我们在用wordpress开发时经常会用到上一篇下一篇的功能，<?php previous_post_link('%link') ?> <?php next_post_link('%link')
思路上其实非常简单：通过构建一个新的表，将销售额度量值放进去，排序，前10名用原先的类别，后面的都替换为others，拖到表中排序即可。
iCDO原创作者：孙维 本文长度约为3800字，预估阅读时间10分钟。 上一篇文中（点此阅读），我们讲了使用Google Analytics（以下简称GA）进行App埋点时，首先应该统计的8个事件。接下来经过代码部署和App上线，我们就能在报告里看到数据啦，所以本篇文章会着重讲事件报告该如何查看。其实不仅是App，网页版的GA事件报告也可以用今天讲的方法来分析。 之前说到，小孙写了一份GA事件埋点的需求文档给到程序员小孟。虽然文档里的需求很多，但由于GA埋点开发比较简单，所以基本上没有耽误App上线的进度
上篇文章《手把手教你用深度学习做物体检测(二)：数据标注》中已经介绍了如何准备我们训练模型需要用到的数据，上篇文章中有个需要注意的地方就是在生成yolov3所需格式的文件时，务必在unbuntu下生成，我之前在windows下生成然后传到ubuntu上去的，其中的路径需要手动修改成unbuntu下的路径，而且后面在unbuntu下训练的时候会遇到编码问题导致报错。数据以及目录结构如下图：
今天给大家介绍一篇 ICLR 2021 的文章，来自卡耐基梅隆大学，香港科技大学，北京大学和马萨诸塞大学阿默斯特分校（是 MEAL 系列作者的一篇最新力作）。
AI 科技评论今天给大家介绍一篇 已被 ICLR 2021 接收的论文，论文作者来自卡耐基梅隆大学、香港科技大学、北京大学和马萨诸塞大学阿默斯特分校（是MEAL系列作者的一篇最新力作）。
这篇文章即是技术篇又是跟项目架构设计相关的文章，（个人是这样感觉的），一直在搜集和总结产品架构方面的技术和技巧，很多时候都是自己知道，但是不知道怎么写出来，恰好看到一篇别人的文章就借机在今天就简述下load方法在简化类的负载、结构化工程方面的实践吧！在原文作者的基础上，我又亲测后添加了一些新的知识，大家比较后就会发现的，文章最后会附出我布局这篇文章的原文出处。
最新比较闲，为了学习下Android的开发构建ASP.NET MVC4+EF5+EasyUI+Unity2.x注入的后台管理系统（1）-前言与，虽然有点没有目的的学习，但还是了解了Android的基本
这一报告的意义在于，对语言发育迟缓、词汇检索困难的临床人群、以及需要增强语言生成的教育环境，机器人或许能起到十分重要的作用。
最近，一位美国小哥用GPT-3写的博客，就打败了一票人类作者，登上了新闻平台技术板块热榜第一？？
如果没有 RSS，用户将不得不每天检查您的网站是否有更新。这对许多用户来说可能太耗时了。使用 RSS 订阅（RSS 经常被称为新闻订阅或 RSS 订阅），他们可以使用 RSS 聚合器（收集和排序 RSS 订阅的站点或程序）更快地检查您的网站。
本报告从三个方面介绍基于概率主题模型的高分辨率遥感图像非监督语义分割，首先介绍语义分割基本的内涵和完成语义分割所涉及到的一些方法，其次介绍一些常见的概率主题模型，最后介绍一些简单的应用。
这篇文章主要的工作算是机器学习和神经科学的结合工作，需要读者在这两个方向有一定的基础。 另有科普版本，结构更加清晰，不过删减了很多内容。科普版本如下： 用深度学习来解析梦境中出现的物体 - 行为与认知神经科学 （https://zhuanlan.zhihu.com/p/27948255） 机器学习简介：机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。最近大火的深度学习则是机器学习的一个分支，主要用基于人工神经网络的各种方法来实现目的，现在有很多变种，本文中使用的神经网络是一个
【导读】近日，机器学习工程师Tarang Shah发布一篇文章，探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标：精确度和召回率，然后详细讲解了目标检测领
在前一篇文章中，简单的以为可以将计算总数的部分去掉，但是如果去掉了总数的计算，就没法计算每个文章的热度（就是相似文章的数量），这点客户没法接受。
注意，后面两列都是度量值。理论上不会同时显示两个名称为“器具”的行，也不会同时出现三把“椅子”，且对应着不同的聚合值。
01 — TF-IDF主要做什么？ 文本分类中大都用到TF-IDF技术，比如扔给我们1篇新浪网推送的消息，让机器判断下属于新闻类，还是财经类，还是体育类，还是娱乐类；再比如，今日头条推送的1篇消息，如何提取出里面的关键词汇，以此推荐给符合我们胃口的文章。 02 — TF-IDF主要思想 TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率 TF 高，并且在其他文章中很少出现（IDF值大），则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。 03 — TF-IDF全称叫什么？ TF-IDF
前面的一篇文章：3D目标检测深度学习方法中voxel-represetnation内容综述（一）中笔者分享了如果采用voxel作为深度学习网络输入的backbone的几个重要的模块。也就是目前比较流行的One-stage的方法SECOND的1.5版本，在KITTI和Nuscenes的榜单上都能算是19年比较经典和高效的方法，这一篇文章，笔者填一下上一篇文章的坑，上一篇文章中说到目前的方法可以按照精度和速度两个方面做出研究，其中因为voxel-representation的方法本身是高效的，因此主要在速度上做出研究的方法还是远远少于在精度上做文章的。 笔者看到的在精度上做文章的研究工作主要可以分为如下几种：（1）refine（2）loss（3）fusion（4）backboe -structure（5）others。 下面笔者就这几种改进方式选择一些典型的文章做一定的简单分享，如果要深入理解文章的改进，还是很需要研究文章本身和阅读其代码的。
从一个完整的机器学习任务来看，在选择完特征之后，特征表达的任务就是要将一个个的样本抽象成数值向量，供机器学习模型使用。因此，特征表达就要兼顾特征属性和模型需求这两个方面。
在这篇文章中，我将用简单的术语解释决策树。这可以被认为是一个关于决策树的傻瓜教程，虽然我个人不太喜欢这种表达。
**建立模型通过长文本数据正文(article)，预测文本对应的类别(class) **
本号之前就已经有一篇文章关于探索《泰坦尼克号》的生还数据案例，文章中完全使用 Python 分析出一系列数据背后的逻辑。
“ 本文是用深度学习做命名实体识别系列的第一篇，通过本文，你将了解如何用brat做文本数据标注。”
首先，在brat项目的data目录下新建一个project目录，然后在brat项目的主目录下找到以下文件，复制到project目录：
来源：数据种子（ID:wujiedata） 作者：无界新闻记者 杨佳 推荐语：通过本文及文末推荐的2篇文章，向你展现文本分析、统计的力量 在微信公众号每天推送的文章汪洋里，有哪些文章可以突破十万加，登
今天为大家介绍的是来自Kamal Choudhary团队的一篇论文。在这项工作中，作者介绍了ChemNLP库，它可用于以下方面：（1）整理材料和化学文献的开放访问数据集，开发和比较传统机器学习、transformer和图神经网络模型，用于（2）对文本进行分类和聚类，（3）进行大规模文本挖掘的命名实体识别，（4）生成摘要以从摘要中生成文章标题，（5）通过标题生成文本以建议摘要，（6）与密度泛函理论数据集集成，以识别潜在的候选材料，如超导体，以及（7）开发用于文本和参考查询的网络界面。作者主要使用公开可用的arXiv和PubChem数据集，但这些工具也可以用于其他数据集。此外，随着新模型的开发，它们可以轻松集成到该库中。
之前的工作主要是基于CNN和RNN在做，前段时间因为项目需要，相对系统的了解一下图神经网络，包括理论基础，代表性的GNN（GCN， GraphSAGE和GAT）以及它的一些应用。GNN主要是应用在一些存在复杂关系的场景中，比如推荐系统，社交网络，分子结构等，在CV中并不主流。但它在CV和医学图像分析中也有被用到，本文主要是针对GNN的原理及其在这两方面的应用简单做个分享，主要是由之前在组会上分享过的PPT内容整理而成。
兄嘚们，小编考完PMP回来了。本文我们学习泊车场景的感知中较为关键的一个模块，即鱼眼相机的目标检测。从介绍开源数据集开始，讨论目前一些针对鱼眼相机进行目标检测的方法，最后针对端到端的目标检测分析输入端，网络端，输出端的关注点。
当我们想要切入某个领域时，显然这个领域已经有大量前人的工作，包括大家常用的模型、数据集、评价指标等等，初出茅庐的你却不知道这些大家习以为常的背景知识，那么如何才能快速切入一个子领域呢？
上次的文章发出之后发现忘了补充数据源的链接，之后咸鱼补充在留言区了，有需要动手实践的朋友可以自取，下面是直通车：
整体来源于张戈博客，本处仅是修改添加了一处显示文章分类的小功能，若是一篇文章有多个分类，默认使用第一个。经测试好像对于七牛中设置了空间防盗链的不太友好，可能会报2007错误。
LogiKM(改名KnowStream) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！ 。
本文由 erdaoo 学习本站的 WP Theme 教程之后的学习笔记整理，经本站整理，erdaoo 本人同意之后在本站发表，以便给更多学习 WP Theme 教程的人帮助。
本文介绍的将会是推荐系统最古老的算法：基于内容的推荐算法（Content-Based Recommendations CB）。
说起伪静态规则基本都很熟悉了，因为无论是zblog还是wp亦或者是其他php程序很多都是使用伪静态实现的，今天就伪静态的设置水一篇教程文章，因为最近有网友反馈不会设置伪静态，好吧，看了今天这篇文章基本
next_post_link()函数是常用的Wordpress函数之一，用于显示当前文章相邻的下一篇文章链接，上一篇、下一篇文章几乎是当下网站都会添加的文章页面元素，据说是有利于SEO优化。本篇内容博客吧分享获取下一篇文章函数next_post_link()使用教程和方法。
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以新世相的文章为例，新世相作为一个篇篇10万加的现象级公众号，曾创造出无数个刷屏奇迹。到底是什么题材，可以创造出爆款呢？除了一些写作的方法论，我们可以从数据挖掘这个角度，得到一些规律。
虽然花了半天多的时间终于实现了这个功能，但其实为了这个功能已经耗费了好几个月的时间，当初建站没多久，就想在里面发些小状态、微博、说说一类的东东，于是开始在网上百度方法，发现好多人都在找，真正有用的东东并不多，于是就只好开始自己的折腾之旅。真正给了我灵感的可以说是知言博客，废话了这么久，大家都等急了吧？那就开始喽：
本文是谷歌对CVPR ' 19上发表的一篇文章的综述，文章的标题是Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples。它为最常用的损耗(softmax-cross-entropy、focal loss等)提出了一个针对每个类别的重新加权方案，能够快速提高精度，特别是在处理高度类不平衡的数据时。
【新智元导读】每年在机器学习相关的顶会中，有关生成对抗网络GAN的理论和实证研究论文非常多，如何评估这些论文的新颖性，如何评估模型是否有真正的突破，以及如何避免埋没好论文，是值得关注的问题。GAN的提出人、谷歌工程师Ian Goodfellow近日发表一系列推文，谈论这些问题的解决方法，以及他对目前GAN进展的一些忧虑。 有许多关于 GAN 如何工作的理论或实证研究论文，关于如何用 GAN 做新奇而有趣的事情的论文（例如关于应用在无监督翻译的第一篇论文），新的度量标准等等。但这个主题不是关于那些。 还有很
最近读到一篇模型蒸馏的文章 [1]，其中在设计软标签的损失函数时使用了一种特殊的 softmax：
【新智元导读】在刚刚结束的 NIPS Challenge on Predicting the Genetic Variants to Enable Precision Medicine (organized by MSKCC)中，康奈尔大学威尔医学院助理教授王飞所带领的实验室在1300多个参赛队伍中脱颖而出，获得前三的成绩。王飞教授特为新智元撰写此文，介绍研究成果。 2017年11月8日，国家会议中心，王飞教授将在AI WORLD 2017世界人工智能大会AI Industry论坛进行以《人工智能与智慧医疗
这是专栏《图像分割模型》的第12篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。
那么我们基本上可以得出结论了：数据表是由子类别和年度组合构成，把每年的子类别对应的销售额放进去，通过筛选年度切片器，达到选择不同年份时显示不同的销售额。
近年来随着传统人工智能算法逐步陷入瓶颈，人们期待与从脑科学中得到相应的启发来改进模型，进而从狭义人工智能走向通用人工智能。类脑智能作为人工智能重要的应用方向之一，也在逐步探索高效、快速并且具有生物可解释性的算法模型。
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