向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 随着信息通讯技术的不断发展，各行各业都产生了海量的数据，与此同时，一门新的学科应运而生—— 数据挖掘。数据挖掘是从大量数据（包括文本数据）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的信 息、知识和关联关系，并基于这些信息和相应规则建立可用于决策支持与优化分析的模型，提供可支持预测 性决策的方法和工具。此外，数据挖掘还可帮助企业和科研团体发现业务与学科中的新趋势，揭示已知的 事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为其
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 交通标志本身种类众多，大小不定，并且在交通复杂的十字路口场景下，由于光照、天气等因素的影响，使其被精确检测变得更加困难。提高上述场景下交通标志检测准确度，将有助于降低十字路口交通事故发生的概率。 提供真实场景的道路图片，部分图片给出了交通标志的标注结果，所有交通标志共计 5 个类别，分别为红灯、直行标志、向左转弯标志、禁止驶入和禁止临时停车。 数据示例如下： 初赛1/177，复赛1/12 全部 代码 ,方案详情 获取
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 Hi 时代的先驱者！ 你知道吗？无论是在硅谷还是在 BAT ，无人驾驶技术的发展都已经势不可挡。在不久的将来，个人交通出行的主要方式将会是成批的无人驾驶车，极大提升道路安全。 而目前，无人驾驶领域的职位需求已经进入白热化阶段，市场尤其青睐那些率先掌握尖端技术，并改善世界交通安全的无人驾驶车工程师。根据权威机构 Paysa 市场调研报告，无人驾驶工程师在美国的平均年薪达到 233K 美
人工智能在技术创新与产业落地高速发展的同时，也面临日渐突出的“人才荒”问题。 根据工业和信息化部人才交流中心编写的《人工智能产业人才发展报告（2019-2020）年》数据显示，我国人工智能产业中，有效人才缺口达 30 万，且特定技术方向和岗位上人才供需失衡比例尤为突出。 其中，计算机视觉（CV）领域岗位人才供需比为 0.09，相关人才属于极度稀缺程度。我国计算机视觉人才的严重不足可能由于研究起步晚和产业化积累不足，导致人才培养速度没有跟上产业发展需求，与求职内卷现象形成了强烈的对比。 计算机视觉（
公司介绍 轻舟智航（QCraft）是一支始创于硅谷的全华人团队，也是世界前沿的无人驾驶公司，致力于打造适应城市复杂交通环境的“老司机”，将无人驾驶带进现实。 以大规模智能仿真系统为核心能力，轻舟智航推出了专注城市复杂交通场景的无人驾驶方案“Driven-by-QCraft”，旨在助力合作伙伴打造城市无人驾驶移动空间，助推城市交通向全面智能化、网联化升级。作为国内Robo-Bus的领跑者，轻舟智航已在多个城市部署轻舟无人小巴，并率先在苏州启动常态化运营的5G无人公交项目。除了轻舟无人小巴，“Driven-by
为推动中国人工智能行业的发展，促进专业人才培养，以及推进人工智能领域一级学科建设，联盟联合腾讯公司定于2019年10-11月期间在华北、华南、华东、西北四大区域开展人工智能师资培训班或教学研讨会。 本期培训班定于11月16-17日，在西安交通大学举办，邀请来自西安交通大学教授以及腾讯公司认证的行业专家现场授课，为有志于在高校开展人工智能教育工作、培养人工智能人才的教师提供深入的学习和交流机会。 组织机构 主办单位： 信息技术新工科产学研联盟数据科学与大数据技术工作委员会 信息技术新工科产学研联盟物联网
其实，从那么多的大企业的实际应用就可以看出python已经在各个领域被广泛应用了。
车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示：
2017年3月5日“人工智能”正式写入2017政府工作报告，崭新的时代来了！Python凭借超高的开发效率与丰富的类库，加码无人驾驶、个人助理、金融、电商、医疗、教育等各大领域。预计2030年人工智能将造就七万亿美元规模的大市场，而Python就是人工智能七万亿市场的未来。
在地信行业中，ArcGIS可谓是耳熟能详，一些热门的职业，比如 地图数据内业处理技术员、项目实施工程师、GIS应用开发技术员等等，他们的工作都离不开ArcGIS的操作。不管你是想快速建模、写方案出效果图，还是用地图数据将工作成果完美呈现， 一段操作猛如虎的ArcGIS使用都必不可少。
由于OpenAI的安全设置，如果直接要求ChatGPT回答如何毁灭世界，它会一口回绝。
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大家有没有在某一个月黑风高的夜晚，为以下问题苦恼过，辗转反侧过…… 丨饱受好评的电影《流浪星球》的评分真的有我们想象中那么高吗？ 丨在北上广深哪里租房价格便宜、交通方便呢？ 丨有没有一个软件能在投资决策时自动观察数据，给我调仓的建议？ 丨如何为爱豆超越从0开发一个智能语音机器人？ 丨吃鸡游戏中哪里装备药品最富裕（俗话说得好：要吃鸡，先富裕）？ 网络不一定能告诉你最完整、最全面的答案，但上能搞定数据爬虫、下能快速开发程序的Python可以！ 1 来，Python告诉你北上广深在哪租房荷包会一夜变瘦：
使用可视化工具包探索Lyft预测数据集介，可视化动图非常消耗流量，请在wifi环境下查看本篇文章
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 所有论文 包括已经录制完成和之后将要介绍的论文。选取的原则是10年内深度学习里有影响力文章（必读文章），或者近期比较有意思的文章。当然这十年里重要的工作太多了，不可能一一过一遍。在选取的时候我会偏向一些之前 直播课 中没讲到过的。 总论文数 67，录制完成数 32 全部 代码 ,预训练模型 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 论文 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： d
上周，美国亚利桑那州发生了第一起无人驾驶撞人致死案件，将无人驾驶汽车再一次推上了风口浪尖。“到底该不该发展无人驾驶”也再次成为了热议话题的中心。 无人驾驶作为一项新兴技术，就像一个刚学走路的孩子，必然少不了磕磕碰碰。事实上，在过去几年的时间里，Google、Tesla、Uber 等无人车先驱企业都遇到过无人车事故，只是没有伤人而已。 可见技术早期发生事故是常态，我们对无人车的批判，就像一个多世纪前马车夫对汽车的恐惧。但是和当年人类驾驶汽车不同，无人驾驶的每次事故都会成为一次教训，被写到系统的代码中，来避免再
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 安装依赖 pip install requests 使用方法 浏览器打开：https://order.jd.com/center/list.action 没登录就登录 F12 控制台 console 栏输入 console.log(_JdJrTdRiskFpInfo, _JdEid) 参数依次对应： _JdJrTdRiskFpInfo => self._JdJrTdRiskFpInfo _JdEid => self.
内容提要：Lyft 近日发布了一个 Level 5 级别的自动驾驶预测数据集，包含了超过 1000 个小时的驾驶记录。此外，公司还发起自动驾驶运动预测挑战赛，奖金池 3 万美金。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 网络工程师群体，随着技术的迅速发展，虚拟网络、SDN的兴起，云计算等复杂场景的技术需求，可谓面临的挑战越来越多。 尤其在数字化转型大行其道的今天，网络基础建设和运维管理的标准化、自动化、数据可视化、智能化都是大势所趋。 在此背景下，网络工程师一定要关注如何培养自动化运维能力，如何进行技术修炼，如何在职业发展路径中一步一步成长。 为此，我们特邀请到网工领域极具声望的大咖老师，从专业的角度为大家解答有关网工的一切问题！ 01 直播嘉宾 王印 知乎
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在自然语言处理领域中，预训练语言模型（Pretrained Language Models）已成为非常重要的基础技术，本仓库主要收集目前网上公开的一些高质量中文预训练模型。 NLU系列 BERT RoBERTa ALBERT NEZHA XLNET MacBERT WoBERT ELECTRA ZEN ERNIE RoFormer StructBERT Lattice-BERT Mengzi-BER
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 人类的活动离不开位置，从空间上可以表征为坐标，从文本上表征为通讯地址。通讯地址广泛存在于电商物流、政府登记、金融交通等领域。对通讯地址的分析、聚合服务已经是一项重要基础服务，支撑着诸多互联网场景，比如地图搜索、电商物流分析等。实际应用中，地址文本存在写法自由、缺省别名多、地域性强等特点，对地址的解析、归一和匹配等都造成困难。针对这些难点，阿里达摩院机器智能技术团队联合CCKS2021大会举办此次地址评测任务。该评测包含2
2022年4月24日，淄博市城市快速路网建设工作专班、淄博市城市资产运营有限公司发布《山东省淄博市城市快速路网建设项目一期工程智慧交通设施建设项目》招标公告。 建设规模：淄博市城市快速路网建设项目一期工程智慧交通设施建设，包括快速路智慧交通系统与地面系统交通设施工程。快速路智慧交通系统，以“全面感知、重点监管、疏控结合、有效保障”的建设思路，采用先进、开放的“云网边端”系统总体架构体系，建设包括“交通运行智能感知与监测设备、车辆特征识别与行为监管设备、交通信息诱导服务设备、应急状况管控处置设备、快速路智能交
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型，并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明： 结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练，在test上评估得到的表现，没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 此项目可监控近千家中国企业的官方网站的新闻动态，如有更新，系统能在最短2分钟之内通过邮件发送更新的标题和链接。更新的信息流也可通过浏览器查看。监控的公司和站点可以添加删除。 原理：定期抓取网站html, 使用difflib比对新旧页面源码，发现增加的部分，提取url和text，过滤筛选，保存MySQL数据库。定期把更新的url和text，通过邮件发送给订阅者。 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然
2022年2月25日，重庆市建设项目管理有限公司发布《主城区智能交通系统升级改造工程（标段一）中心平台总集成项目（第四次）》招标公告，本次招标项目工程总投资额为44181万元，本次招标项目合同估算金额为13078.430897万元。 项目概况与建设规模：在公安网、专网、互联网分别建设公安交通集成指挥平台、智能交通集成管控平台、互联网信息服务平台等三大应用平台，打造中心城区城市交通大脑云平台；改扩建交通信号控制、交通视频监控、交通违法监测、交通事件检测、交通流信息采集、交通诱导、卡口系统、通信系统等八类基础应
重庆市公安局《主城区智能交通系统升级改造工程（标段二）外场基础子系统项目》三次招标，第三次中标候选人为南京莱斯信息技术股份有限公司，中标金额 1 亿元。 （第一次）招标公告 2019年11月12日，重庆市公安局发布《主城区智能交通系统升级改造工程（标段二）外场基础子系统项目》招标公告，本项目建安费约23000万元。 项目概况：在公安网、专网、互联网分别建设公安交通集成指挥平台、智能交通集成管控平台、互联网信息服务平台等3个平台及城市交通大脑；改扩建交通信号控制、交通视频监控、交通违法监测、交通事件检测、交
今天是高考第一天，6月7日，百度推出的数字人度晓晓作答了全国新高考Ⅰ卷题为《本手、妙手、俗手》的议论文，该作文引发关注。据悉，度晓晓仅需40秒就能根据作文题创作40多篇文章。事实上，除了AI写作，还有很多AI已经涉猎的领域。AI已经具备了很强的理解和生成能力，能够实现创意作品的自动生成，包括AI作画、AI写歌、AI剪辑等。未来，基于大模型的AIGC将会开放赋能到更多的内容生产领域。
NVIDIA推出的NVIDIA Transfer Learning工具包（TLT）主打“无需AI框架方面的专业知识，即可为智能视频分析和计算机视觉创建准确而高效的AI模型。像零编码的专业人士一样发展。”
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 实现思路 📷 数据处理 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 原始数据集包含的图片数量很多，我从中筛选了大约10000张图片（筛选条件为：由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张） 图片尺寸统一为 100x100，文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png，其中性别1
掌握Python基础理论知识、了解第三方数据科学库，能够使用Python语言进行初级机器学习编程。掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。
有工作的还好，可以远程办公，但是大学生朋友们可是憋坏了，放假前想着假期一定要玩个痛快。
时间序列数据在许多领域中都非常常见，如金融、气象、交通等。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模，并提供相应的代码示例。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 项目描述 本项目是一个带有超级详细中文注释的基于GPT2模型的新闻标题生成项目。 本项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目，并根据自己的理解，将代码进行重构，添加详细注释，希望可以帮助到有需要的人。 本项目使用HuggingFace的transformers实现GPT2模型代码编写、训练及测试。 本项目通过Flask框架搭建了一个Web服务，将新
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 之前只用过单线程处理，加载模型进行测试，运行时间上也可以接受。但是现在需要处理比较大量的数据，如果进行线性处理，可能测试一次就花10个小时，而且还不知道结果怎么样，所以多线程就必须使用上了。有关线程部分主要参考：https://junyiseo.com/python/211.html 1 多线程 多线程类似于同时执行多个不同程序，线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在构建模型时，调参是极为重要的一个步骤，因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢？所以这里记录一下选择参数的方法，以便后期复习以及分享。 （除了贝叶斯优化等方法）其它简单的验证有两种方法：1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法，逐个来验证。 很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score： 我使用是cross_
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 最近遇到一个问题，如何读取仪表中的指针指向的刻度 📷 解决方法有多种，比如，方案一：模板匹配+边缘检测+霍夫直线检测，方案二：神将网络（CNN）目标定位等， 其中CNN就有点麻烦了，需要一定数量的训练样本，太麻烦，而方案一太普通，最后我采用了方案三， 方案三:模板匹配+k-means+直线拟合 具体做法如下： 首先说一下模板匹配，它是OpenCV自带的一个算法，可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置，如果模板找
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt) 数据格式 文档的每一行代
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 中文微博情感分类语料库 "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 基于Flask RESTful api的图像特征检索方案，api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果，主要用于图像去重，后续拓展使用范围。 1. 项目说明： 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发，同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search，设计出基于Flask的RESTful api接口，目的是为了解决以下几个场景问题： 1）本地已经存储大规模
Python机器学习模型建立起来之后，如何对它的性能进行优化？按照本指南中的三个步骤可以对任意优化库设置自动调优。
本项目是利用YOLOv4进行口罩佩戴检测，使用PyTorch实现。虽然现在国内疫情基本得到有效遏制，但防控仍不可过于松懈，在一些公共场合佩戴口罩还是必不可少的。基于此，自己做了该项目，后续打算继续改进，争取将其运行到边缘设备上。希望本项目能给疫情常态化防控出一份力，也希望真正的新年早日到来。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 火爆全网的小游戏羊了个羊到底藏了什么套路？几乎所有人上班下班都在玩，可通关率据说还不到1%。 其实这个游戏和你的策略或技术没啥关系，完全是算法和运气在折磨你。十年前我们玩空当接龙的时候，所有牌都是明牌，理论上可以算出最优解；但羊了个羊不一样，策略再好也不能稳赢，因为你根本不知道一张牌底下藏着什么牌，这和斗地主还不一样，斗地主的牌堆是固定的，但游戏里的牌堆可以被算法改变。 知乎上有人算出了通关概率，游戏一共有14种图案，即使按照逐渐消层的最优解，底下的牌也有200多万
我跟几位BATJ现职的CV算法工程师聊了聊学习路径的话题—— 学习CV要具备哪些基础？ CV算法工程师应当掌握哪些技能？ 01 学习CV要具备哪些基础 01 编程与数理基础 掌握Python基础理论知识、了解第三方数据科学库，能够使用Python语言进行初级机器学习编程。掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。 02 机器学习基础 了解线性回归、逻辑回归、决策树等机器学习经典模型、能够基于Python语言上手机器学习算法实践。 03 深度学习基础 熟练卷积神经网络和循环神经网络、了解简单的Pytor
西南交通大学 铁路运输组织与优化 郭孜政教授团队 招募科研助理（长期招聘） ✦✦ 郭孜政教授 西南交通大学交通运输与物流学院教授、博导，团队负责人。具有轨道交通和工程心理学的双重背景，现任综合运输四川省重点实验室副主任、世界交通运输大会轨道交通运营与安全学科组主席、中国人类工效学会复杂系统人因分会发起委员、中国心理学会工程心理学会委员等。以第一/通讯作者发表SCI/SSCI/EI检索论文40余篇，出版专著2部。以第一发明人取得发明专利15项，软件著作权 3 项，主持纵向课题10余项，横项课题80余项，
火热了半年多，国内大模型领域迎来中场战事，眼下入场的包括在垂直领域深耕多年的机构、企业，开始借助行业特色优势打入大模型战场。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架 YOLOv6关键技术介绍 YOLOv6 主要在 Backbone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进： 我们统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck ：受到硬件感知神经网络设计思想的启发，基于 RepVGG style[4] 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。
Lyft 的使命是用世界上最好的交通工具改善人们的生活。我们相信，在未来，无人驾驶汽车将使交通更加安全，人人都更加方便。这就是为什么 Lyft 的无人驾驶部门 Level 5正在为 Lyft 网络开发一个完整的无人驾驶自治系统，给乘客提供这种技术的便利。然而，这是一项极其复杂的任务。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 📷 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。 鉴于max pooling不可逆，因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 监督部分 第二章 感知机： 博客：统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻： 博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现：KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯： 博客：统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现：NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树： 博客：统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现：
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