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只看视频不动手的你可能学了门假课程,李飞飞计算机视觉成名作斯坦福CS231n作业详解重磅来袭!

看完视频并不是真正的学习了一遍,更重要的是写作业、动手实践、讨论,这才能把学到的知识真正掌握住。看完斯坦福CS231n的公开课,是不是觉得还不够过瘾?快来和文摘菌一起写作业敲代码吧! 提到深度学习与计算机视觉,不得不提ImageNet和它的创建者,斯坦福大学计算机科学系副教授、Google Cloud 人工智能和机器学习团队的首席科学家李飞飞。而她的成名作,斯坦福大学课程《深度学习与计算机视觉》自从公开视频和作业,也造福了一批对计算机视觉感兴趣的IT从业者。 先来看看某互联网招聘平台普通IT和视觉算法工程师薪资对比: 而深度学习和计算机视觉的课程那么多,文摘菌为何偏偏推荐这一门? 首先,该课是计算机视觉的一门经典的课程,是来自世界名校斯坦福的大咖李飞飞教授开设的,观看学习课程还是免费的!!! 其次,课程内容安排合理,由浅入深。主要介绍了深度

强化深度学习把医疗AI推向新的高潮

人工智能技术的发展,给垂直产业带来巨大变革,以医疗、无人车、安防、金融等垂直行业的变化最受到关注,自从2012年深度学习技术被引入到图像识别数据集ImageNet(做为测试标准),其识别率近年屡创新高,并且在某些领域如图像分类等方面达到人类水平。深度学习技术加上医疗影像领域累积多年的数据,给这一领域带来了令人惊喜的突破。 健康一体机 有媒体曾经报道过斯坦福的研究人员发布在Nature上的研究,CNN做皮肤癌诊断,与21位皮肤科医生对比测试,结果系统的精确度与人类医生相当(“至少”91%)。还有JAMA上发布的利用CNN对糖尿病视网膜病变的诊断,结果表明,其算法的性能与眼科医生的性能一致。 强化深度学习在2016年初AlphaGo对战李世乭中大放异彩。AlphaGo学习棋谱到了一定程度,就可在和对手及自己对弈的大量棋局中,使用强化学习来进一步改善它,这可以说是它不断超越自己,最终战胜人类冠军的关键所在。作为一种有效的机器学习方法,强化学习主要研究在特定情境或环境下的操作方式,使得奖励信号最大化。同样在医疗AI的决策过程中,一个程序操作会常会影响其接收到的数据,不同的操作中程序会接受到不同...

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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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