
精选(人工智能)-中级
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一个处女座的程序猿
2025年初博主2本新书(机器学习耗时5年/大模型耗时3年)即将开售!人工智能硕学历,拥有十多项发专利(6项)和软著(9项),包括国际期刊SCI内多篇论文,多个国家级证书(2个国三级、3个国四级),曾获国内外“人工智能算法”竞赛(包括国家级省市级等,一等奖5项、二等奖4项、三等奖2项)证书十多项,以上均第一作者身份,并拥有省市校级个人荣誉证书十多项。目前也是国内知名博主,连续3年获优快云十大博客之星,荣获达摩院评测官、阿里社区/优快云/华为社区等十多个开发者社区专家博主荣誉,曾受邀阿里/华为/谷歌等社区采访-评审-论坛几十次。截止2022年,AI领域粉丝超100万,文章阅读量超5000万
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CV:计算机视觉领域(图像分类、目标检测、姿态估计、语义分割)基于各种benchmark数据集及其对应Top算法概述
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DL之Dropout:Dropout技术(DNN优化技术)的简介(相关论文/背景/原理/思路/意义/特点)、案例应用之详细攻略目录Dropout简介Dropout案例应用Dropout简介1、Dropout的概述背景过拟合是指模型在训练集上表现良好但在新数据上表现不佳的现象。如果网络的模型变得很复杂,只用权值衰减就难以应对了。而Dropout通过在训练过程中随机关闭神经网络中的部分神经元来减少过拟合。Dropout技术最初由多伦多大学的神经网络研究团队提出,其中的原创 2019-02-21 22:24:04 · 7621 阅读 · 1 评论 -
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ML之DictVectorizer:利用DictVectorizer函数对dataframe格式所有类型特征实现数据向量化(数值化)同时处理【类别型】特征(本质是OneHot处理)和【数值型】特征(不经过任何处理)代码实战目录利用DictVectorizer函数对dataframe格式所有类型特征实现数据向量化(数值化)同时处理【类别型】特征(本质是OneHot处理)和【数值型】特征(不经过任何处理)代码实战利用DictVectorizer函数对dataframe格式所有类型特征实现数据原创 2023-11-28 00:55:53 · 1066 阅读 · 0 评论