<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[AIer_Hub的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; AIer_Hub]]></copyright><item><title><![CDATA[2022如何轻松地理解注意力机制(Attention)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127852014</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127852014</guid><author>AIer_Hub</author><pubDate>Mon, 14 Nov 2022 17:48:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[01 什么是Attention
我们以招聘网站的简历匹配度为例，帮助你轻松理解Attention。
Attention
想必各位社畜都用过各大招聘网站投过简历，在这里把公司 HR 招聘过程比做一个注意力计算过程，HR 拿到了甲乙丙丁 4 人的简历，4 人都有自己的擅长，甲擅长 IT，乙擅长跑步，丙擅长游泳，丁擅长演讲，IT、跑步、游泳和演讲就是 key，将这些 key 在每人身上拉平，并赋予能力值，例如甲擅长 IT，乙不擅长 IT，则甲IT的能力值为 0.9，乙IT的能力值为 0.1，这些能力值就是 val]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2022年最重要的机器学习趋势Top5]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127726473</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127726473</guid><author>AIer_Hub</author><pubDate>Mon, 07 Nov 2022 10:27:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习领域正在快速的发生着变化，对机器学习和人工智能技术的需求也与日俱增。作为ML工程师，我们必须寻求更高效、更有效的方法来准备数据和构建模型。
无论你是机器学习领域的专家还是新手，你都必须对这个领域的最新发展保持开放的心态。下面是一些最新的机器学习技术。它们在很多场景中都有有趣的应用。
01 Automated Machine Learning
Automated Machine Learning(AutoML)是机器学习中的一个非常重要的问题。它的第一个研究小组于2013 `年由弗莱堡大学的弗兰克·]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图解神经网络，带你轻松搞定原理！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127630855</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127630855</guid><author>AIer_Hub</author><pubDate>Tue, 01 Nov 2022 11:37:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

神经网络是什么？神经网络的组成？神经网络如何工作？
神经网络是什么？
神经网络是一组受人类大脑功能启发的算法。一般来说，当你睁开眼睛时，你看到的东西叫做数据，再由你大脑中的 Nuerons（数据处理的细胞）处理，并识别出你周围的东西，这也是神经网络的工作原理。神经网络有时被称为人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），它们不像你大脑中的神经元那样是自然的，而是人工模拟神经网络的性质和功能。
神经网络的组成？
人工神经网络是由大量高度相互关联的处理单元（神经元）协同工]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[通熟易懂详解推荐系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127516757</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127516757</guid><author>AIer_Hub</author><pubDate>Tue, 25 Oct 2022 16:52:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍推荐系统基础知识，涵盖以下内容

什么是推荐系统？使用推荐系统的好处推荐系统的构建流程推荐系统相关模型推荐系统开发工具（Python工具库）构建推荐系统的挑战推荐系统的价值
1.什么是推荐系统
推荐系统通过预测用户对物品的‘喜好’，推荐给用户商品或者服务，例如：短视频、音乐、图书、服装、新闻等，从而可以提升用户的体检。
举个例子，你在电商系统中搜索 “鸭舌帽 ”，会出现很多店铺的相关推荐，以便用户的选择，从而提高商品的购买率。

2.使用推荐系统的好处
使用推荐系统的好处在于能够快速及有效的解决用户]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一文详解自动驾驶技术与挑战]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127492964</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127492964</guid><author>AIer_Hub</author><pubDate>Mon, 24 Oct 2022 15:02:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[自动驾驶发展历程：美国起步早，中国赶超快- Cogito Capital
初步了解自动驾驶

智能驾驶汽车作为一个集成感知、认知、规划和控制功能于一体的复杂系统，它的研发基于人工智能、认知科学、自动控制、地图测绘、传感技术等众多学科的最新研究成果。智能驾驶汽车凭借其良好的应用前景与广阔的潜在市场，得到了众多国家的资金投入与研发支持，在技术上也取得了许多突破性进展。本文将简要介绍智能驾驶的产生与发展、智能驾驶技术的行业标准及宏观分析，并通过拆解智能驾驶系统的技术体系架构帮助大家初步了解自动驾驶技术的原理和作用]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[豆瓣评分9.3！运动规划圣经，自动驾驶学习必备书！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127366185</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127366185</guid><author>AIer_Hub</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 16:25:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[规划的概念已经广泛应用于人工智能、控制理论、机器人、自动驾驶等领域。在自动驾驶软件的开发中，运动规划是最核心的模块之一。它将综合来自感知，定位和地图等信息，规划出无人车未来一段时间（约10秒）的一系列动作指令，如方向盘转角，油门，刹车等。
《Planning Algorithms》，由Steven M. LaValle编著，剑桥大学出版社出版，豆瓣评分 9.3 分，被誉为运动规划“圣经”，是自动驾驶必读经典书。
图片来自豆瓣
这本书提出了多种不同规划算法的统一处理，涵盖了运动规划、离散规划、不确定性规划、基]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[你的深度强化学习第一本书！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127366132</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127366132</guid><author>AIer_Hub</author><pubDate>Mon, 17 Oct 2022 16:23:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务。得益于DeepMind AlphaGo和OpenAI Five等成功的案例，深度强化学习受到大量的关注，相关技术广泛应用于不同的领域。但是，对于一名学习者来说，市面上很少有书籍或者教程能同时覆盖从「0 到 1」和「从 1 到 N」的深度强化学习内容，学习材料非常零散。
2020 年 6 月由 Springer 发行《Deep Reinforcement Learning: Foundamentals, Research and Applic]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[豆瓣高分书！Python编程从入门到进阶都有！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127302658</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127302658</guid><author>AIer_Hub</author><pubDate>Thu, 13 Oct 2022 15:41:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[“现在很难找到一个没有广泛使用 Python 的编程领域了。”

推荐4本python经典书，入门到进阶全都有！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[豆瓣高分书！Python编程从入门到进阶都有！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127302204</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127302204</guid><author>AIer_Hub</author><pubDate>Thu, 13 Oct 2022 15:18:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[“现在很难找到一个没有广泛使用 Python 的编程领域了。”——TIOBE CEO Paul Jansen

在 8 月初的 TIOBE 编程语言排行榜中，Python在众多编程语言中一路飙升，市场份额占比达到了 15.42%，创下历史新高。Python，已成为开发者最想学的编程语言。
来自TIOBE官网截图
Why Python
Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言，支持多种编程范型，包括函数式、指令式、反射式、结构化和面向对象编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 3.14 会比 C++ 更快]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127239644</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127239644</guid><author>AIer_Hub</author><pubDate>Mon, 10 Oct 2022 10:18:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python3.11的基准测试
Python是数据科学（DS）和机器学习（ML）中最常用的脚本语言之一。根据PopularitY of Programming Languages，Python 是谷歌搜索最多的语言。除了它是一种将各种 DS/ML 解决方案整合在一起的优秀胶水语言之外，它还有许多其他的库可以对数据做各种各样的事情。
大约在一个月前，我们得到了新的 Python 年度发行版 - 3.11版。我对这个新版本感到非常兴奋，因为这个版本的主要特点是速度显著提高。
在各种社交媒体上，我们已经看到很多人]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机视觉的技术与应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127053263</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AIer_Hub/article/details/127053263</guid><author>AIer_Hub</author><pubDate>Mon, 26 Sep 2022 14:39:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了计算机视觉的技术和应用，全文约3500字，阅读时间 10 分钟。

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什么是计算机视觉计算机视觉的主要技术计算机视觉技术的应用
人们可能没有意识到他们的视觉系统是如此强大。婴儿出生后几个小时就能认出母亲的样子；乒乓球运动员根据对手的细微动作判断发球方向。人接受信息中 70%-80% 来自视觉信息，如果机器像人一样有视觉系统，机器需要“看懂”图像。
1. 什么是计算机视觉？
研究人员希望机器看起来像人类“看懂”图像，进而研究人类视觉系统，该系统包括眼球（接收光信号）、视网膜（光信号转换为电信]]></description><category></category></item></channel></rss>