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知乎高赞：拼多多和国家电网，选哪个？
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Pandas概论
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1.3MB的超轻YOLO算法！全平台通用，准确率接近YOLOv3，速度快上45%丨开源
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看了这7篇论文，你会完全掌握卷积神经网络！
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GPT-3的威力，算法平台的阴谋
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PyTorch 1.6来了：新增自动混合精度训练、Windows版开发维护权移交微软
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轻松学Pytorch-使用ResNet50实现图像分类
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Pytorch Lightning vs PyTorch Ignite vs Fast.ai
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权威发布：2020软科世界一流学科排名
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从PyTorch到PyTorch Lightning —一个简要介绍
【导读】这篇文章回答了关于PyTorch Lightning最常见的问题。 PyTorch很容易使用，可以用来构建复杂的AI模型。但是一旦研究变得复杂，并且将诸如多GPU训练，16位精度和TPU训练之类的东西混在一起，用户很可能会写出有bug的代码。
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GitHub移动App上线：四大特性，手机端无缝完成git任务
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入门 | Tensorflow实战讲解神经网络搭建详细过程
之前我们讲了神经网络的起源、单层神经网络、多层神经网络的搭建过程、搭建时要注意到的具体问题、以及解决这些问题的具体方法。本文将通过一个经典的案例：MNIST手写数字识别，以代码的形式来为大家梳理一遍神经网络的整个过程。
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15亿参数！史上最强通用NLP模型诞生：狂揽7大数据集最佳纪录
史上最强“通用”NLP模型来袭：近日OpenAI在官博介绍了他们训练的一个大规模无监督NLP模型，可以生成连贯的文本段落，刷新了7大数据集基准，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。
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重磅！目前最强性能的人脸检测算法（Wider Face Dataset）
今天我们不说计算机视觉基础知识，接下来说说AAAI2019一篇比较新颖的Paper，其是中科院自动化所和京东AI研究院联合的结果，在Wider Face数据集中达到了较高的水准，比arxiv2019_VIM-FD的更好一些。今天要说的就是“Improved SRN”，现在开始一起学习吧！
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度量学习笔记(一) | Metric Learning for text categorization
目前，机器学习中的K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)算法被认为是处理文本分类的最好方法。但KNN分类算法有以下的缺陷：KNN是基于近邻度量的一种模式分类算法，它高度依赖于数据间的相似度度量，简单的欧式距离在实际应用时，由于不考虑不同维度之间对分类的影响以及输入数据数据维数高的问题，往往不能取得良好的分类效果。
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12个流行的Python数据可视化库总结
总结了10个不同领域的 Python 数据可视化库，有常用的，也有比较小众的。matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
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Python「八宗罪」
本文作者有一群 geek 朋友，经常一起讨论技术话题，有时候也会谈到编程语言。「I hate Python」，作者表示。他对 Python 厌恶至极。即使有现成的 Python 代码可用，他也宁愿用 C 语言重写。为了系统地吐槽 Python，作者专门写了这篇博客，细数 Python 的「八宗罪」
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PyTorch 60 分钟入门教程：数据并行处理
在这个教程中，我们将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。你可以将模型放在一个 GPU：然后，你可以复制所有的张量到 GPU：请注意，只是调用 my_tensor.to(device) 返回一个 my_tensor 新的复制在GPU上，而不是重写 my_tensor。你需要分配给他一个新的张量并且在 GPU 上使用这个张量。
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jupyterNotebook 提升使用体验的几个隐藏功能
Jupyter Notebook是一个交互式的、便于创建的、支持实时编程和共享文档的编程环境。本文将带大家学习几个Jupyter Notebook的扩展功能，以便大家更方便的使用这个宝贵的工具。也欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI，获取更多的机器学习、深度学习资源。
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使用Pytorch训练分类器详解（附python演练）
通常来说，当你处理图像，文本，语音或者视频数据时，你可以使用标准python包将数据加载成numpy数组格式，然后将这个数组转换成torch.*Tensor
