人工智能小雨老师-CSDN博客

原创学Transformer前，你需要了解的Attention机制（基于注意力机制的Seq2seq可视化神经机器翻译模型）

在我们开始学习transformer之前，应该了先解下什么是attention注意力机制。序列到序列（Sequence-to-sequence）模型已经在机器翻译、文本摘要和图像字幕等任务中取得了很大成功。Google Translate在2016年底开始使用这种模型。这些模型的说明来自两篇开创性论文（Sutskever等人，2014年，Cho等人，2014年）。然而，理解并实现这个模型需要逐步理解一系列概念。作者认为，通过可视化的方式表达这些概念将更易于理解。本文旨在达到这一目的。

2023-02-24 11:19:26 328 1

原创 Python机器学习入门；推荐一本Python数据分析与机器学习入门书籍-唐宇迪《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》PDF+源代码

学习python，然后用于数据分析，同时能够进行机器学习实战，按照这个流程，对AI爱好者有很大帮助，推荐学习《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》，唐宇迪，计算机专业博士，网易云课堂人工智能认证行家，51CTO学院讲师，CSDN博客专家、讲师。拥有多年人工智能领域培训经验，带领课程研发团队累计开发AI课程60余门，覆盖当下人工智能热门领域。该书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。共20章，分4个部分。　第1部分介绍了Python的

2021-11-30 16:17:16 1229 1

原创计算机视觉学习路线—计算机视觉入门必读的20本书

计算机视觉入门的一些pdf书籍，按照不同领域帮大家划分了下，涉及深度学习基础、目标检测、Opencv、SLAM、点云、多视图集合、三维重建等~20本干货书籍已经给大家打包好了，需要的加小姐姐威信领取一、计算机视觉1.计算机视觉算法与应用（第二版）2.OpenCV3编程入门3.数字图像处理（冈萨雷斯，第三版）二、深度学习1.深度学习（花书）2.深度学习、优化与识别3.吴恩达DeepLearning.ai中文版笔记4.《神经网络与深度学习》(邱锡鹏)三、目标检测1.深度学

2021-11-25 12:29:35 8341 1

原创经验篇：朋友成功入职商汤自然语言处理算法工程师，整理了一份自然语言处理入门学习资料（NLP自然语言处理/学习路径）

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。简单点说就是怎样让计算机能够理解人类的语言，以执行如机器翻译、文本分析、情感分析等任务。相关学习资料在文末哦！记得去瞄一眼！自然语言处理是人工智能领域比较火热的方向，本人决定入坑是因为听那个谁说，这个方向对数学要求不像计算机视觉那么高巴拉巴拉…其实吧，入门基础要求的数学知识，线代、概率、统计一个没落下。线性代数：向量、矩阵、距离计算（余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、明可夫斯

2021-11-10 17:00:07 1655

原创靠着这个计算机视觉目标跟踪实战项目，成功拿到商汤视觉算法工程师offer(深度学习/计算机视觉/图像处理/目标跟踪/物体检测)

▌计算机视觉基本任务开讲之前给大家准备了深度学习CV计算机视觉学习资料包，内含：两大Pytorch、TensorFlow实战框架源码资料；OpenCV、YOLO物体检测实战项目、计算机视觉等视频和资料以及深度学习书籍名额有限，速速领取哦！▌目标跟踪目标跟踪，是指在特定场景跟踪某一个或多个特定感兴趣对象的过程。传统的应用就是视频和真实世界的交互，在检测到初始对象之后进行观察。现在，目标跟踪在无人驾驶领域也很重要，例如 Uber 和特斯拉等公司的无人驾驶。根据观察模型，目标跟踪算法可分成 2 类

2021-11-05 16:39:51 573

原创 OpenCV入门级图像处理教程,从小白到视觉算法工程师

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV主要为开发计算机视觉程序提供一组公共的底层结构和加强商业产品中机器的感知能力。OpenCV使用BSD许可证,它可以被商用并可以修改源代码。OpenCV库有超过2500个已优化的算法，既包含了经典的也包含了最先进的计算机视觉和机器学习算法。这些算法可以被用来检测和识别人脸，跟踪移动的物体，提取物体的三维模型,从立体相机中产生3D point clouds,可以将图片拼接来生成一张高解析度的全景图像，从图像数据库中找到相似性的图像等。OpenCV

2021-11-03 16:46:13 3506

原创靠着这套计算机视觉学习路线，大厂视觉算法工程师offer拿到手软深度学习/计算机视觉/学习路线/图像处理/算法工程师

一、引言计算机视觉的黄金时代真的到来了吗？近年来，随着深度学习技术的革新、计算存储的扩大、可视化数据集的激增，计算机视觉领域的研究开始蓬勃发展，如火如荼。在自动驾驶、智能安防、智慧城市、医疗保健、商业零售、航空能源、虚拟现实等诸多人工智能热门领域，计算机视觉技术落地开花，熠熠生辉。计算机视觉研究工作在学术界和工业界取得的巨大成功，每年吸引着数以万计的研究人员蜂拥而至，加入炼丹师的序列。甚至连生物医学、机械自动化、土木建筑等诸多专业的学生都开始研究其在各自领域的应用，一个视觉交流群里三分之一以上都不是

2021-11-02 16:39:23 3789 2

转载计算机视觉—浅谈语义分割、实例分割及全景分割任务（深度学习/图像处理/计算机视觉）

▌计算机视觉基本任务相关资料整理好了在文末，记得领取哦！图像分割(image segmentation)是计算机视觉中非常重要的研究和应用方向,根据某些规则将图片中的像素分成不同的部分、打上不同标签。▌1. 语义分割计算机视觉的核心任务是分割，它将整个图像分成一个个像素组，然后对其进行标记和分类。特别地，语义分割试图在语义上理解图像中每个像素的角色（比如，识别它是汽车、摩托车还是其他的类别）。如上图所示，除了识别人、道路、汽车、树木等之外，我们还必须确定每个物体的边界。因此，与分类不同，我们需

2021-10-28 16:49:40 3409

原创每天2小时，吃透 985博士总结的这套保姆级TensorFlow + PyTorch笔记（深度学习框架/深度学习图像识别/深度学习实战）

作为一名AI工程师，掌握一门深度学习框架是必备的生存技能之一。自 TensorFlow 从 Google 中脱颖而出以来，它在研究和商业领域成为最受欢迎的开源深度学习框架，紧接着从 Facebook 诞生的 PyTorch 由于社区推动的易用性改进和越来越广泛的用例部署，而迅速赶上TensorFlow。两个框架在当年一度备受争议，TensorFlow和PyTorch谁更好？一位面试官说：从去年校招开始到现在负责部门的面试，从我手上流走的简历多多少少也有上百封了。面试了很多候选人，当问他们常用的深度

2021-10-27 16:18:04 161

原创双一流博士整理的计算机视觉学习路线（深度学习+传统图像处理）

因工作需要，年初花了4个月左右时间学习了机器学习、神经网络相关的知识，工作日每天大概学习4-6个小时，周末每天大概10个小时，工作中的需求应对也得心应手了。想快速入门的话，从自己的经验看，可以先不看高等数学和线性代数，因为机器学习和深度学习中涉及的相关知识并不多。福利来啦！！！小雨整理了一份关于pytorch、python基础，图像处理opencv\自然语言处理、机器学习、数学基础等资源库，想学习人工智能或者转行到高薪资行业的，大学生都非常实用，无任何套路免费提供,，加我裙:361598961也可以领

2021-10-13 16:00:22 413

原创深度学习在计算机视觉领域（图像，视频，3-D点云，深度图）的应用一览语义分割/CNN/RNN

接上篇核心部分是计算机视觉的高层：环境理解。这部分是深度学习在计算机视觉最先触及，并展示强大实力的部分。出色的工作太多，是大家关注和追捧的，而且有不少分析和总结文章，所以这里不会重复过多，只简单回顾一下。我整理了一份关于pytorch、python基础，图像处理opencv\自然语言处理、机器学习、数学基础等资源库，想学习人工智能或者转行到高薪资行业的，大学生都非常实用，无任何套路免费提供,，加我裙:361598961也可以领取的内部资源，人工智能题库，大厂面试题学习大纲自学课程大纲还有200G

2021-09-29 15:51:28 1204

原创深度学习在计算机视觉领域（图像，视频，3-D点云，深度图）的应用一览 3-D，基于多视角（MVS）/运动（SFM）的重建

接上篇下面谈谈3-D，基于多视角（MVS）/运动（SFM）的重建，后者也叫SLAM深度学习计算视觉图像处理实战这部分就是经典的计算机视觉问题：3-D重建。基本上可以分成两种路径：一是多视角重建，二是运动重建。前一个有一个经典的方法MVS（multiple view stereo），就是多帧匹配，是双目匹配的推广，这样采用CNN来解决也合理。当年CMU在Superbowl展示的三维重建和视角转化，轰动一时，就是基于此路径，但最终没有被产品化（技术已经转让了）。我整理了一份关于pytorch、pyth

2021-09-28 15:56:23 699

原创深度学习在计算机视觉领域（图像，视频，3-D点云，深度图）的应用一览计算机视觉图像处理

先说图像/视频处理（计算机视觉的底层，不低级）图像处理，还有视频处理，曾经是很多工业产品的基础，现在电视，手机还有相机/摄像头等等都离不开，是技术慢慢成熟了（传统方法），经验变得比较重要，而且芯片集成度越来越高，基本上再去研究的人就少了。经典的ISP，A3，都是现成的，当然做不好的也很难和别人竞争，成本都降不下来。这是一个典型成像处理的流程图：我整理了一份关于pytorch、python基础，图像处理opencv\自然语言处理、机器学习、数学基础等资源库，想学习人工智能或者转行到高薪资行业的，大学生都

2021-09-26 16:03:29 1415 1

原创一文教会你OpenCV图像处理！OPenCV教程/OPenCV物体识别/OPenCV图像处理

01前言计算机视觉基础首先是处理图像、视频这些非结构化的数据，而图像处理库比较常用和强大的有 PIL、OpenCV 模块，本项目主要讲述 OpenCV 的具体用法02内容目录主要介绍了opencv模块在图像处理方面的一些常用操作。图像文件操作图像基本操作绘图功能轨迹栏做调色板图像阈值图像平滑边缘检测轮廓检测颜色空间转换及目标追踪图像增强人工智能学习路径总览，压箱底的小白学习路径！我整理了一份关于pytorch、python基础，图

2021-09-25 16:23:48 1391

原创最新大厂AI面试题，常见面试题整理版附答案解析

进大厂是大部分程序员的梦想，而进大厂的门槛也是比较高的，所以这里整理了一份阿里、Google等大厂AI面试大全，包含算法工程师、NLP工程师、机器学习工程师等面试笔试题内容十分全面，文末还有答案解析！有问题欢迎进群交流：953882093以下15个机器学习工程师面试题你是否能全部回答呢？1、你会在时间序列数据集上使用什么交叉验证技术？是用k倍或LOOCV？2、你是怎么理解偏差方差的平衡的？3、给你一个有1000列和1百万列的训练数据集，这个数据集是基于分类问题的。经理要求你来降低该数据集的维度以减

2021-09-22 15:56:27 2389

原创 Python面试常见的25个问题

整理了关于人工智能pytorch、python基础、图像处理opencv/自然语言处理、机器学习、数学基础等工具型资料，对于想学习人工智能或者转行到高薪行业的打工人或大学生都非常实用，无任何套路免费提供，进群966367816免费领取哦~1、到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比下面是一些关键点：Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。Python是动态类型语言，指的是你在声明变

2021-09-18 17:53:32 674

原创 mysql安装配置——超详细图文教程

相关资源包进群自取：9538820931、首先单击MySQL5.5.21的安装文件，出现该数据库的安装向导界面，单击“next”继续安装，如图所示：2、在打开的窗口中，选择接受安装协议，单击“next”继续安装，如图所示：3、在出现选择安装类型的窗口中，有“typical（默认）”、“Complete（完全）”、“Custom（用户自定义）”三个选项，我们选择“Custom”，因为通过自定义可以更加的让我们去熟悉它的安装过程，单击“next”继续安装，如图所示：4、在出现自定义安装界面中选择m

2021-09-17 11:14:58 5308

原创 Pandas的query函数——Python数据分析系列

人工智能交流Q群：953882093 有问题可直接问群内大佬Pandas 可以说是在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。Pandas是一种高效的数据处理库，它以 dataframe 和 series 为基本数据类型，呈现出类似excel的二维数据。在数据处理过程中经常会用到数据筛选，Pandas 中提供了数据筛选的多种方法，这里给大家分享下在Pandas中应用 query 函数来进行数据筛选。query 函数的一般用法如下：df.query('expression')文中的代码

2021-09-15 11:23:55 13274 3

原创如何解决中matlab中遗传算法的代码实现？手把手教程在这里

遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法。它与传统算法不同，不依赖梯度信息，而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解。遗传算法工具箱的使用方法在上一期介绍遗传算法的详细代码之后，有的人可能觉着用起来很不方便，那么这期咱们就来看看遗传算法工具箱的基本使用方法。这里的工具箱主要包括两种：(1)GUI用户界面；(2)调用函数ga。(Matlab版本 2014a)准备工作(研究函数)我们调用工具箱里专门测试遗传算法的最小值问题：我们先看看函数图像的性质，%%%%子函数代码

2021-09-14 11:50:46 1893

原创算法工程师是做什么的？超高薪资的背后，存在着什么样的原因？

随着大数据和人工智能领域的不断深入发展，自然语言处理、机器学习等方向成为求职的大热门，算法工程师也自然而然成为目前最炙手可热的岗位。虽然算法工程师一直被频频提及，但是许多人对这个岗位的了解还知之甚少。那么算法工程师究竟是做什么的？发展前景怎么样呢？AI算法工程师进阶交流群：953882093 内有一线大厂大牛解决大家问题、不定时资料分享和免费直播课程1、算法工程师的就业前景：如今，人工智能领域进入新的发展阶段，可以预见在不久之后AI技术将掀起一轮新的技术改革热潮。提到人工智能，我们就不得不提人工智能

2021-09-13 12:33:54 2815

原创最火Pytorch：10分钟带你了解深度学习框架

一直以来，PyTorch就以简单又好用的特点，广受AI研究者的喜爱。因为它强大的功能，它现在已经成为深度学习领域的流行框架，它的强大源于它内部有很多内置的库。本文就着重介绍了其中几种有特色的库，它们能够帮你在深度学习领域更上一层楼。为了方便交流建了个Q群：953882093 有问题可直接问群内大佬PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）和基于tape的autograd系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架，许多新的论文在

2021-09-11 11:08:14 761

原创深度学习模型产权保护怎么做？看这些资深大牛分享了什么

在刚刚结束的 IJCAI 2021 大会上，深度学习模型知识产权保护国际研讨会正式举行，这场研讨会由微众银行、马来亚大学、香港科技大学、上海交通大学共同主办。机器学习，尤其是深度神经网络（DNN）技术，近年来在诸多领域取得了巨大成功，许多科技公司都将神经网络模型部署在商业产品中，提高效益。更多相关信息欢迎进Q群交流：953882093训练先进的神经网络模型需要大规模数据集、庞大的计算资源和设计者的智慧。这具体体现在：深度学习模型应用的训练模型规模巨大，以 GPT-3 为例，其预训练所用的数据量达

2021-09-10 11:26:07 1233

原创一文看懂深度学习（知识脑图、视频资料与学习笔记整理）

1、什么是深度学习简而言之：机器学习是实现人工智能得方法，深度学习是实现机器学习得技术。机器学习在实现人工智能时需要人工辅助（半自动），而深度学习是使得改过程完全自动化。至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。这三者之间得关系如下所示：举个例子：通过机器学习算法来识别水果是橘子还是苹果，需要人工输入水果的特征数据，生成一定的算法模型，进而可以准确预测具有这些特征的水果

2021-09-09 11:50:53 355

原创图解Numpy，这是理解数组最形象的一份教程了！

本文用可视化的方式介绍了 NumPy 的功能和使用示例。NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包（如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片（slice）和切块（dice）之外，使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法，.

2021-09-08 17:34:09 504

转载一文看懂卷积神经网络-CNN

卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。为了方便交流建了个Q群：953882093CNN 有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。CNN 解决了什么问题？在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低图像在数字化的过程中很难保留原有的.

2021-09-07 20:18:58 732

原创 CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？

神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…)更多人工智能精品课程及200G人工智能课程资料欢迎加微信领取，或进Q群一起交流学习：361598961但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得

2021-08-26 16:32:18 833

原创连华为都在研究的计算机视觉，到底有多牛?

去年，华为在CCF-GAIR 大会上介绍了在人工智能领域的愿景，华为为了实现这个战略目标，从中梳理出深耕基础研究、打造全栈方案、投资开放生态和人才培养、解决方案增强、内部效率提升五大方向，以此打造无所不及的AI，构建万物互联的智能世界。在计算机视觉上，将以基础研究以数据高效和能耗高效为核心，覆盖从2D视觉到3D视觉的技术和应用，主要包含底层视觉、语义理解、三维视觉、数据生成、视觉计算、视觉多模态等方面。个人觉得CV发展的潜力还是非常大的（例如在工业上的运用），但也确实是上限高，真正深入研究起图像识别，要

2021-08-23 17:06:37 121

原创人工智能学习路径总览，压箱底的小白学习路径！

有很多人想入门人工智能，但是不知从和下手，我专门咨询了几位打算入门的初学者，总结之后有这么几点：总览人工智能基础性概念逐步深入应用场景如何使用应“广大”朋友需求，从最简单的为大家介绍关于人工智能的东西，目前还不会太深入细节。我把人工智能相关的东西总结成了上面这张图，现在一一为大家讲解一下。编程语言在人工智能领域，Python一般都作为首选编程语言，当然也有很多人喜欢用R，不过R更多的用在数据分析上，除此之外还有Java（Deeplearning4j框架），Scala（Spark MLlib），当然还有

2021-08-20 18:48:15 1010 1

原创从小白到AI工程师学习大纲分享想进入人工智能领域，该学习哪些东西？该怎么入门？怎么深入？

推荐个学习路线图，还有几个网站和相关书籍，希望对各位有帮助吧~同时需要学习资料的小伙伴可以加Q群：361598961 课程资料免费领取+大牛答疑指导+人工智能系列录播课程！更有200G人工智能资料大礼包奉上！一、作为程序员可以在掌握了数学、python的基础上多了解机器学习等，并通过项目实操多参与实践首先要做到应用。这对于熟练python的程序员有一定优势，同时需要对机器学习和深度学习有一定了解，能用tensorflow做一些模型训练。其次，熟悉tensorflow，caffe，pyTorch等框架

2021-08-18 18:38:30 474

转载 26个人工智能和机器学习大厂面试常见问题

以下是 Part 1, 26个AI/数据科学面试问题，每个问题都有一个可接受的答案。这些问题将由难度和主题混合而成，但都与机器学习和数据科学有关。我建议你在继续验证你的答案之前，先看看这个问题，花点时间思考一下答案。无论你是大学生还是有经验的专业人士，每个人都可以花一些时间来测试（或更新）他们的技能！你能全部回答吗？加Q群：361598961 课程资料免费领取+大牛答疑指导+人工智能系列录播课程！更有200G人工智能资料大礼包奉上！1 | 区分机器学习、人工智能和数据科学。（主题：概述）人工智能是

2021-08-17 17:52:08 1118

原创苦苦学习的Python，用了它我竟然就业AI了

当时我是在某平台上看到一句话深深打动了我”我要悄悄学Python，惊讶所有人“。Python不管是在程序员中杀出了一匹黑马，数据分析，挖掘中都需要先学习Python，然后再往其中深入。小到小学生，中到大哥、大叔、宝妈等一列中年人，上到六十多岁大爷也在学习Python。所以我也是其中的一位，选择去学习Python。每天就是到处看和Python相关的公众号，论坛，博主等，只要相关的我都去看，只要有资料我一定要去”白嫖“。收集-整理-学习-找答案-实操，这样的操作坚持了快3个月的时间，最后我学会了”Hello

2021-08-05 16:16:57 129 1

空空如也

空空如也