2017年10月历史文章汇总

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本文汇集了2017年10月机器学习领域的精选文章，内容涵盖深度学习、神经网络、自然语言处理等多个方向。包括吴恩达课程精华、深度强化学习、图像分析、语音交互技术等，为读者提供了丰富的学习资源。

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跟阿里云技术专家阙寒一起深度了解视频直播CDN技术

实例详解贝叶斯推理的原理

浅析强化学习及使用Policy Network实现自动化控制

2017年10月2日

【吴恩达主讲CS229机器学习】最新课程安排，附吴恩达ML算法应用建议

干货|吴恩达 DeepLearning.ai 课程提炼笔记（1-2）神经网络和深度学习 --- 神经网络基

请收下这份关于人工智能的根目录——博客整理系列（一）

AI芯片产业生态梳理

2017年10月4日

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干货|吴恩达 DeepLearning.ai 课程提炼笔记（1-3）神经网络和深度学习 --- 浅层神经网络

【谷歌新项目公开】无需学编程，用手机摄像头和浏览器即可机器学习

为什么阿里会选择 Flink 作为新一代流式计算引擎？

2017年10月5日

【推荐】伪标签学习导论 - 一种半监督学习方法

每个数据科学专家都应该知道的六个概率分布

干货|结构化数据与非结构化数据的区别

基于Xgboost + LR + Keras 建模评估用户信用状态

2017年10月7日

【推荐】基于TVM工具链的深度学习编译器 NNVM compiler发布

干货|吴恩达 DeepLearning.ai 课程提炼笔记（1-3）神经网络和深度学习 --- 浅层神经网络

【专知-PyTorch手把手深度学习教程05】Dropout快速理解与PyTorch实现: 图文+代码

Python Ubuntu虚拟机深度学习入门

2017年10月9日

【推荐】适合入门的8个趣味机器学习项目

创建一个分布式网络爬虫的故事

干货|通俗易懂讲解Deep Learning 最优化方法之AdaGrad

线下 | 将门走进小米，带你探秘首销23秒闪电告罄的小米音箱和它背后的小米大脑

2017年10月10日

【推荐】(TensorFlow)RNN入门

干货|吴恩达 DeepLearning.ai 课程提炼笔记（2-1-1）改善深层神经网络 --- 深度学习的实践方面

推荐系统经典技术：矩阵分解

NLP中自动生产文摘（auto text summarization）

2017年10月11日

【推荐】从2017年顶会论文看 Attention Model

干货|MIT线性代数课程精细笔记[第六课]-子空间与零空间

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2017年10月12日

预告 | 跟李沐一起动手学深度学习第四课：BatchNorm，更深的卷积神经网络，Hybridize和新的Kaggle练习

CNN模型压缩与加速算法综述

组合在线学习：实时反馈玩转组合优化

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2017年10月13日

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回顾 | 小鱼在家首席音频科学家邓滨：人工智能硬件设备中的语音前处理技术研究

干货|通俗理解指数加权平均

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2017年10月15日

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深度神经网络机器翻译

2017年10月16日

回顾 | 小鱼在家首席音频科学家邓滨：人机语音交互中的声学硬件系统剖析

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【论文Slides分享】多媒体顶级会议ACM Multimedia 2017 China 论文宣讲会报告Slides资料分享

2017年10月20日

【深度】专业解读"深度强化学习"：从AlphaGo到AlphaGoZero

回顾 | 微软亚洲研究院资深研究员王井东：卷积神经网络结构设计—从更深到更宽

对于机器学习，你必须了解的！

变种神经网络的典型代表：深度残差网络

2017年10月22日

【推荐】似然概念与应用详解

【AlphaGo核心技术-教程学习笔记02】深度强化学习第二讲 马尔科夫决策过程

干货|机器学习零基础？不要怕，吴恩达机器学习课程笔记2-多元线性回归

探秘视频编码黑科技，窄带高清2.0视觉模型及场景实战

2017年10月23日

【推荐】从CNN视角看在自然语言处理上的应用

回顾 | 跟李沐一起动手学深度学习第五课：Gluon高级和优化算法基础

【干货】Google GAN之父Ian Goodfellow ICCV2017演讲：解读生成对抗网络的原理与应用

特征工程的特征理解（一）

2017年10月24日

【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测

【GAN货】生成对抗网络知识资料全集(论文/代码/教程/视频/文章等)

机器学习必备手册

【讲座】类脑智能——从守脑启发的思维到有意识的机器

2017年10月26日

五天面试硅谷五个科技巨头并斩获全部Offer后，他分享了这些心得经验...

干货|吴恩达Coursera课程教你学习神经网络<二>！

1024天池福利大放送，海量PPT快快戳进来！

【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程笔记06】价值函数的近似表示

2017年10月2

【推荐】caffe_ocr - 主流ocr算法研究实验性的项目，目前实现了CNN+BLSTM+CTC架构

云脑机器学习实战训练营，中美大咖携手带你飞！

干货|浅谈神经网络中激活函数的设计

【ICCV2017 Tutorial】何恺明博士最佳论文Mask R-CNN Tutorial 报告（附下载）

2017年10月30日

【推荐】CMU课程：统计机器学习（讲义+视频）

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【重磅】深度学习顶会 ICLR 2018 匿名提交论文列表（附pdf下载链接）

用于RGB-D室内场景语义分割的门式融合局部感知反卷积网络

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云栖大会100位顶级大咖演讲PPT+视频全分享！

【教程实战】Google DeepMind David Silver《深度强化学习》公开课教程学习笔记以及实战代码完整版

干货|神经网络最容易被忽视的基础知识一

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2018年过去一半了~又到了盘点的时间~感谢长时间来各位好友的关注，我们的成长与你们的爱护是分不开的。更感谢各位老师的投稿，支撑起了我们的这个社区，让更多R语言的爱好者和...
【实录】首次利用GPCC历史数据调优Greenplum 完结篇
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本文作者Pivotal Greenplum工程技术经理王昊所在的Greenplum研发部门近期在帮助客户解决一个全局性能问题，并通过本文记录了分析过程和解决思路。我们在【实录】首次利用GPCC历史数据调优Greenplum 第一部分中帮助大家了解了GPDB集群的整体性能特征，在【实录】首次利用GPCC历史数据调优Greenplum 第二部分中分析了查询负载整体情况。今天，将为大家带来《首次利用G...
【乳腺超声、乳腺钼靶、宫颈癌、CT骨折】等项目数据调研，及相关参考内容整理汇总
钱多多先森
09-26 1004
本文作为一个项目调研笔记，方便更多需要的人可以参考。如果万幸你也在做同样的项目，那直接借鉴就可以了
【报表定制专家】：Advance Steel 2017报告功能制作流程
[【报表定制专家】：Advance Steel 2017报告功能制作流程](https://forums.autodesk.com/t5/image/serverpage/image-id/717092i0AE9DA10AAD8CEFD?v=v2) # 摘要 本论文主要针对Advance Steel 2017中的报告定制专家...
优化算法基于四则运算的算术优化算法原理与Python实现：面向图像分割的全局寻优方法研究
最新发布
09-06
内容概要：本文系统介绍了算术优化算法（AOA）的基本原理、核心思想及Python实现方法，并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法，其核心思想来源于四则运算，利用乘除运算进行全局勘探，加减运算进行局部开发，通过数学优化器加速函数（MOA）和数学优化概率（MOP）动态控制搜索过程，在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略，并提供了完整的Python代码实现，结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地，以Flask框架搭建前后端分离系统，将AOA应用于图像分割任务，展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后，通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能，并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者；; 使用场景及目标：①理解元启发式算法的设计思想与实现机制；②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法；③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用；④为算法性能评估与改进提供实践参考； 阅读建议：建议读者结合代码逐行调试，深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制，尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异，并可进一步扩展图像分割模块，引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
【微信小程序源码】图文信息；欢迎页面，音乐控制.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
bedrock-testing-support-7.0.4.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
【微信小程序源码】物业管理.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
grpc-services-1.68.1.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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