摘要: 在本教程中,我們將使用 PyTorch 實現基於 YOLO v3 的目標檢測器,後者是一種快速的目標檢測算法。本教程使用的代碼需要運行在 Python 3.5 和 PyTorch 0.3 版本之上。

摘要: In this post we’re going to work with time series data, and write R functions to aggregate hourly and daily time series in monthly time series to catch a glimpse of their underlying patterns. For this analysis we’re going to use public meteorological data recorded by the government of the Argentinian province of San Luis. Data about rainfalls, temperature, humidity and in some cases winds, is published in the REM website (Red de Estaciones Meteorológicas, http://www.clima.edu.ar/). Also, here you can download meteorological data (in .csv format) that has been recorded by weather stations around different places from San Luis.

摘要: 編程時遇到問題大部分的人會習慣性去查找資料,但本篇作者認為,相較於快速找到答案缺法思考過程,應學習如何用函數和概念理解每次遇到的問題;調整學習法或編程習慣,才能真正提升效率、也能幫助我們對語法更加熟知。

摘要: 雖然ICLR 2018將公開評審改成了評審人和作者相互不知道雙方信息的雙盲評審,但論文的投稿者仍然可以通過其他公開渠道對其論文進行推廣。尤其對於大公司研究院來說,早早公開自己的論文能比盲審有額外加成,例如雷鋒網就注意到,就在上週五ICLR論文投遞截止後不久,NVIDIA在Blog上就發布了一篇通過生成對抗網絡(GAN)產生獨特面孔的新方法,這篇論文正是NVIDIA投遞到ICLR的論文之一。

摘要: 生成對抗網絡一直是非常美妙且高效的方法,自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一個生成對抗網絡以來,各種變體和修正版如雨後春筍般出現,它們都有各自的特性和對應的優勢。本文介紹了主流的生成對抗網絡及其對應的 PyTorch 和 Keras 實現代碼,希望對各位讀者在 GAN 上的理解與實現有所幫助。

摘要: Google Finance no longer provides data for historical prices or financial statements, so we say goodbye to getSymbols.google() and getFinancials.google(). (#221) They are now defunct as of quantmod 0.4-13.

摘要: 「贏者詛咒」:贏得拍賣品的中標者出價高於其他競標者,但他很可能對拍賣品估價過高,支付了超過其價值的價格,從而贏得的拍賣品的收益會低於正常收益甚至爲負。換句話說,就是當你一心想要贏得競標時,卻偏離了你原本的目的:當我們爲各種測評任務中取得的分數歡欣鼓舞時,可能我們已經受到了「贏者詛咒」。

摘要: 創建一個爬蟲項目,以圖蟲網為例抓取裡面的圖片。在頂部菜單“發現” “標籤”裡面是對各種圖片的分類,點擊一個標籤,我們以此作為爬蟲入口,分析一下該頁面

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