2020上半年收集到的优质AI文章 – 开源框架&算法&数据集
TensorFlow 和 PyTorch 迎来了“后浪”
2020 年最具潜力的 44 个顶级开源项目
1750亿参数，史上最大AI模型GPT-3上线：不仅会写文章、答题，还懂数学
GPT-3 175
标签：AI
2020上半年收集到的优质AI文章 – AI+和+AI方向
当人工智能（AI）撞上供应链
关于如何使用机器学习来做异常检测的7个问题
医疗行业的AI应用，要避免“垃圾进、垃圾出”
葛均波院士：从“望闻问切”到人工智能，医疗AI仍有四大难点
人工智能在医疗行业应用面临的五大挑
2020上半年收集到的优质AI文章 – 计算机视觉方向
计算机视觉应该怎样入门？
一文看懂计算机视觉-CV（基本原理+2大挑战+8大任务+4个应用）
在2020年，你觉得计算机视觉有哪些值得研究的领域？
未来5-10年计算机视觉发展趋势
AI大厂算法测试心得：人脸识别关键性
2020上半年收集到的优质AI文章 – 人工智能概述
图灵奖得主、AAAI候任主席展望“AI未来10年”
洞察｜一图看懂AI新基建如何落地
AI产品经理入门手册（上）
AI产品经理入门手册（下）
「全球AI人才追踪调查」：美国的顶级AI研究者29%来自中国
盘点人工智能十大经
2020上半年收集到的优质AI文章 – 机器学习和深度学习方向
一文读懂机器学习
机器学习应补充哪些数学基础？
简单梳理一下机器学习可解释性（Interpretability）
什么是CNN？机器学习入门贴，Facebook员工打造，47k访问量
如何提高模型性能？这几个方法值
2020上半年收集到的优质AI文章 – 自然语言处理方向
自然语言处理的蓬勃发展及其未来
人工智能之自然语言处理初探
我所知道的中国NLP「破圈」十年
零基础入门NLP - 新闻文本分类
现代NLP中的零样本学习
复旦大学黄萱菁：自然语言处理中的表示学习
文本增强、半监督学
BJROBOT 线速度校正
1.把小车平放在地板上，用卷尺作为测量刻度，选取车头或者车尾处作为小车的起点， 打开资料里的虚拟机，打开一个终端 ssh 过去主控端启动
roslaunch znjrobot bringup.launch。
2.在虚拟机端打开一个终端，ssh 过去小车主
1、把小车平放在地板上，用资料里的虚拟机，打开一个终端 ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot bringup.launch 。
2、再打开一个终端 ssh 过去主控端,启动校正角速度命令rosrun znjrobot_nav calibrate_angular.
作者|Dehao Zhang
编译|VK
来源|Towards Data Science
暂时，想象一下你不是一个花卉专家（如果你是专家，那对你很好！）。你能区分三种不同的鸢尾属植物吗？刚毛鸢尾属，花色鸢尾属和维吉尼亚鸢尾属（setosa, versicolor, virginica）？
Dropout层在神经网络层当中是用来干嘛的呢？它是一种可以用于减少神经网络过拟合的结构，那么它具体是怎么实现的呢？
假设下图是我们用来训练的原始神经网络：
一共有四个输入x_i，一个输出y。Dropout则是在每一个batch的训练当中随机减掉一些神经元，而作为编程者，我们可以
DC竞赛：http://www.dcjingsai.com/
阿里天池：https://tianchi.aliyun.com/
京东JDATA：https://jdata.jd.com/
DataFountain：https://www.datafountain.cn/
Kesci：htt
作者|Angel Das
编译|VK
来源|Towards Data Science
介绍
决策树分类器是一种有监督的学习模型，在我们关心可解释性时非常有用。
决策树通过基于每个层次的多个问题做出决策来分解数据
决策树是处理分类问题的常用算法之一。
为了更好地理解它，让我们看看下面的例子。
【任务一】代码练习
在谷歌 Colab 上完成代码练习，关键步骤截图，并附一些自己的想法和解读。
● MobileNetV1 网络：简要阅读谷歌2017年的论文《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile
AI博士笔记系列推荐：周志华《机器学习》手推笔记正式开源！可打印版本附pdf下载链接
本文为联盟学习笔记
参与：王博kings，Sophia
本文涉及论文已打包，公众号【计算机视觉联盟】后台回复“9079”获取下载链接！
前言
计算机视觉是将图像和视频转换成机器可理解的信号的主题。利用
作者|Kumar Shubham
编译|VK
来源|Towards Data Science
你可能之前有见过有人使用Python语言构建闹钟，帮助他唤醒或提醒他一个重要的会议。
这些都是很简单，没有任何智能，他们所做的只是播放你设置的闹钟音乐，或者随机选择一个YouTube视频或歌曲来播
AMP：Automatic mixed precision，自动混合精度，可以在神经网络推理过程中，针对不同的层，采用不同的数据精度进行计算，从而实现节省显存和加快速度的目的。
在Pytorch 1.5版本及以前，通过NVIDIA出品的插件apex，可以实现amp功能。
从Pytorch
论文：Mask R-CNN
目录0. 简介1.Faster RCNNResNet-FPN2.Mask RCNN3.ROI AlignROI pooling & 缺陷ROI Align4.Mask解耦（LossFunction）5.代码 实验
0. 简介
先有请作者自己介绍一下这
使用训练环境：
Tensorflow 2.2.0，CUDA 10.1，cuDNN 7.6.5。
当实例化VGG16卷积基时，出现了无法获取卷积算法的问题，提示可能因为cuDNN无法初始化。
打开代码文件在前面添加如下行，问题得以解决。
from tensorflow.comp
一.梯度下降
梯度下降就是最简单的用于神经网络当中用于更新参数的用法，计算loss的公式如下：
有了loss function之后，我们立马通过这个loss求解出梯度，并将梯度用于参数theta的更新，如下所示：
这样做之后，我们只需要遍历所有的样本，就可以得到一个最终的参
什么是知识图谱图结构存储有两种通用的方案： RDFRDF 存储 和 图数据库 (Graph Database)数据库选型知识抽取应用场景行业应用今天先到这儿，希望对云原生，技术领导力， 企业管理，系统架构设计与评估，团队管理, 项目管理, 产品管理，团队建设 有参考作用 , 您可能感兴趣的
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