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互联网技术面试最后反问面试官思路及问题整理分享

互联网面试时通常面试官都会问面试者有什么问题要问的。对于面试者来说,这是了解一些自己感兴趣的问题好机会。那做为面试者应该问哪些问题呢?本文整理的问题对于参加技术面试的人来说一些可以思考提问的方向资源整理自网络,源地址:https://github.com/yifeikong/reverse-interview-zh预期使用方式•检查一下哪些问题你感兴...

2019-10-14 22:19:47

历史最全DL相关书籍、课程、视频、论文、数据集、会议、框架和工具整理分享

本文整理了与深度学习、人工智能相关丰富的内容,涉及人工智能相关的思维导图(+100张AI思维导图),深度学习相关的免费在线书籍、课程、视频和讲座、论文、教程、研究人员、网站、数据集、会议、框架、工具等资源。内容整理自网络,源地址:https://github.com/Niraj-Lunavat/Artificial-Intelligence带链接版...

2019-10-14 22:19:15

深度学习压缩感知(DCS)历史最全资源汇总分享

压缩感知(Compressedsensing),也被称为压缩采样(Compressivesampling),稀疏采样(Sparsesampling),压缩传感。它作为一个新的采样理论,它通过开发信号的稀疏特性,在远小于Nyquist采样率的条件下,用随机采样获取信号的离散样本,然后通过非线性重建算法完美的重建信号。压缩感知理论一经提出,就引起学术界和工业界的广泛关注。他在信息论...

2019-10-14 22:18:41

谷歌Tensorflow 2.0最全书籍、实战项目、代码、官方视频教程分享

TensorFlow2.0已经正式发布了。这里为大家推荐了一些关于Tensorflow2.0的优质学习资源:1、TensorFlow2.0很多方面特性都基于Keras,强烈建议深度学习新手先学习FrançoisChollet写的书《DeepLearningwithPython》,以及随书附带的代码https://github.com/fch...

2019-10-08 10:50:17

Scala最新书籍-《函数式编程科学之Scala实战》pdf级随书代码分享

这本书对函数式编程所需要的理论知识的系统性的阐述。本书从基本原理讲起,包含了所有详细地解释、推导和证明。读者需要通过长时间的精神集中和努力学习困难的概念。这本书需要一定的数学基础,至少对基础代数比较了解。文末附本书最新pdf及随书代码下载地址。第一部分是介绍性的,可能适合编程初学者。从第五章开始,这种材料就不适合初学者了。本书中的演示是独...

2019-10-08 10:49:03

10000条“视频/音乐/书籍数据”命名实体识别标记数据分享

类似于人名/地名/组织机构名的命名体识别数据集,资源标注了大约10000条视频/音乐/书籍数据。数据的意义希冀能够基于此训练NLP模型识别句子中的视频/音乐/书籍等名称信息.资源整理自网络,源地址:https://github.com/LG-1/video_music_book_datasets标注数据下载地址:https://githu...

2019-10-08 10:48:24

深度学习压缩感知(DCS)历史最全资源汇总分享

压缩感知(Compressedsensing),也被称为压缩采样(Compressivesampling),稀疏采样(Sparsesampling),压缩传感。它作为一个新的采样理论,它通过开发信号的稀疏特性,在远小于Nyquist采样率的条件下,用随机采样获取信号的离散样本,然后通过非线性重建算法完美的重建信号。压缩感知理论一经提出,就引起学术界和工业界的广泛关注。他在信息论...

2019-10-08 10:47:44

Scala最新书籍-《函数式编程科学之Scala实战》pdf级随书代码分享

这本书对函数式编程所需要的理论知识的系统性的阐述。本书从基本原理讲起,包含了所有详细地解释、推导和证明。读者需要通过长时间的精神集中和努力学习困难的概念。这本书需要一定的数学基础,至少对基础代数比较了解。文末附本书最新pdf及随书代码下载地址。第一部分是介绍性的,可能适合编程初学者。从第五章开始,这种材料就不适合初学者了。本书中的演示是独...

2019-10-03 15:04:10

东南大学2019年最新研究生精品课程《知识图谱》资源分享

该课程系统地讲解了知识图谱相关的知识,涉及知识表示、知识建模、知识抽取基础(数据采、实体识别、关系抽取、事件抽取)、知识融合、知识图谱表示学习、知识存储、基于知识的智能问答、实体链接、知识推理等所有知识图谱相关的知识点。该课程适用于研究生、对知识图谱感兴趣的研究人员和工程师。文末附课程ppt等资料下载地址。课程目录第1讲知识图谱概论(2019-3-1,...

2019-09-15 09:53:08

简明深度学习学习资料分享:从基础到进阶

推荐一份网友朱鉴整理的《一份简短的深度学习笔记》资源,简洁、全面、详细。从深度学习设计的微积分、线性代数、概率论、凸优化开始讲起,然后详细整理了深度学习中所有的基础知识,涉及神经网络与反向传播、激活函数原理、损失函数、参数优化和网络结构等详细的深度学习基础知识。资源整理自网络,源地址:https://github.com/jianzhu/dl-notes...

2019-09-08 21:24:15

历史最全、最细、近一年最新 知识图谱相关经典论文分享

本资源包含了知识图谱相关最全、最细、以及近一年最新经典论文,涉及知识表示、知识建模、知识抽取基础(数据采、实体识别、关系抽取、事件抽取)、知识融合、知识图谱表示学习、知识存储、基于知识的智能问答、实体链接、知识推理等所有知识图谱相关的知识点。资源整理自网络,源地址:https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse知识图谱构建...

2019-09-06 08:51:27

9个精品AI开源免费实战项目助你掌握AI工程师基本技能

通过这9个精品AI开源免费实战项目,助你胜任一份人工智能工程师的岗位。资源来源于网络,源地址:https://github.com/Fabsqrt/BitTigerLab/blob/master/ArtificialIntelligent/README.md基础篇如何实现人工智能贪吃蛇每个人的心中都有一段贪吃蛇的记忆。我小时候就在想,如何能够让贪吃...

2019-09-06 08:50:56

自动化机器学习(AutoML)文献/工具/项目资源大列表分享

本文整理了与自动化机器学习相关的经典论文、开源工具、项目、免费经典书籍、会议、经典文章和其他资源的列表。AutoML介绍AutoML是使用机器学习方法和过程来自动化机器学习系统并使其更容易访问的相关的工具和技术。它存在了几十年,所以不是一个全新的想法。GoogleBrain和许多其他公司最近的工作重点是AutoML,一些公司已经将这项技术商业化...

2019-09-02 22:31:11

2019年Google最新中文版《机器学习速成课程》分享

机器学习热爱者的自学指南机器学习速成课程包含一系列视频讲座课程、实际案例分析和实践练习。文末附本课程所有视频及资料下载地址本课程将解答如下问题了解Google专家针对机器学习方面的关键概念提供的最佳做法。1、机器学习与传统编程有何不同?2、什么是损失,如何衡量损失?3、梯度下降法的运作方式是怎样的?4...

2019-09-02 08:53:51

百度、腾讯、阿里AI云平台资源分享

本文整理了百度、腾讯、阿里的AI云平台资源,详细描述BAT内部AI技术整体布局及落地整体情况,涉及自然语言处理、语音、图像和自动驾驶等方面。提供了丰富且免费的API,以及详细的文档说明,感兴趣的朋友可以看看。百度大脑AI开放平台地址:https://ai.baidu.com/阿里云人工智能算法平台地址:https://www.ali...

2019-08-31 23:32:13

斯坦福CS236-深度生成模型2019-全套课程资料分享

生成模型广泛应用于人工智能和机器学习的许多子领域。关于深度生成模型参数训练的最新进展是使用随机优化的方法,使得能够对包括图像、文本和语音在内的复杂高维数据进行可伸缩的建模。本课程将研究深度生成模型的概率基础和学习算法,包括变分自动编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、自回归模型和标准化流模型(Normalizingflowmodels)。本课程还将讨论从深度生成模型中获益的应用...

2019-08-31 23:31:43

TensorRT-Tensorflow深度学习模型优化视频课程-全套资料分享

该课程详细讲解如何使用TensorRT来优化Tensorflow训练的深度学习模型。我们选择了LeNet模型和YOLOv3模型作为例子,与原始模型相比,优化后的模型速度分别提高了3.7倍和1.5倍。有关详细信息以及如何运行代码,请参阅具体课程视频。文末附课程全套视频下载地址。课程目录1、将Tensorflow模型优化为TensorRT...

2019-08-31 23:31:07

中文自然语言处理开放任务介绍、数据集、当前最佳结果分享

本文整理了中文自然语言处理相关开放任务,详细任务说明,数据集,相关评价指标,以及当前最佳结果整理。涉及指代消歧,对话状态管理,情绪分类,实体链接,实体标注(EntityTagging),语言模型,机器翻译,词性标注,问答,关系抽取等任务。本文内容整理自滴滴NLP实验室Wiki:https://chinesenlp.xyz/#/目录...

2019-08-31 23:30:31

8月最新-《可解释机器学习-Christoph Molnar》-新书分享

机器学习在改进产品、过程和研究方面拥有很大的潜力。但是机器学习模型预测的结果通常是不可解释的,这也是机器学习技术最大不足。本书主要讲解如何搭建机器学习模型,并使他们的预测结果是可解释的。(文末附本书免费下载地址)本书首先讲解可解释性的基本概念,然后讲解一些简单的、可解释的模型(Interpretablemodel),例如决策树、决策规则和线性回归。后面的章节集中于...

2019-08-31 23:29:46

100+前沿“拿来即用”开源深度学习模型汇总分享

本文整理了Tensorflow、Pytorch等开源深度学习模型,可以非常方便供用户调用。比如Pytorch仅需一行代码(torch.hub.load())调用ResNet,ResNext,BERT,GPT,PGAN,Tacotron,DenseNet,MobileNet等最新模型。推荐给大家使用。PyTorchHub链接:https://pyto...

2019-08-31 23:29:00

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