这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且了解项目情况的朋友。本文分为两部分介绍Kaggle，Part One简单介绍Kaggle，Part Two将简单介绍正规的竞赛的项目，大家可以针对性的解决感兴趣的题目。1、Kaggle简介Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/企业或者研究者可以将数据、问题描述、期望的指标发布到Kagg

0. 写在前面前一段时间调研AI芯片在尽量保证准确率的情况下，如何快速训练大规模数据集并分析其可行性。UC Berkeley的大佬尤洋[1]的这篇<LARS：LARGE BATCH TRAINING OF CONVOLUTIONAL NETWORKS> 提供了一个很好的保证在大Batch Size的分布式训练情况下，精度损失很小的策略。下面， 让我们开始~1. 摘要 (Abstra..

最近需要设计一个机器翻译相关的试验, 其中好多东西都不同, 先从基础的评价指标来吧. 本文翻译自Jason Brownlee的博客[1].可能会简化一部分内容, 如有需要请读者直接读原文.0. 前言BLEU (其全称为Bilingual Evaluation Understudy), 其意思是双语评估替补。所谓Understudy (替补)，意思是代替人进行翻译结果的评估。尽管这项指标...

最近在学习CS20课程——一门讲述tensorflow应用的实践性课程，正好Assignment2讲到了Style Transfer这个东西，这里把我的理解总结一下（代码基于Tensorflow）。代码：chiphuyen/stanford-tensorflow-tutorials/assignments/02_style_transfer/论文：Bringing Impres...

最近需要提供一个包含多个神经网络推理的python代码供gRPC调用，即我需要在这个主程序的基础上封装一个支持gRPC的服务端(server)。本教程的目的在于通过简单的代码，来帮助有需求的朋友使用python来构建属于自己的gRPC服务端/客户端。0. 前言最近需要用grpc调用我们的算法模块， 对于我来讲，就是需要提供一个grpc的server，供它们的go或者c++的client进行...

今天，让我们来放松一下大脑，学习点轻松的东西————可视化工具Visdom，它可以让我们在使用PyTorch训练模型的时候，可视化中间的训练情况，无论是loss变化还是中间结果比较。相比干呆呆的瞪着命令行，Visdom让我们的调参之路变得更加生动和活泼了.~0. 前言对于一些任务，尤其是难以收敛以及情况复杂的，如果在训练过程中，实时可视化训练情况，将会让我们对训练手段进行及时调整，更好的达...

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0.前言最近(2021.6)发现了生成模型的一种新的trending范式: score-based generative model, 用一句话来介绍这种结构，就是:通过在噪声扰动后的大规模数据集(noise-perturbed data distributions)上学习一种score functions (gradients of log probability density functio

最近在做检测相关的工作，几年前分析过faster-rcnn的代码和论文。现在，把yolov5这个最新且快的模型进行梳理。本文会从Yolo的发展历程开始，到损失函数，mAP的概念，最后到如何在代码层面训练你的定制化数据集。好了，让我们开始吧~1. YOLO (You Only Look Once) 的发展历史这部分内容主要借鉴自 科技猛兽@知乎 在知乎的发文，我这里会做一下简化，具体细节请去看这位大

最近需要用到voxceleb2的视频数据集做点东西, 但是发现从官网下载实在太过于费劲, 好不容易下载下来, 将将近300GB的文件切片上传至百度云. 希望能对需要这个数据集做事情的童鞋有点帮助. ^.^1. 写在前面我们使用的是牛津大学Zisserman大神率领的团队做的 <Voxceleb2: Deep Speaker Recognition>[1] 数据集的视频部分(因为...