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2022年12月14日
ViT Transformers提炼分析
摘要: 达摩院modelscope模型开源平台快速体验ViT模型。
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posted @ 2022-12-14 00:58 tanv
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Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial Scenarios论文详解
摘要: 基于Transformer的第一个实现工业TensorRT实时落地的Next-ViT结构。
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posted @ 2022-12-14 00:46 tanv
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2017年10月28日
(原创)(四)机器学习笔记之Scikit Learn的Logistic回归初探
摘要: (四)机器学习笔记之Scikit Learn的Logistic回归初探
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posted @ 2017-10-28 14:30 tanv
阅读(7107)
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2017年10月27日
(原创)(三)机器学习笔记之Scikit Learn的线性回归模型初探
摘要: (三)机器学习笔记之Scikit Learn的线性回归模型初探
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posted @ 2017-10-27 10:23 tanv
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2017年10月26日
(原创)(二)机器学习笔记之数据预处理
摘要: 机器学习笔记之数据预处理
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posted @ 2017-10-26 21:14 tanv
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2017年10月25日
(原创)(一)机器学习笔记之数据探索
摘要: 机器学习笔记之数据探索
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posted @ 2017-10-25 00:37 tanv
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2017年10月22日
(转)十分钟入门pandas
摘要: 本文是对pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译
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posted @ 2017-10-22 00:11 tanv
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2017年10月9日
(原创)机器学习之概率与统计(三)- 极大似然估计
摘要: 机器学习之概率与统计(三)笔记- 极大似然估计
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posted @ 2017-10-09 22:04 tanv
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2017年10月7日
(原创)机器学习之概率与统计(二)- 多元随机变量及其分布
摘要: 机器学习之概率与统计(二)- 多元随机变量及其分布
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posted @ 2017-10-07 21:31 tanv
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2017年10月6日
(原创)机器学习之概率与统计(一)- 随机变量及其分布
摘要: 机器学习之概率与统计(一)笔记: 随机变量及其分布
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posted @ 2017-10-06 22:31 tanv
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1. Re:(原创)机器学习之概率与统计(二)- 多元随机变量及其分布
公式不是那么重要,关键是理解,能够融会贯通。最近也打算入门机器学习,把数学再啃一遍。
--jinhaolin
2. Re:机器学习之概率与统计(三)- 极大似然估计
厉害厉害
--秋天里的麦子
3. Re:机器学习之概率与统计(二)- 多元随机变量及其分布
@ 吴大炮这是机器学习里用到的概率与统计的几乎所有知识,掌握这些知识,便可以对机器学习进行深入分析。...
--tanv
4. Re:机器学习之概率与统计(二)- 多元随机变量及其分布
这公式看的头晕呐
--吴大炮
5. Re:机器学习之概率与统计(二)- 多元随机变量及其分布
这样纯贴公式,有点不信你能搞定
--寻风问雨
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