@缺省之名 每次被問svm我都虎軀一顫
支持向量機(jī)（持續(xù)更新）序言 想到了一個(gè)問題车猬，中小公司如何通過簡(jiǎn)歷快速判斷一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)崗位應(yīng)聘者是否適合重付？有一個(gè)方法是像吻，看他的簡(jiǎn)歷上有沒有寫SVM/支持向量機(jī)薪韩，一般寫了的人通常不適合。因?yàn)楦覍懙娜艘?..
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：江蘇
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單目圖像深度估計(jì)算法-FastDepth基于深度學(xué)習(xí)的單目深度估計(jì)在近幾年是比較熱門的研究方向之一，MIT的Diana Wofk等人在ICRA 2019上提出了一種用于嵌入式系統(tǒng)的深度估計(jì)算法FastDepth，在...
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五分鐘搭建一個(gè)基于BERT的NER模型BERT 簡(jiǎn)介 BERT是2018年google 提出來(lái)的預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型揖铜，并且它打破很多NLP領(lǐng)域的任務(wù)記錄，其提出在nlp的領(lǐng)域具有重要意義达皿。預(yù)訓(xùn)練的(pre-train...
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知識(shí)圖譜關(guān)系抽取之PCNN——tensorflow實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜（ Knowledge Graph）以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀世界中概念天吓、實(shí)體及其關(guān)系，將互聯(lián)網(wǎng)的信息表達(dá)成更接近人類認(rèn)知世界的形式峦椰，提供了一種更好地組織龄寞、管理和理解互聯(lián)...
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LightGBM 如何調(diào)參
本文結(jié)構(gòu)： 什么是 LightGBM 怎么調(diào)參 和 xgboost 的代碼比較 1. 什么是 LightGBM Light GBM is a gradient boostin...
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LightGBM原理分析1. Abstract 在之前我介紹過XGB模型滔金，這次想跟大家分享一下LightGBM這個(gè)模型色解。LightGBM論文的標(biāo)題為A Highly Efficient Gradie...
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【呆鳥譯Py】2018年，20大Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)都做了哪些更新鹦蠕？標(biāo)簽: Bokeh, Data Science, Keras, Matplotlib, NLTK, numpy, Pandas, Plotly, Python, PyTorc...
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數(shù)據(jù)增強(qiáng)庫(kù)imgaug使用
項(xiàng)目主頁(yè)imgaug是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)中圖像增強(qiáng)的庫(kù)冒签。它支持多種增強(qiáng)技術(shù)，允許輕松組合這些技術(shù)钟病，具有簡(jiǎn)單但強(qiáng)大的隨機(jī)界面，可以增強(qiáng)圖像和圖像上的關(guān)鍵點(diǎn)/地標(biāo)，并在背景處理...
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紐約市開放數(shù)據(jù)集研究2——2012至2019機(jī)動(dòng)車交通事故完整項(xiàng)目地址：www.kaggle.com/weiyunchen/nypd-mv-collisions 序言 北京第三區(qū)交通委提醒您：道路千萬(wàn)條肠阱，安全第一條票唆。行車不規(guī)范，親人...
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TensorFlow 使用 tf.estimator 訓(xùn)練模型（預(yù)訓(xùn)練 ResNet-50）看過 TensorFlow-slim 訓(xùn)練 CNN 分類模型（續(xù)） 及其相關(guān)系列文章的讀者應(yīng)該已經(jīng)感受到了 tf.contrib.slim 在訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的極其方便之...
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紐約市開放數(shù)據(jù)集研究1——共享單車站點(diǎn)分布在kaggle上看見一個(gè)挺有意思的數(shù)據(jù)集屹徘，就簡(jiǎn)單地做了一點(diǎn)分析和可視化走趋，完整的notebook已經(jīng)上傳到了kaggle（最好用電腦瀏覽kaggle，手機(jī)會(huì)卡死）：https:...
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五年噪伊，馬薇薇活成了自己最討厭的樣子
昨晚各個(gè)衛(wèi)視的跨年晚會(huì)風(fēng)生水起簿煌，此起彼伏。 家里的電視遙控器鉴吹，一個(gè)晚上干了一年的活姨伟。 唱跑調(diào)的，搶話茬兒的豆励，頻頻看提詞器的夺荒，冷場(chǎng)的，尷尬的良蒸，每年的直播都是各種車禍現(xiàn)場(chǎng)技扼，觀眾邊...
