作者|Saurabh Mhatre
编译|Flin
来源|analyticsvidhya
介绍
互联网上有很多资源可以找到关于机器学习数据集的见解和训练模型，但是关于如何使用这些模型构建实际应用程序的文章很少。
因此，今天我们将通过首先使用hackathon中的数据集来训练视频游戏销售预
作者|Chris Padwick
编译|Flin
来源|medium
农业对你今天的生活有什么影响？如果你住在城市里，你可能会觉得你与生产你食物的农场和田地脱节了。农业是我们生活的一个核心部分，我们却常常认为这是理所当然的。
今天的农民面临着一个巨大的挑战 —— 用更少的土地养活日益增长
作者|GUEST BLOG
编译|Flin
来源|analyticsvidhya
介绍
对象检测是计算机视觉社区中研究最广泛的主题之一。它已经进入了各个行业，涉及从图像安全，监视，自动车辆系统到机器检查的用例。
当前，基于深度学习的对象检测可以大致分为两类：
两级检测器，例如基于区域的
作者|Jacob Solawetz
编译|Flin
来源|towardsdatascience
PP-YOLO评估指标比现有最先进的对象检测模型YOLOv4表现出更好的性能。然而，百度的作者写道：
本文不打算介绍一种新型的目标检测器。它更像是一个食谱，告诉你如何逐步建立一个更好的探测器。
作者|Orhan G. Yalçın
编译|VK
来源|Towards Datas Science
如果你正在读这篇文章，我相信我们有着相似的兴趣，现在/将来也会从事类似的行业。
在这篇文章中，我们将深入研究Tensorflow Tensor的细节。我们将在以下五个简单步骤中介绍与Ten
作者|Bex T.
编译|VK
来源|Towards Datas Science
介绍
我很喜欢DataCamp上的“Seaborn中间数据可视化”(Intermediate Data Visualization with Seaborn)这个课程。它教给新手非常棒的图表和方法。但说到热图
作者|LAKSHAY ARORA
编译|Flin
来源|analyticsvidhya
介绍
随着互联网的普及，我们现在正以前所未有的速度生成数据。因为执行任何类型的分析都需要我们从数据库中收集/查询必要的数据，所以选择正确的工具来查询数据变得至关重要。因此，我们无法想象使用SQL来处理如
作者|Constantin Toporov
编译|Flin
来源|towardsdatascience
介绍
在有了将人工智能应用于体育项目方面的经历之后，我受到启发继续前进。家庭练习不足以成为我的目标，我的目标是团队比赛。
运动中的人工智能是一个很新的东西。这里有一些有趣的作品：
篮球
首先简单介绍一下场景：实验室发了新的台式电脑（联想工作站（台式机），GPU：Quadro RTX 4000）电脑刚到手就重装了双系统（Window10+Ubuntu16.04）但是Ubuntu系统没有NVIDIA的显卡驱动所有这里选择手动安装显卡驱动。
安装NVIDIA驱动首先要做的是
本篇文章是在你的台式电脑已经安装好NVIDIA驱动的前提下继续安装CUDA10.2的教程
一、前期准备
1、首先确定适合自己驱动的CUDA版本，打开命令行输入命令
nvidia-smi
可以看到的版本（CUDA Version）我的是10.2
2、去官网上找到自己对应的版本（r
1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入
conda -V
检验是否安装以及当前conda的版本。
2、conda常用的命令。
1）查看安装了哪些包。
conda list
2） 查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list 或 conda inf
作者|Gonçalo Guimarães Gomes
编译|VK
来源|Towards Datas Science
作为每个数据科学家都非常熟悉和使用的最受欢迎和使用的工具之一，Pandas库在数据操作、分析和可视化方面非常出色
为了帮助你完成这项任务并对Python编码更加自信，我用P
作者|Yuki Takahashi
编译|VK
来源|Towards Datas Science
自在ImageNet上推出AlexNet以来，计算机视觉的深度学习已成功应用于各种应用。相反，NLP在深层神经网络应用方面一直落后。许多声称使用人工智能的应用程序通常使用某种基于规则的算法和
一、前期准备
1、从官网或者从镜像中下载镜像
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
二、安装Anaconda
1、在同级目录下使用bash命令安装
bash Anaconda3-你的版本-Linux-x86_6
首先OpenCV不太推荐使用conda命令安装，但是使用pip速度又非常的慢，这时候就要用到清华镜像了
1、进入你要安装的anaconda虚拟环境
2、pip命令行里输入
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple op
一、明确前提
首先我们安装的PyTorch是cuda版本的，所以首先要知道你的cuda版本（我的cuda是 10.2）
二、打开pytorch官网，查看安装命令
https://pytorch.org/get-started/locally/
这里我没有安装最新版本怕不稳定
作者|Rashida Nasrin Sucky
编译|VK
来源|Towards Datas Science
异常检测可以作为异常值分析的一项统计任务来处理。但是如果我们开发一个机器学习模型，它可以像往常一样自动化，可以节省很多时间。
异常检测有很多用例。信用卡欺诈检测、故障机器检测或基于
作者|Angel Das
编译|VK
来源|Towards Datas Science
介绍
人工神经网络(ANNs)是机器学习技术的高级版本，是深度学习的核心。人工神经网络涉及以下概念。输入输出层、隐藏层、隐藏层下的神经元、正向传播和反向传播。
简单地说，输入层是一组自变量，输出层代表
作者|Zolzaya Luvsandorj
编译|VK
来源|Towards Datas Science
在这篇文章中，我们将探讨一些简单的方法来定制你的图表，使它们在美学上更好。我希望这些简单的技巧能帮助你得到更好看的图。
基线图
本文中的脚本在Jupyter笔记本中的python3.
作者|Irfan Alghani Khalid
编译|VK
来源|Towards Datas Science
假设你要根据给定的查询搜索某个内容。如果你只依靠一个字符串，你就得不到你想要的东西。那么，如何在海量信息中寻找你需要的东西呢？
当然，你需要一个模式来识别你想要查找的字符串。为此
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