新增2023-06-29
· VFL損失函數的介紹· DFL損失的使用· anchor的對齊方式
新增2023-06-21
· 量化機制的介紹· 圖優化方法的使用
新增2023-06-15
· yoloV8的架構解析· 雙流FPN結構的設計
新增2023-06-07
· 正負樣本的分配策略· Batch normalization在預測階段的使用
新增2023-06-02
· 卷積和池化降維策略的融合· 輔助頭設計方法
新增2023-05-25
· yoloV7模型的網絡結構· E-ELAN的設計策略
新增2023-05-18
· Rep-PAN的特征融合方式· EfficientRep結構的使用
新增2023-05-10
·REPVgg的思想· 訓練和預測網絡結構分離的策略
新增2023-05-04
·SIOU損失的策略
升級
·IOU系列的損失函數
新增2023-04-26
·檢測端的解耦結構· anchor-free的檢測方式
新增2023-04-18
·yoloV6進行目標檢測的思想· yoloV6的網絡結構
新增2023-04-18
·yoloV6進行目標檢測的思想· yoloV6的網絡結構
升級2023-04-12
·實現關系抽取API接口搭建· Neo4j圖數據庫介紹與使用· 娛樂數據知識圖譜搭建
升級2023-04-06
·Joint聯合方法實現關系抽取· Casrel關系抽取模型架構介紹· Casrel模型實現關系抽取原理
升級2023-03-28
·Pipeline方法實現關系抽取· BiLSTM+Attention關系分類模型架構介紹· BiLSTM+Attention模型實現關系分類原理
升級2023-03-23
·規則進行關系抽取的概念· 規則進行關系抽取的步驟和原理
升級2023-03-15
·關系抽取方法基礎知識介紹· 解析關系抽取的任務特點· 分析關系抽取任務的評價指標· 對比介紹實現關系抽取的常用方法
新增2023-03-07
·FastText模型架構原理· 層次softmax以及負采樣優化方法
升級2023-03-01
·文本數據增強方式接口更改· 機器翻譯案例代碼錯誤修改
升級2023-02-17
·圖像分類的經典網絡· 智慧交通項目目標跟蹤方法
新增2023-02-09
·預訓練模型的知識融入技術· 工業界發布模式介紹
新增2023-02-03
·BERT模型參數詳解與優化經驗· 基于BERT完成生成式任務的介紹
新增2023-01-28
·知識蒸餾原理詳解· 知識蒸餾優化文本多分類
新增2023-01-19
·百度ERNIE模型介紹與微調· MENGZI模型介紹與微調· NeZha模型介紹與微調
新增2023-01-13
·K-BERT和KG-BERT模型介紹· MASS模型介紹與微調· BART模型介紹與微調
新增2023-01-05
·MacBERT模型介紹與微調· SpanBERT模型介紹與微調· FinBERT模型介紹與微調
新增2022-12-29
·XLNet模型介紹與微調· Electra模型介紹與微調· RoBERTa模型介紹與微調
新增2022-12-20
·AlBERT模型介紹與微調· T5模型介紹與微調· ansformer-XL模型介紹與微調
新增2022-12-14
·多參數模塊的剪枝技術· 全局剪枝技術· 用戶自定義剪枝
新增2022-11-30
·FastText完成多分類的基線模型· FastText模型優化與部署· 基于BERT的文本多分類遷移學習模型
新增2022-11-22
·數據來源解決方案· 隨機森林基線模型
新增2022-11-02
·Transformer的并行計算過程· Transformer可以替代Seq2Seq原因· ELMo總體架構· ELMo模型預訓練任務
新增2022-10-27
·Transformer模塊的Encode結構和作用· Transformer模塊的Decoder結構和作用· Self attention機制中的歸一化原因
新增2022-10-19
·循環神經網絡-案例-網絡搭建· 循環神經網絡-案例-訓練函數· 循環神經網絡-案例-預測函數
新增2022-10-11
·循環神經網絡-案例-數據清洗· 循環神經網絡-案例-構建詞典· 循環神經網絡-案例-數據類編寫
新增2022-09-30
·循環神經網絡-RNN層理解· 循環神經網絡-RNN層使用
新增2022-09-22
·循環神經網絡-RNN算法· 循環神經網絡-Embedding使用· 循環神經網絡-Embeddings小節
新增2022-09-16
·卷積神經網絡-案例-圖像分類-CIFAR10數據集· 卷積神經網絡-案例-圖像分類-CNN網絡搭建· 卷積神經網絡-案例-圖像分類-編寫訓練函數· 卷積神經網絡-案例-圖像分類-編寫預測函數· 卷積神經網絡-案例-圖像分類-小節
新增2022-09-07
·卷積神經網絡-Conv2d使用· 卷積神經網絡-池化計算· 卷積神經網絡-MaxPool2d使用
新增2022-09-01
·卷積神經網絡-卷積神經網絡概述· 卷積神經網絡-圖像基礎知識· 卷積神經網絡-卷積簡單計算· 卷積神經網絡-多卷積核計算
新增2022-08-26
·神經網絡基礎-價格分類-模型訓練過程· 神經網絡基礎-價格分類-模型評估過程· 神經網絡基礎-價格分類-網絡模型調優· 神經網絡基礎-價格分類-小節
新增2022-08-17
·神經網絡基礎-價格分類-案例介紹· 神經網絡基礎-價格分類-構建數據集· 神經網絡基礎-價格分類-網絡模型搭建
新增2022-08-09
·神經網絡基礎-dropout對網絡參數的影響· 神經網絡基礎-BN層理解· 神經網絡基礎-價格分類-案例介紹· 神經網絡基礎-價格分類-構建數據集
新增2022-08-02
·神經網絡基礎-adagrad優化方法· 神經網絡基礎-rmsprop優化方法· 神經網絡基礎-adam和小節· 神經網絡基礎-dropout原理
新增2022-07-25
·神經網絡基礎-反向傳播算法案例講解· 神經網絡基礎-反向傳播算法代碼演示· 神經網絡基礎-指數加權平均· 神經網絡基礎-momentum優化方法
升級2022-07-18
·優化PyTorch使用-模型定義方法-實現線性回歸· 優化PyTorch使用-直接序列化模型對象· 優化PyTorch使用-存儲模型參數
新增2022-07-11
·神經網絡基礎-激活函數小節· 神經網絡基礎-網絡參數初始化· 神經網絡基礎-梯度下降算法回顧· 神經網絡基礎-正向傳播和鏈式法則
升級2022-07-04
·優化PyTorch使用-手動構建線性回歸小節· 優化PyTorch使用-模型定義方法-基本組件的使用· 優化PyTorch使用-模型定義方法-數據加載器
新增2022-06-28
·神經網絡基礎-simoid激活函數· 神經網絡基礎-tanh激活函數· 神經網絡基礎-relu激活函數· 神經網絡基礎-softmax激活函數
新增2022-06-21
·神經網絡基礎-人工神經網絡概述· 神經網絡基礎-激活函數的作用
升級
· 優化PyTorch使用-手動構建線性回歸-訓練函數編寫思路· 優化PyTorch使用-手動構建線性回歸-訓練函數代碼實現
新增2022-06-14
· Transformers庫管道方式實現基礎NLP任務 · Transformers庫自動模型方式實現基礎NLP任務 · Transformers庫具體模型實現基礎NLP任務· 遷移學習中文分類案例· 遷移學習中文填空案例· 遷移學習句子關系管理· 刪除Transformers發布模型舊的方式
升級2022-06-07
· 優化seq2seq英譯法案例· 數據處理機制· Python語言操作Flink· 優化Transformer模塊測試案例· 輸入部分· 輸出部分· 編碼器部分· 解碼器部分
新增2022-05-31
· NLP基礎課程新增 詞向量檢索基礎知識
升級
· 詞嵌入層可視化顯示實驗· RNNAPI編程案例· RNN人名分類器案例· 數據處理機制· 模型訓練方法
新增2022-05-24
· 如何構建特征，如何評估特征 · 從原始數據構造出新特征的方法 · 新增特征變換的方法· 新增缺失值處理的方法
新增2022-05-17
· 信貸審批業務的基本流程 · 新增ABC評分卡 · 新增風控建模的基本流程· 新增評分卡模型正負樣本定義方法
新增2022-05-10
· 增加SQL進行風控報表開發 · 增加信貸審批業務的基本流程 · 增加風控建模的基本流程· 機器學習風控模型的優勢
新增2022-05-03
· 增加LR理論推導 · 增加樸素貝葉斯推導 · 增加用戶畫像案例· 增加金融風控項目
新增2022-04-26
· 增加Python進行RFM分群 · 增加使用Pyecharts繪制3D圖形 · 增加SVM理論推導· 增加GBDT理論推導
新增2022-04-19
· ViBert · 圖像分析方法 · 標簽數據統計及應用· 梯度剪裁方法
升級2022-04-12
· 優化Numpy基礎矩陣預算 · 應用Pandas進行簡單排序、分組、聚合等計算 · 優化Pandas處理方法
新增2022-04-05
· MOE方法 · 級聯MOE Model · GAP評估方法· NextVLad視頻聚合
新增2022-03-29
· 模型剪枝 · RoBerta新模型 · Transformer-XL新模型· 多分類知識蒸餾
新增2022-03-22
· Vggish · PCA方法 · SE Context模型融合· Logistics模型分類
新增2022-03-15
· 增加MySQL的Datagrip工具連接數據庫 · 增加SQL的窗口函數用法 · 增加Pandas的透視表用法
新增2022-03-08
· pad的增強方式 · 分布式訓練 · 視頻標簽任務· MFCC
新增2022-03-01
· 增加Pyecharts實現各種圖形繪制 · 刪除Ununtu系統 · 增加Linux中Shell的基本操作
升級
· 升級優化為CentOs系統
新增2022-02-22
· 模型量化方法 · 模型剪枝方法 · 模型蒸餾方法· tf-serving模型部署
新增2022-02-15
· Python進階中增加數據爬蟲案例
升級
· 升級閉包裝飾器內容 · 優化升級深拷貝和淺拷貝的
新增2022-02-08
· 年齡檢測方法 · NAS神經網絡搜索 · NAS-FPN網絡· 人臉矯正對齊
新增2022-01-25
· yolo-tiny模型 · 多任務模型介紹 · mish激活函數· mmdetection目標檢測框架
新增2022-01-18
· Python基礎案例增加學生管理系統 · Python進階中增加多任務編程 · Python進階增加FastAPI搭建服務器
新增2022-01-11
· wing損失函數 · 人臉關鍵點檢測 · 關鍵點描述方法· SEnet注意力模型
新增2022-01-04
· BERT+CRF · TENER · nested NER優化
新增2021-12-28
· 人臉性別檢測 · 人臉年齡檢測 · 人臉對比· arcface損失函數
新增2021-12-14
· 人臉模糊判斷 · 人臉相似度檢測 · 度量學習模型· 孿生模型
新增2021-11-30
· 人臉檢測 · 人臉跟蹤 · 人臉三維角度檢測· 人臉明暗檢測
新增2021-11-16
· 后處理方法GreedyNMS · Swish激活函數 · SENET注意力機制· Focal loss
新增2021-11-09
· 文本摘要項目部署 · textcnn模型原理 · textcnn模型實現· textcnn模型優化
新增2021-11-02
· hue增強方法 · 多張圖增強 · LRRelu激活函數· 噪聲增強方式
新增2021-10-26
· CPU優化 · Flask框架的介紹 · Django框架的介紹· API接口封裝
新增2021-10-19
· 內容理解 · 內容生成 · 內容安全治理的主要技術· 內容安全要解決的核心問題
新增2021-10-12
· 半監督數據增強 · Scheduled sampling優化策略 · Weight tying優化策略· CPU優化
新增2021-10-05
· 圖像文本掩碼 · 視覺文本匹配 · 掩碼視覺區域· 序列到序列目標損失
新增2021-09-28
· gensim實現TF-IDF算法 · 純Python代碼實現純TF-IDF算法 · TF-IDF模型· 回譯數據
新增2021-09-21
· 多模態的語言表征 · 基于自編碼自回歸架構的模型 · 單流結構· 雙流結構
新增2021-09-14
· viterbi Decode · Beam-serch Decode · Beam-serch優化模型· 單詞替換數據增強
新增2021-09-07
· 新型網絡 · 仇恨言論檢測 · 職責界定· 多模態核心任務
新增2021-08-31
· coverage數學原理 · PGN + coverage網絡優化 · Beam-search算法· Greedy Decode
新增2021-08-24
· 跳層連接skip layers · 模型感受野RFB · 注意力機制Point-wise attention· DIOU網絡預測
新增2021-08-17
· BLEU算法解析 · ROUGE評估 · ROUGE算法解析· ROUGE算法實現
新增2021-08-10
· ASFF特征融合 · mish激活函數 · DIOUNMS抑制方法· 特征融合SFAM
新增2021-08-03
· PGN模型的數據迭代器 · PGN模型實現 · PGN模型網絡訓練· BLEU評估
新增2021-07-27
· 對比度調整 · SPP結構 · sam注意力機制· 空間注意力
新增2021-07-20
· 內容張量context vector計算 · 單詞分布張量P_vocab計算 · 分布張量P_w計算· PNG網絡數據清洗
新增2021-07-13
· 知識蒸餾方法 · 模型剪枝方法 · Dropblock正則化· Hide and seek圖像增強
新增2021-07-07
· Transformer問答試題 · Elmo模型講解 · yoloV4模型· Siamese系列網絡詳解
新增2021-06-30
· 模型的整體實現 · 數據清洗 · gensim訓練詞向量· 詞向量優化模型
新增2021-06-22
· 模型的整體實現 · 數據清洗 · gensim訓練詞向量· 詞向量優化模型
新增2021-06-15
· SAT自對抗訓練進行數據增強 · 數據增強意義 · CSP模塊介紹· SPP結構
新增2021-06-08
· 多核并行處理數據優化 · 參數配置及數據優化 · 模型數據的優化· 模型子層的實現
新增2021-06-01
· 小目標檢測技巧 · 損失函數設計 · CIOU損失
新增2021-05-25
· 基于jieba的TextRank · 基于TextRank算法模型構建 · 文本摘要數據集優化· seq2seq架構實現文本摘要架構
新增2021-05-18
· 馬賽克增強 · gridmask · Cutmix· 填充
新增2021-05-11
· TextRank算法實現 · 關鍵詞抽取 · 關鍵短語抽取· 關鍵句抽取
新增2021-05-04
· 數據增強 · mixup · cutout· 隨機擦除
新增2021-04-27
· 抽取式摘要 · 生成式摘要 · 文本摘要項目數據集型· TextRank算法原理
升級2021-04-20
· tfrecord文件介紹 · 圖像數據feature構建 · Example的構建· writer_to_tfrecord的使用
新增2021-04-13
· 靜態量化和動態量化對比 · prune技術介紹 · 持久化修剪后的模型· 模型推斷加速
升級2021-04-06
· yoloV3的損失計算 · yoloV4模型介紹 · 正負樣本的設計· 多任務損失
升級2021-03-30
· 標簽平滑技術優化 · badcase分析案例演示 · badcase優化總結· 模型熱更新講解優化
新增2021-03-23
· ORB特征的方向設計 · 目標的外接矩形 · ROIAlign算法· 全卷積網絡
升級2021-03-16
· GLUE標準數據集介紹 · run_glue腳本講解方式調整 · gpu服務器驗證優化介紹· weight_decay演示調優
新增2021-03-09
· 大津法 · 輪廓檢測 · 矩特征· 目標的質心計算
升級2021-03-02
· bert模型調整 · 考試數據集實例演示· 考試數據清洗代碼精煉· bert-Multilingual進行微調優化
升級2021-02-23
· FPN進行特征融合 · 候選框的多尺度映射方法· 候選框的選擇方法· 檢測框篩選的方法
新增2021-02-16
· 上線模型優化 · 模型量化壓縮技術· ONNX-Runtime推斷加速· 對比混合精度馴良
升級2021-02-09
· 選擇性搜索（SS） · 目標框位置回歸的意義· 候選區域映射的方法· ROIPooling的思想
升級2021-02-02
· Django中views文件講解順序 · 多線程實現舉例· fasttext模型原生代碼pytorch實現· fasttext模型baseline訓練
新增2021-01-26
· 目標檢測評價指標MAP · softNMS方法· overfeat方法· RPN網絡詳解
新增2021-01-19
· 從SQL中獲取數據演示 · 意向校區識別代碼邏輯 · "手機號"，"微信號"，"QQ號"識別規則細化· 與后端交互數據舉例
新增2021-01-12
· IOU在目標跟蹤中的使用 · 相機外參的計算方法 · 圖像畸變產生的原因· 圖像去畸變的方法
新增2021-01-05
· 信息中心需求分析細化 · 產品設計邏輯修改 · 原始數據分析思路· fasttext講解案例
新增2020-12-29
· 分水嶺算法介紹 · 市場中主流AI平臺演示 · 邊緣檢測計算復雜度介紹· 傳智大腦整體架構介紹
升級2020-12-21
· flask框架整體介紹 · 市場中主流AI平臺演示 · 邊緣檢測計算復雜度介紹· 傳智大腦整體架構介紹
新增2020-12-14
· VGG模型實現 · Inception系列模型對比 · 邊緣檢測計算復雜度介紹· 傅里葉變換在圖像處理中的應用
升級2020-12-07
· series和dataframe介紹 · 非正常卷積網絡結構解析 · 多尺度網絡與非正常卷積初步· 車輛偏離車道中心距離優化
新增2020-11-30
· lightGBM推導 · 優化實體提取模型 · 多尺度網絡與非正常卷積初步· 車道線檢測laneNet實現
升級2020-11-23
· 樸素貝葉斯常見面試題講解 · 修改部分項目bug · 多精度多分辨率通道分組網絡總結· sort算法進行多目標跟蹤優化
新增2020-11-16
· 機器學習中svr的介紹 · 積分梯度解析 · 嘴唇分割模型訓練· 多目標跟蹤deepsort算法的實現
升級2020-11-09
· 機器學習svm部分面試題 · bert源碼解析 · 嘴唇分割模型訓練· fasterRCNN目標檢測優化
新增2020-11-02
· 相對路徑和絕對路徑的使用場景描述 · LIT實驗 · 用于圖像分割的實時分組網絡· 模型微調方法簡介
升級2020-10-26
· 優化tree命令的安裝及使用 · Reformer實驗 · 多分辨率卷積核通道分組網絡· yoloV3進行目標檢測案例
新增2020-10-19
· 操作系統的簡介內容 · Captum實驗 · 多通道補償技術· 圖像增強方法實現
升級2020-10-13
· 優化面向對象的介紹 · 可解釋性工具 · 多分支網絡結構設計· 使用tf.keras完成網絡模型的搭建
新增2020-10-08
· 文件操作案例 · 網絡瓶頸結構探索· GoogLeNet的網絡構建
升級2020-09-28
· vim的常用操作命令 · 數據增強方法 · MobileNet網絡深度對實驗的影響· tensorflow入門升級
新增2020-09-08
· 增加break關鍵字的使用場景案例 · 模型蒸餾 · Neocognitron網絡· k-means算法推導過程舉例
升級2020-09-01
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新增2020-08-25
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新增2020-08-11
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升級2020-08-04
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升級2020-07-28
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· pytorch講義 · CV基礎考試題 · RCNN系列目標檢測模型 · 人臉檢測案例
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升級2020-07-10
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升級2020-06-30
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新增2020-06-16
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升級2020-05-26
· 決策樹案例 · 調整預剪枝、后剪枝知識點講解 · 決策回歸樹講解 · 基尼指數優化
新增2020-05-19
· 口罩識別 · 活體檢測 · 人臉屬性識別 · 圖像與視覺處理：人臉識別項目
升級2020-05-12
· SVM算法推導過程講解 · 樸素貝葉斯前面增加概率知識介紹 · HMM模型推導過程 · HMM案例優化
新增2020-05-05
· 形態學定義、連通性 · 二值操作、平滑、梯度 · 紋理分割及OpenCV實踐 · 圖像與視覺處理：形態學專題
新增2020-04-28
· 幾何變換專題 · 翻轉、剪裁、遮擋、圖像算數 · 圖像金字塔、OpenCV幾何變換操作 · 翻轉、剪裁、遮擋、OpenCV幾何變換操作
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升級2020-03-31
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升級2020-02-25
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新增2019-12-27
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新增2019-12-20
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新增2019-12-13
· Dilated Convolutions：聚合多尺度的信息 · PSPNet：金字塔池化模塊 · Mask-RCNN：端到端聯合訓練目標分割實戰案例 · 圖像與視覺處理：圖像分割專題
新增2019-12-06
· RNN構造人名分類器的案例 · RNN實現英譯法的seq2seq架構代碼 · 在seq2seq架構基礎上添加Attention的架構方案代碼 · 自然語言處理：RNN構造人名分類器
新增2019-11-29
· 目標檢測專題RCNN，FastRCNN · FasterRCNN· 先驗框、細粒度與多尺度特征· 圖像與視覺處理：目標檢測專題
新增2019-11-22
· 數據可視化庫seborn · 箱線圖知識點 · 增加小提琴圖知識點· 單變量、多變量分析
新增2019-11-15
· RNN、LSTM、 GRU基本結構和原理介紹 · Attention機制原理 · 代碼示例和圖解注意力機制· 自然語言處理：RNN、 LSTM、 GRU、 Attention等
新增2019-11-08
· 經典卷積網絡：LeNet5、AlexNet、VGG、Inception、GoogleNet · 殘差網絡、深度學習優化 · 遷移學習：TensorFlow HUB；模型壓縮· 圖像與視覺處理：經典卷積網絡
新增2019-11-01
· 項目實訓-“吃雞”玩家排名預測 · 決策樹算法案例 · 邏輯回歸案例· 樸素貝葉斯案例
新增2019-10-20
· hanlp命名實體識別工具 · word2vector原理到應用，文本的預處理前數據分析，添加ngram特征 · 文本數據增強, 回譯數據增強法· 自然語言處理：文本分詞，命名實體識別，Word2Vector，文本數據分析
新增2019-10-10
· 機器學習經典算法樸素貝葉斯 · 機器學習經典算法支持向 · 聚類算法推導過程· SVM手寫數字識別案例
新增2019-10-08
· 神經網絡基礎與Tensorflow框架 · 圖、會話、張量、OPTensorflow高級API，訓練tf.MirroedStrategy · 導出tf.SavedModel等· 神經網絡基礎與Tensorflow框架
新增2019-08-20
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新增2019-06-30
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