带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——数据与算法篇

简介: 带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——数据与算法篇

1. 项目:FastText

a. 地址:https://goo.gl/VWGfCs

b. ☆推荐理由:快速文本分类算法,实用


2. 项目:Deep-photo-styletransfer

a. 地址:https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer?

utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

b. ☆推荐理由:深度学习方法的图像风格转换


3. 项目:ranking

a. 地址:https://github.com/tensorflow/ranking

b. ☆推荐理由:基于TF的LTR算法库


4. 项目:deepctr

a. 地址: https://github.com/shenweichen/deepctr

b. ☆推荐理由:基于深度学习的CTR预估模型算法库


5. 项目:opencv

a. 地址:https://github.com/opencv/opencv

b. ☆推荐理由:opencv涵盖了图片处理的方方面面,包括各种算法的实现,对算法学习及工程学习帮助很大


6. 项目:mmf

a. 地址:https://github.com/facebookresearch/mmf

b. ☆推荐理由:FAIR是Facebook旗下的AI研究机构,mmf是一套经典的多模态框架


7. 项目:detectron2

a. 地址:https://github.com/facebookresearch/detectron2

b. ☆推荐理由:detectron2是经典视觉框架,必看


8. 项目:openpose

a. 地址:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

b. ☆推荐理由:人体姿态估计


9. 项目:chainer

a. 地址:https://chainer.org/

b. ☆推荐理由:chainer是pytorch的灵感来源之一,从纯Python的视角勾勒出DNN框架的全貌


10. 项目:pix2pixHD

a. 地址:ttps://github.com/NVIDIA/pix2pixHD

b. ☆推荐理由:思路清晰代码简洁,经典中的经典。


11. 项目:stylegan

a. 地址:https://github.com/NVlabs/stylegan

b. ☆推荐理由:无监督风格生成开山之作,发表以来github star 1w+, 引用2k+。


12. 项目:StyleGAN2

a. 地址:https://github.com/NVlabs/stylegan2

b. ☆推荐理由:生成模型以假乱真


13. 项目:tensorflow

a. 地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow

b. ☆推荐理由:全球最火AI开源框架之一


14. 项目:caffe

a. 地址:https://github.com/BVLC/caffe

b. ☆推荐理由:易上手训练的深度学习框架

相关文章
|
29天前
|
人工智能 文字识别 异构计算
关于github开源ocr项目的疑问
小白尝试Python OCR学习,遇到报错。尝试Paddle OCR部署失败,Tesseract OCR在Colab误操作后恢复失败。EasyOCR在Colab和阿里天池Notebook成功,但GPU资源不足。其他平台部署不顺,决定使用WebUI或阿里云轻应用。求教OCR项目部署到本地及简单OCR项目推荐。
26 2
|
30天前
|
人工智能 自然语言处理 iOS开发
『GitHub项目圈选19』推荐5款本周 让人爱不释手 的开源项目
『GitHub项目圈选19』推荐5款本周 让人爱不释手 的开源项目
|
30天前
|
存储 Web App开发 人工智能
『GitHub项目圈选18』推荐5款本周 超实用 的开源项目
『GitHub项目圈选18』推荐5款本周 超实用 的开源项目
|
30天前
|
人工智能 物联网 机器人
『GitHub项目圈选17』推荐5款本周 火火火 的AI开源项目
『GitHub项目圈选17』推荐5款本周 火火火 的AI开源项目
159 1
|
30天前
|
JSON 搜索推荐 程序员
『GitHub项目圈选15』推荐5款本周 深受程序员喜爱 的开源项目
『GitHub项目圈选15』推荐5款本周 深受程序员喜爱 的开源项目
|
30天前
|
人工智能 自然语言处理 NoSQL
『GitHub项目圈选13』推荐5款本周 让人爱不释手 的开源项目
『GitHub项目圈选13』推荐5款本周 让人爱不释手 的开源项目
|
1月前
|
SQL NoSQL Linux
『GitHub项目圈选11』推荐5款本周 深受开发人员青睐 的开源项目
『GitHub项目圈选11』推荐5款本周 深受开发人员青睐 的开源项目
|
1月前
|
存储 人工智能 API
『GitHub项目圈选10』推荐5款本周 实用给力 的开源项目
『GitHub项目圈选10』推荐5款本周 实用给力 的开源项目
|
1月前
|
人工智能 Java Linux
『GitHub项目圈选09』推荐5款本周大佬都在用的开源项目
『GitHub项目圈选09』推荐5款本周大佬都在用的开源项目
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
Scikit-learn进阶:探索集成学习算法
【4月更文挑战第17天】本文介绍了Scikit-learn中的集成学习算法,包括Bagging(如RandomForest)、Boosting(AdaBoost、GradientBoosting)和Stacking。通过结合多个学习器,集成学习能提高模型性能,减少偏差和方差。文中展示了如何使用Scikit-learn实现这些算法,并提供示例代码,帮助读者理解和应用集成学习提升模型预测准确性。