MATLAB调用VGG19提取图像特征运用于Criminisi图像修复。

本文介绍了阿里Treebased Deep Match(TDM)的学习笔记，同时回顾了工业界技术发展的几代演进。从基于统计的启发式规则方法到基于内积模型的向量检索方法，再到引入复杂深度学习模型的下一代匹配技术。文章详细解释了基于统计的启发式规则方法和基于内积模型的向量检索方法的原理和应用，并介绍了TDM的背景和优势。最后，文章提到了向量距离和基于向量聚类的索引结构对于加速匹配效率的作用。本文对于理解TDM的学习过程和了解匹配技术的发展具有重要意义。 ... [详细]

生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]

背景应用安全领域，各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用，在web应用安全风险中，各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]

本文介绍了Python语言程序设计中文件和数据格式化的操作，包括使用np.savetext保存文本文件，对文本文件和二进制文件进行统一的操作步骤，以及使用Numpy模块进行数据可视化编程的指南。同时还提供了一些关于Python的测试题。 ... [详细]

本文介绍了建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类的方法。通过建立线性模型，使用最小二乘、Logistic回归等方法进行建模，考虑到可能性的大小等因素。通过极大似然估计求得分类器的参数，使用牛顿-拉菲森迭代方法求解方程组。同时介绍了梯度上升算法和牛顿迭代的收敛速度比较。最后给出了公式法和logistic regression的实现示例。 ... [详细]

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要11分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：深度学习技术前沿 ... [详细]

OCR：用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程Matlab：商业数学软件；CUDA：CUDA™是一种由NVIDIA推 ... [详细]

本文讨论了同事工资打听的话题，包括同工不同酬现象、打探工资的途径、为什么打听别人的工资、职业的本质、商业价值与工资的关系，以及如何面对同事工资比自己高的情况和凸显自己的商业价值。故事中的阿巧发现同事的工资比自己高后感到不满，通过与老公、闺蜜交流和搜索相关关键词来寻求解决办法。 ... [详细]

本文研究了显卡驱动对游戏体验的提升效果，通过比较新旧驱动加持下的RTX 2080Ti显卡在游戏体验上的差异。测试平台选择了i9-9900K处理器和索泰RTX 2080Ti玩家力量至尊显卡，以保证数据的准确性。研究结果表明，显卡驱动的更新确实能够带来近乎50%的性能提升，对于提升游戏体验具有重要意义。 ... [详细]

原创：石晓文小小挖掘机2018-06-18笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值， ... [详细]

C++opencvMat的打印输出还有很多其他的精彩内容， ... [详细]

本文详细介绍了深度学习中的Vision Transformer (ViT)方法。首先介绍了相关工作和ViT的基本原理，包括图像块嵌入、可学习的嵌入、位置嵌入和Transformer编码器等。接着讨论了ViT的张量维度变化、归纳偏置与混合架构、微调及更高分辨率等方面。最后给出了实验结果和相关代码的链接。本文的研究表明，对于CV任务，直接应用纯Transformer架构于图像块序列是可行的，无需依赖于卷积网络。 ... [详细]

本文介绍了腾讯最近开源的BERT推理模型TurboTransformers，该模型在推理速度上比PyTorch快1~4倍。TurboTransformers采用了分层设计的思想，通过简化问题和加速开发，实现了快速推理能力。同时，文章还探讨了PyTorch在中间层延迟和深度神经网络中存在的问题，并提出了合并计算的解决方案。 ... [详细]

Window10+anaconda+python3.5.4+ tensorflow1.5+ keras(GPU版本）安装教程 ... [详细]