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2022年05月
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05.21 15:55:53
发表了文章
2022-05-21 15:55:53
贷款违约预测-Task2 数据分析（中）
贷款违约预测-Task2 数据分析（中）
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05.21 15:55:38发表了文章
2022-05-21 15:55:38
贷款违约预测-Task2 数据分析（上）
贷款违约预测-Task2 数据分析（上）
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05.21 00:52:02发表了文章
2022-05-21 00:52:02
贷款违约预测-Task1 赛题理解
贷款违约预测-Task1 赛题理解 -
05.21 00:43:34发表了文章
2022-05-21 00:43:34
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成 -
05.21 00:42:07发表了文章
2022-05-21 00:42:07
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task4 模型训练与验证
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task4 模型训练与验证 -
05.20 18:55:56发表了文章
2022-05-20 18:55:56
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task3 字符识别模型
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task3 字符识别模型 -
05.20 18:54:50发表了文章
2022-05-20 18:54:50
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task2 数据读取与数据扩增
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task2 数据读取与数据扩增 -
05.20 18:06:46发表了文章
2022-05-20 18:06:46
Task05 图像分割/二值化
该部分的学习内容是对经典的阈值分割算法进行回顾，图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。
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05.20 18:02:41发表了文章
2022-05-20 18:02:41
Task04 图像滤波
Task04 图像滤波
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05.20 17:54:41发表了文章
2022-05-20 17:54:41
Task03 彩色空间互转
Task03 彩色空间互转
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05.20 17:49:48发表了文章
2022-05-20 17:49:48
Task02 几何变换
该部分将对基本的几何变换进行学习，几何变换的原理大多都是相似，只是变换矩阵不同，因此，我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域，我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广；在传统CV领域，由于某些拍摄角度的问题，我们需要对图像进行矫正处理，而几何变换正是这个处理过程的基础，因此了解和学习几何变换也是有必要的。
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05.20 17:42:37发表了文章
2022-05-20 17:42:37
图像插值算法和OpenCV框架
图像插值算法和OpenCV框架
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05.20 17:33:57发表了文章
2022-05-20 17:33:57
动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型（下）
动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型（下） -
05.20 17:33:39发表了文章
2022-05-20 17:33:39
动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型（上）
动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型（上）
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05.20 17:29:03发表了文章
2022-05-20 17:29:03
动手学深度学习(十三) NLP机器翻译（下）
动手学深度学习(十三) NLP机器翻译（下）
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05.20 17:28:51发表了文章
2022-05-20 17:28:51
动手学深度学习(十三) NLP机器翻译（上）
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05.20 17:23:54发表了文章
2022-05-20 17:23:54
动手学深度学习(十二) NLP循环神经网络进阶（下）
动手学深度学习(十二) NLP循环神经网络进阶（下）
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05.20 17:23:15发表了文章
2022-05-20 17:23:15
动手学深度学习(十二) NLP循环神经网络进阶（上）
动手学深度学习(十二) NLP循环神经网络进阶（上）
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05.20 17:16:43发表了文章
2022-05-20 17:16:43
动手学深度学习(十一) NLP循环神经网络（下）
动手学深度学习(十一) NLP循环神经网络（下） -
05.20 17:16:28发表了文章
2022-05-20 17:16:28
动手学深度学习(十一) NLP循环神经网络（上）
动手学深度学习(十一) NLP循环神经网络（上） -
05.20 17:13:13发表了文章
2022-05-20 17:13:13
动手学深度学习(十) NLP 语言模型与数据集
动手学深度学习(十) NLP 语言模型与数据集 -
05.20 17:11:28发表了文章
2022-05-20 17:11:28
动手学深度学习(八) NLP 文本预处理
动手学深度学习(八) NLP 文本预处理 -
05.20 17:09:53发表了文章
2022-05-20 17:09:53
动手学深度学习(八) 优化算法进阶（下）
动手学深度学习(八) 优化算法进阶（下） -
05.20 17:09:46发表了文章
2022-05-20 17:09:46
动手学深度学习(八) 优化算法进阶（中）
动手学深度学习(八) 优化算法进阶（中） -
05.20 17:08:36发表了文章
2022-05-20 17:08:36
动手学深度学习(八) 优化算法进阶（上）
动手学深度学习(八) 优化算法进阶（上） -
05.20 16:57:33发表了文章
2022-05-20 16:57:33
动手学深度学习(七) 梯度下降（下）
动手学深度学习(七) 梯度下降（下） -
05.20 16:57:18发表了文章
2022-05-20 16:57:18
动手学深度学习(七) 梯度下降（上）
动手学深度学习(七) 梯度下降（上） -
05.20 16:49:31发表了文章
2022-05-20 16:49:31
动手学深度学习(六) 凸优化（下）
动手学深度学习(六) 凸优化（下）
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05.20 16:49:21发表了文章
2022-05-20 16:49:21
动手学深度学习(六) 凸优化（上）
动手学深度学习(六) 凸优化（上）
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05.20 16:37:10发表了文章
2022-05-20 16:37:10
动手学深度学习(五) 梯度消失、梯度爆炸（下）
动手学深度学习(五) 梯度消失、梯度爆炸（下）
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05.20 16:36:57发表了文章
2022-05-20 16:36:57
动手学深度学习(五) 梯度消失、梯度爆炸（上）
动手学深度学习(五) 梯度消失、梯度爆炸（上） -
05.20 16:12:01发表了文章
2022-05-20 16:12:01
动手学深度学习(四) 过拟合欠拟合及其解决方案（下）
动手学深度学习(四) 过拟合欠拟合及其解决方案（下） -
05.20 16:11:51发表了文章
2022-05-20 16:11:51
动手学深度学习(四) 过拟合欠拟合及其解决方案（上）
动手学深度学习(四) 过拟合欠拟合及其解决方案（上） -
05.20 16:04:23发表了文章
2022-05-20 16:04:23
动手学深度学习(三) 多层感知机（下）
动手学深度学习(三) 多层感知机（下） -
05.20 16:04:02发表了文章
2022-05-20 16:04:02
动手学深度学习(三) 多层感知机（上）
动手学深度学习(三) 多层感知机（上）
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05.20 15:33:04发表了文章
2022-05-20 15:33:04
动手学深度学习PyTorch版
本课程面向希望更多的通过代码实践去学习深度学习原理的同学和在职人士。 -
05.20 15:26:37发表了文章
2022-05-20 15:26:37
动手学深度学习(一) 线性回归（下）
动手学深度学习(一) 线性回归（下） -
05.20 15:26:23发表了文章
2022-05-20 15:26:23
动手学深度学习(一) 线性回归（上）
动手学深度学习(一) 线性回归（上） -
05.20 15:00:59发表了文章
2022-05-20 15:00:59
动手学深度学习(二) Softmax与分类模型（二）
动手学深度学习(二) Softmax与分类模型（二） -
05.20 15:00:49发表了文章
2022-05-20 15:00:49
动手学深度学习(二) Softmax与分类模型（一）
动手学深度学习(二) Softmax与分类模型（一） -
05.20 14:41:35发表了文章
2022-05-20 14:41:35
数据科学比赛平台集合
关键词：机器学习|深度学习|自然语言处理|数据挖掘
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05.20 12:48:20发表了文章
2022-05-20 12:48:20
GAN对抗网络入门教程
生成对抗网络（英语：Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。该方法由伊恩·古德费洛等人于2014年提出。生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间（latent space）中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不断调整参数，最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。
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05.20 09:04:17发表了文章
2022-05-20 09:04:17
Leetcode-Medium 96.Unique Binary Search Trees
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05.20 09:03:30发表了文章
2022-05-20 09:03:30
Leetcode-Medium 739. Daily Temperatures
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05.20 09:02:07发表了文章
2022-05-20 09:02:07
机器学习（二十）贪心学院ML训练营学习1 -KNN算法
机器学习（二十）贪心学院ML训练营学习1 -KNN算法
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05.20 08:48:04发表了文章
2022-05-20 08:48:04
NLP系列（三）LDA主题模型
LDA模型是NLP中很基础也是大家广为熟知的模型，在面试过程也经常遇到。本文简单讲述下其大致流程。
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05.20 08:45:51发表了文章
2022-05-20 08:45:51
机器学习（十九）EM:期望最大算法
机器学习（十九）EM:期望最大算法
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05.20 08:43:35发表了文章
2022-05-20 08:43:35
机器学习（十八）极大似然估计
机器学习（十八）极大似然估计
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05.20 08:42:29发表了文章
2022-05-20 08:42:29
大数据入门与实战-SQL基础教程
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05.20 08:41:13发表了文章
2022-05-20 08:41:13
大数据入门与实战-Hive 常见SQL、技巧与问题
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2022-05-24
图神经网络02-图与图学习(下)
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2022-05-23
librosa音频处理教程
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2022-05-23
基于Trie 树实现简单的中文分词
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2022-05-23
一种好用的树结构：Trie树
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2022-05-23
2022搜狐校园 情感分析 × 推荐排序 算法大赛 baseline
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2022-05-23
【NLP最佳实践】Huggingface Transformers实战教程
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2022-05-23
[NLP比赛推荐]商品标题实体识别
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2022-05-23
实体识别(2) -命名实体识别实践CRF
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2022-05-23
NLP/多模态 比赛
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2022-05-23
Bert预训练新法则！
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2022-05-23
文本分类还停留在BERT？对偶比学习框架也太强了
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2022-05-23
比赛推送:图像/表格/CV/NLP，多线程开启！
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2022-05-23
【DCIC2022】科技金融子赛道验证码识别0.65+ baseline
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2022-05-23
MMsegmentation教程 6: 自定义运行设定
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2022-05-23
【论文笔记】Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization
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2022-05-23
MMsegmentation教程 5: 训练技巧
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2022-05-23
MMsegmentation教程 4: 自定义模型
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2022-05-23
MMsegmentation教程 3:自定义数据流程
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2022-05-23
MMsegmentation教程 2: 自定义数据集
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2022-05-23
MMsegmentation教程1：学习配置文件
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