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第180页 人工智能 关于人工智能的话题

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  ◎ 项目实训第三周记录
  ◎ 02-梯度下降、随机梯度下降
  ◎ 简明扼要理解YOLO v3
  ◎ 多层神经网络实验
  ◎ 论文翻译：《DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising》
  ◎ 视频修复的评估指标（evaluation metrics）
  ◎ 关于python可以运行，但不能debug的问题
  ◎ yolo(darkent)格式转换为pascal VOC数据格式
  ◎ k-mean算法
  ◎ 【HDU】机器学习【一】————线性回归方法处理非线性数据
  ◎ [Adaptive Autosar]深入理解--Time Synchronization
  ◎ 【成功解决并安装tensorflow】记录遇到过的坑
  ◎ Predicting Semantic Map Representations from Images using Pyramid Occupancy Networks
  ◎ R语言可视化【ggplot2】
  ◎ GPU环境下Python+Numba编程报错:RuntimeError: Numba cannot operate on non-primary CUDA context 55d3358f3aa0
  ◎ python使用gdal读取tif经纬度
  ◎ 【架构分析】Tensorflow Internals 源码分析4 - TF Core之MatMul Kernel 生命周期
  ◎ 使用pytorch中的API实现线性回归
  ◎ 文献阅读：Synthesizer: Rethinking Self-Attention in Transformer Models
  ◎ 14 - 如何保存模型权重和checkpoint
  ◎ Tensorflow 2|减少网络学习成本，实现迁移学习
  ◎ Matlab | 空间域水印技术：LSB（Least Significant Bit）：计算峰值信噪比PSNR（matlab源代码）
  ◎ Cartographer(2)--轨迹构建
  ◎ 线性调频信号(LFM)的形式及幅度谱、相位谱特性
  ◎ 【深度学习】TensorFlow实现逻辑回归预测
  ◎ Opencv实践项目之实时物体的测量——c++
  ◎ opencv学习一
  ◎ 《自动化机器学习》
  ◎ 将强化学习应用到量化投资中实战篇（神经网络模块开发）
  ◎ C# Emgucv编写hello Word （一）
  ◎ 3.4 随机梯度下降【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】代码实现
  ◎ 领域自适应论文（六十八）：Implicit Class-Conditioned Domain Alignment for Unsupervised Domain Adaptation论文原理
  ◎ 工作一年时期的土豆总结——复杂度和困难度
  ◎ 深度学习中的优化算法之BGD
  ◎ Day1 自学Pytorch----矩阵的创建
  ◎ transformer代码
  ◎ Mplus数据分析：分段潜增长模型，看jama如何玩转纵向数据的轨迹
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  ◎ 【神经网络】(18) EfficientNetV2 代码复现，网络解析，附Tensorflow完整代码
  ◎ 机器学习 K近邻算法_0(Matlab实现)
  ◎ RetinaNet详解（附Pytorch代码讲解）
  ◎ 行人轨迹论文:STUGCN:A Social Spatio-Temporal Unifying Graph Convolutional Network for Trajectory Predictio
  ◎ matplotlib出图细节以及提高出图质量(高dpi)
  ◎ MEM专业学位论文选题与研究设计
  ◎ Raki的读paper小记：PURE：A Frustratingly Easy Approach for Entity and Relation Extraction
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  ◎ ubuntu20编译运行orb-slam3踩坑
  ◎ 增加batch_size的一种方法：梯度累加
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  ◎ 第四章、sklearn中的降维算法PCA和SVD
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  ◎ 我用AI回怼美女汽车销售系列[yolo车牌识别](三)
  ◎ 机器学习（三）——决策树
  ◎ 初探强化学习(7)基于模型的强化学习的应用综述
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  ◎ Relation Modeling in Spatio-Temporal Action Localization 技术报告翻译
  ◎ 隐马尔可夫模型问题一：求模型观测序列的概率
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  ◎ 分类算法————决策树
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  ◎ VINS定位和即时八叉树建图步骤
  ◎ UCS-Net理解
  ◎ 深度理解特斯拉自动驾驶解决方案 3：规划与控制
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  ◎ OpenCV 中的绘制功能
  ◎ 【mAP】mean average precision 平均精度及其实现
  ◎ RoseTTAFold安装——alphafold的平替（4）
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