人工智能
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  • 机器学习之支持向量机(SVM)

    SVMSVM即支持向量机,常用于二分类模型。它主要的思想是:它是特征空间上间隔最大的线性分类器。对于线性不可分的情况,通过非线性映射算法将低维空间的线性不可分的样本映射到高维特征空间,高维特征空间能够进行线性分析。结构风险对于指定的损失函数,根据一定的样本集就能根据这些样本来计算经验风...

    21年10月19日[技术杂谈]浏览:5评论:0机器学习正则表达式人工智能Tomcat

  • 使用人工智能优化 Golang 编译器

    有多少人工就有多少智能。——鲁迅缘起众所周知,字节跳动内部主要使用Thrift,为了更好地掌控生成代码,我们用Go自己实现了Thrift代码生成工具。而我们的故(shi事(gu,正是由一次重构开始……在一次平淡无奇的重构发版后,正当我拎着电脑包往外冲心里已经盘算好了回去之后要拿出我熟练...

    21年10月17日[技术杂谈]浏览:5评论:0Go后端人工智能

  • 深度有趣 | 15 浅谈中文分词

    简介简单了解下中文分词的概念,并用标准数据集、Keras和TensorFlow,分别基于LSTM和CNN实现中文分词器原理中文分词是指,将句子根据语义切分成词我来到北京清华大学->我来到北京清华大学中文分词的两大难题:歧义、多义词未登陆词(OutOfVocabulary,OO...

    21年10月14日[TensorFlow]浏览:11评论:0人工智能Keras算法TensorFlow

  • 使用Tensorflow实现口算检查器(1):模型选择

    周末在家帮娃检查口算作业,发现一个非常有意思的应用:拿手机对着作业拍照,立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了,还会标记出来,并给出正确答案。出于一名软件工程师的职业病,看了这个应用,忍不住琢磨其实现,初步判断这是一款采用了人工智能的应用。想着自己也在学习人工智能技术,就拿这个练练手...

    21年10月14日[TensorFlow]浏览:9评论:0TensorFlow人工智能GitHub开源

  • 主成分分析(PCA)

    前言主成分分析是一种统计学方法,它主要通过降维来简化数据结构,将多个变量转化成少数的几个综合变量,而综合变量能很好地表达原来多个变量的大部分信息,变量之间需要要具备相关性,而经过分析后的变量之间没有相关性。基本原理简单从感性角度来了解它的原理就是,比如有两个变量,如下图,看起来它俩的信息量差不...

    21年10月10日[技术杂谈]浏览:14评论:0人工智能Tomcat设计

  • 一种自适应混合域音频无声水印

    本文首发于:行者AI随着数字音频技术的不断发展,音乐版权问题受到重视。用于音频版权保护的技术得到越来越多的研究与关注,无声水印技术就是其中之一。同时互联网在线会议越来越受到欢迎,音频无声水印技术也可以在保证会议的保密性的同时追踪泄密源头。由于人类听觉系统(HAS)极为灵敏,音频感知冗余较小,水...

    21年10月08日[技术杂谈]浏览:22评论:0音视频开发后端人工智能

  • PyCon 2018数据科学talk盘点,入坑PyTorch前你需要知道的事

    原作者:David9原文发于作者个人博客,点击查看原文,掘金已获得转载授权。再次感谢作者。一年一度的PyCon大会上周在俄亥俄Cleveland举行,youtube上早早放出了talk列表。虽然PyCon聚焦Python语言本身,但是关于数据科学和AI的talk也不在少数。Davi...

    21年10月07日[TensorFlow]浏览:10评论:0后端Python人工智能TensorFlowHTTPSPyTorch

  • 【火炉炼AI】机器学习052-OpenCV构建人脸鼻子眼睛检测器

    【火炉炼AI】机器学习052-OpenCV构建人脸鼻子眼睛检测器(本文所使用的Python库和版本号:Python3.6,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2,opencv-python3.4.2有两个重要的概念需要澄清一下:人脸检测:是指检测图像或...

    21年10月06日[OpenCV]浏览:7评论:0Python机器学习人工智能OpenCV

  • AI 学习之路——轻松初探 Python 篇(一)

    喜欢小之的文章的可以关注公众号「WeaponZhi」持续关注动态这是「AI学习之路」的第1篇,「Python学习」的第1篇前言1.Python篇的组织结构不管是学习人工智能还是大数据,Python都是基本必学的,而且如果大家自己有一定的语言基础,会发现Python是非常好入门的...

    21年10月06日[技术杂谈]浏览:23评论:0后端编程语言Python人工智能

  • Google 的 Apollo 芯片设计人工智能框架将深度学习芯片的性能提高了 25%

    原文地址:Google'sApolloAIforChipDesignImprovesDeepLearningPerformanceby25%原文作者:AnthonyAlford译文出自:掘金翻译计划本文永久链接:github.com/xitu/gold-m…译者:PingHGao校对者:P...

    21年10月05日[技术杂谈]浏览:10评论:0资讯人工智能后端

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