1.76周年校庆学术报告——如何高效的设计深度学习算法南京邮电大学自动化学院朱松豪副教授于2018年4月13日上午在我院做了“如何高效的设计深度学习算法”的学术报告。报告会由自动化系副主任尹海涛副教授主持,我院众多教师和学生参加了学术报告会议。朱松豪副教授就如何高效的设计深度学习算法展开了详细的论述,并与参会者进行了深入的沟通。朱松豪副教授首先介绍了开展视觉工https://coa.njupt.edu.cn/2018/0416/c2288a125137/page.htm

2.如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?你是否曾跟我一样,因为看不懂数据结构和算法,而一度怀疑是自己太笨?实际上,很多人在第一次接触这些知识时,都会有这种感觉,觉得数据结构和算法很抽象,晦涩难懂,宛如天书。正是这个原因,让很多初学者望而却步。 我个人觉得,其实真正的原因是你没有找到好的学习方法,没有抓住学习的重点。实际上,数据结构和算法的东https://www.imooc.com/article/332964

3.覃超算法训练营学习方法分享菁芜覃超-算法训练营 学习方法分享 精通一个领域的三步走方式 Chunk it up 切碎知识点 Deliberate Practicing 刻意练习 Feedback 反馈 切碎知识点 庖丁解牛的故事 将算法数据结构分解成一块一块相对简单化、脉络化的知识脑图,脉络相连。 任何一个知识体系都是一棵树,如果要掌握某个领域的关键知识,就需要将知识变成一颗https://www.cnblogs.com/Forgenvueory/p/13439624.html

4.腾讯Offer已拿,这99道算法高频面试题别漏了,80%都败在算法上3. 如何对类别变量进行独热编码? 4. 如何把“年龄”字段按照我们的阈值分段? 5. 如何根据变量相关性画出热力图? 6. 如何把分布修正为类正态分布? 7. 怎么简单使用PCA来划分数据且可视化呢? 8. 怎么简单使用LDA来划分数据且可视化呢? 深度学习类: https://maimai.cn/article/detail?fid=1699482551&efid=WqEcULyCOsAoPWgBSGGaFg

5.2023年,工业3D视觉或SLAM,我到底该如何高效学习?3D视觉工坊内有高质量教程资料,及时答疑解惑,助力高效解决问题 老客户优惠!七五折基础上再享优惠 「3D视觉从入门到精通」知识星球,致力于打造国内超一流的3D视觉学习社区。 经过5年多时间的沉淀,感谢各位星球嘉宾与小伙伴们的倾力分享,星球内汇集了3D视觉各个细分领域的非常丰富的学习资料。 https://www.shangyexinzhi.com/article/8944002.html

6.人工智能快速发展趋势下,中国该如何应对?1、AI芯片针对机器学习算法设计开发,广泛应用于云、边、端各类场景 AI芯片(AI Chip)是一种专门用于处理人工智能相关的计算任务的芯片。它的架构是专门为人工智能算法和应用进行优化的,能够高效地处理大量结构化和非结构化数据。AI芯片能够高效地支持视觉、语音、自然语言处理等智能处理任务。目前,AI芯片主要分为GPU、https://developer.aliyun.com/article/1179745

7.极客大学·算法训练营算法训练营即将开班,VIP 学习资料限时免费领取! 基础篇:如何高效学习数据结构与算法 前Facebook 工程师的“三位一体”高效学习法视频课、三张数据结构与算法知识图谱 训练篇:数据结构与算法进阶题库 讲师亲自整理的推荐题目及解法、算法训练营学员每周必刷必练题库 面试篇:不再让算法成为你的面试障碍 30 道大厂https://time.geekbang.org/college/algorithm/1000332?utm_source=time_web

8.深度学习十大算法快速掌握!深度学习算法自2006年深度学习概念被提出以来,20年快过去了,深度学习作为人工智能领域的一场革命,已经催生了许多具有影响力的算法。那么,你所认为深度学习的top10算法有哪些呢? 以下是大力哥我心目中的深度学习top10算法,它们在创新性、应用价值和影响力方面都具有重要的地位。 https://blog.csdn.net/u014073556/article/details/136733678

9.2024年图灵科技新书预告,技术人的必备技能,藏在每一本书里第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操作大型数组;第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas,它可以用Python高效地存储和操作带标签的列式数据;第4章的主角是Matplotlib,它为Python提供了许多数据可视化功能;第5章以scikit-learn为主,这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版https://blog.51cto.com/u_15767091/10026356

10.第四范式先知平台的整体架构和实现细节架构胡时伟机器学习是一种数据驱动的实现人工智能的方式,机器学习在实际应用中的大数据、高维度背景导致需要一个高效计算的平台,同时,监督学习领域著名的 No Free Lunch 定理指出,没有一个机器学习模型能够对所有的问题都是最有效的。所以在不同的实际问题里,需要使用不同的机器学习算法或者对机器学习算法做适应性地调整,去达到https://www.infoq.cn/article/the-fourth-paradigm-prophet-platform

11.MindSpore官网在昇思MindSpore Reinforcement 0.2版本中提供了一套面向强化学习领域的Python编程API,例如Actor用于环境交互获得奖励,Learner学习并更新策略,以及Trainer用于控制算法逻辑等抽象,使整个算法结构更加清晰、简洁,有助于高效的算法开发和模块复用;另外在仓库中内置了一些经典的强化学习算法,如DQN、PPO等(后续版本中将会持续更新https://www.mindspore.cn/news/newschildren?id=967

12.科学网—[转载]强化学习在资源优化领域的应用基于这种行业趋势,本文针对强化学习算法在资源优化领域的应用展开调研,帮助读者了解该领域最新的进展,学习如何利用数据驱动的方式解决资源优化问题。鉴于资源优化问题场景众多、设定繁杂,划分出3类应用广泛的资源优化问题,即资源平衡问题、资源分配问题、装箱问题,集中进行调研。在每个领域阐述问题的特性,并根据具体的问题特性https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1312677.html