2023年11月機器學習/深度學習github專案
如今，計算機視覺已經變得非常流行，各組織都在爭相在其產品中實現和整合最新的演算法。物件檢測是該領域最熱門的技能。這是facebook的乙個非常酷的專案，它的目的是為使用流行的pytorch 1.0框架建立分割和檢測模型提供構建模組。facebook聲稱這比它的detectron框架快了兩倍，並且帶有預先訓練的模型。
這個資源庫是所有深度學習愛好者的金礦。該資料集中包含17,609,752個訓練影象和88,739個驗證影象，這些影象url最多帶有11,166個類別的注釋。
該專案還包括乙個訓練有素的resnet-101模型，該模型通過遷移學習在imagenet上的準確率達到了80.73%。儲存庫包含關於如何以及從何處開始的詳細資訊和**。
3、谷歌ai的bert (nlp)(pytorch實現)
谷歌的bert是一種語言表示模型，代表來自轉換器的雙向編碼器表示，該模型已經在機器學習社群引起了轟動。bert在11個自然語言處理(nlp)任務中設定了各種各樣的新基準。對於某些人來說，在廣泛的nlp任務中使用預先訓練的語言模型可能聽起來很奇怪，但是bert框架已經將其轉化為現實。在流行的小組問答測試中，它甚至明顯優於人類。這個儲存庫包含用於在您自己的機器上實現bert的pytorch**。正如谷歌大腦研究科學家thang luong在推特上所說，這很可能是nlp新時代的開始。
4、最新arxiv研究**及其摘要提取
我們怎樣才能掌握機器學習的最新研究成果?我們似乎幾乎每週都能看到突破，跟上它們是一項艱鉅的挑戰，大多數頂尖的研究人員都在arxiv.org**上發布了他們的**全文，那麼有沒有什麼方法來整理最新的**呢?是的,有!這個儲存庫使用python (v3.x)通過抓取arxiv**並總結它們的摘要來返回最新的結果。這是乙個非常有用的工具，因為它將幫助我們與最新的**保持聯絡，讓我們選擇我們想讀的。正如儲存庫中提到的，您可以執行以下命令來搜尋關鍵字:
我總是試圖在這些列表中包含至少乙個強化學習庫—主要是因為我覺得這個領域的每個人都應該了解這個領域的最新進展。這個月的參賽作品是乙個迷人的單動作模仿與深度強化學習。本庫實現了「深度模擬:基於物理的角色技能深度強化學習的示例指導」**，發表於siggraph 2018。引用知識庫中的話說，「該框架使用強化學習來訓練乙個模擬的人形來模仿各種各樣的動作技能」。
adanet是乙個輕量級的、可伸縮的基於tensorflow的框架，用於自動學習高質量的模型。最好的一點是，您不需要過多的干預——框架足夠智慧型和靈活，可以構建更好的模型。
自考總結（2023年10月）
學習是乙個反覆的過程 在考前複習知識點階段，找到了自己的很多知識漏洞。比如，資料結構中的集合這種邏輯結構已經被我拋之腦後完全沒有印象 線性表的鏈式儲存中，才了解到單鏈表還有有無頭結點之分 滿二叉樹一定是完全二叉樹的前提是將滿二叉樹按從上到下從左到右排序等。教是最好的學 只有將學到的東西經過嚴密的邏輯...
自考 2023年10月自考總結
自考總結 這次考試就報考了一科c 程式設計，自學考試也就接近尾聲了。加上之前考的學位英語和實踐課，畢業設計。自考也就結束了。總結一下學習c 的著重點吧。c 程式設計三到六大題都是和程式 相關的題目，所有得非常熟悉c 的 規則和原理。可以在第 一 二遍的時候敲一下課本中的程式 自己挑一些敲，不用全部都...
2023年10月Top 10 Python開源專案
過去乙個月，mybridge從將近250個python開源專案中選擇出了最好的10個專案 no.1 py spy python程式取樣分析器，能讓你以視覺化的方式看到你的python程式把時間花在哪了，無需重啟程式或修改任何 github上3005個star camelot 乙個python工具庫，...