即搜索引擎能够帮助人们更方便的找到所求。这里的“所求”,比“文档”更加宽泛和丰富,比如一个关于天气的查询,直接返回一个天气预报的窗口,而非一篇关于天气的文档;再如一个关于小游戏的查询,直接返回这个小游戏的Flash页面而非简单的介绍性的文字。 百度对Query深刻的理解,源于自然语言处理技术在其中发挥的巨大作用。对搜索引擎而言,文本切分是最基础也是最重要的自然语言问题之一。今天,我们就来谈谈文本切分粒度与搜索引擎的关系。 本文后续章节组织如下:第二节介绍什么是文本的粒度,第三节讲述搜索引擎的基本原理与文本切分粒度的关系,第四节深入探讨粒度的属性与检索相关性计算,第五节小结。 二.文本粒度 什么是文本的粒度?我们用什么来衡量文本粒度?在回答这些问题前,让我们先看看以下几组词汇: 缠绵、崎岖、葡萄、乒乓 绿茶、篮球、红色、鼠标垫、起重机 打球、跳绳、炒菜、登山 笔记本电脑、高清机顶盒、IP电视 但是、然后、如果、非常 步步惊心、家的n次...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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