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(附开源平台地址)| 盘点

在过去的几年时间里,深度学习(Deep Learning)一直都是机器学习社区的核心主题, 2016年也不例外。 研究人员长久以来亟待解决的一个主要挑战就是无监督学习(Unsupervised Learning)。Tryolabs 认为,2016 年对于这一领域来说是取得伟大突破的一年,主要原因是出现了大量的基于生成模型(Generative Models)的研究。此外,雷锋网会介绍自然语言处理(NLP)技术在 2016 年所取得的创新,这些技术会是实现该目标的关键。除了回顾那些推动该领域快速向前发展做出突出贡献(或有极大潜力)的进步,雷锋网(公众号:雷锋网)也将关注相关组织机构和开源平台的建设情况。 一、无监督学习 无监督学习是指不需要额外信息就能从原始数据中提取模式和结构的任务,这点和需要建立标签的监督学习相反。 使用神经网络解决这

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一文读完GitHub30+篇顶级机器学习论文(附摘要和论文下载地址)

学术领域,最新的机器学习技术都做到了什么水平?Github上有一个开源项目,专门用于更新最新的研究突破,具体说来,就是什么算法在哪一个数据集上取得了state-of-the-art 的成果。大类包括:监督学习、半监督学习和无监督学习、迁移学习、强化学习,小类包括语音、计算机视觉和NLP。 这一份列表几乎囊括了2017年机器学习领域所有最重大的突破,从微软对话语音识别错误率将至5.1%、到Hinton掀起深度学习革命的Capsule 网络、再到谷歌的“一个模型学习所有”“Attention is all you need”以及Facebook在机器翻译上的屡次突破,以及让大家兴奋的AlphaGo Zero。 这不仅仅是一份论文和代码资源的列表,更是2017年机器学习和人工智能里程碑的表单,在这里,你可以读懂2017机器学习领域究竟在哪些

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试卷智能解析:基于文档解析 + 大模型的试卷抽取搭建思路(附GitHub项目地址)

项目介绍: 这是一个面向题库自动化的试卷智能解析工具。支持上传 PDF、扫描件及手机拍照的试卷,可自动处理选择题、填空题、阅读理解、数学大题、听力题等多种题型,抽取题组结构、共享题干、小题、选项、分值及来源页码,并输出统一结构的 JSON 格式。具备跨页题组拼接、表格保留、图片归位、异常格式兼容及原文坐标溯源能力。适用于题库建设、作业批改、学情分析和教辅数字化等场景。

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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