丁鹏教授是加州大学伯克利分校统计系的副教授，他在2015年获得哈佛大学统计系博士学位，并在哈佛大学公共卫生学院流行病学系完成了博士后研究。丁鹏教授在北京大学获得了数学、经济学和统计学三个学士学位，并在耿直教授的指导下完成了统计学硕士学位。他的学术成就获得了国际认可，曾荣获2018年皇家统计学会（RSS）Guy铜奖，以及2023年COPSS Emerging Leader Awardee。

刷题，是面试前的必备环节。想要入职大厂可谓是千军万马过独木桥。为了通过层层考验，刷题肯定是必不可少的。鉴于此大厂多年经验技术面试官总结根据BAT机器学习面试1000题系列，结合各个大厂的面试题型整理了一份《机器学习面试刷题宝典》，为了阅读体验，搞了黑白两个背景的版本，可谓非常用心了。机器学习面试1000题也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个

这套绘图模板有250页，覆盖了多种深度学习模型结构，比如池化层、卷积层、反卷积层等，以及多种注意力机制和Transformer结构，可以直接编辑。，主流深度学习框架也都完美适配，95%的可视化需求都能轻松拿捏。组汇、绘报、科研论文还是写学术报告，通通都能满足。为了方便大家学习使用，我已经把该资源准备好了~

【70页算法手册】斯坦福教授整理的这本精简手册，涵盖了从线性回归到神经网络的主流ML/AI算法。不同于公式堆砌或避重就轻，它以极简系统的方式串联算法脉络，如用两页讲透反向传播。适合配合吴恩达课程使用，打印做笔记效果更佳。手册将复杂推导化简为直观框架，帮助读者快速建立算法认知体系。现已整理电子版免费分享，是算法学习者的优质参考资料

ChatGPT越来越火了，也正在改变很多东西，要思考如何更好地运用它，探究它的极限和边界，并确定自己未来的发展方向，这些都避不开要了解到它背后的原理这份哈工大自然语言处理研究所发布的《ChatGPT调研报告》，是目前能见到的少数从原理和逻辑角度分析ChatGPT的报告，并且写的非常通俗易懂，文章中结合了很多精美的构图帮助你去理解各种概念。

下次有人再在你面前大聊特聊AI的时候，你可以直接很欠的对他说，你还在用嘴叭叭？发现其实还是挺多人关注嵌入式和人工智能交叉领域的，随便一个问题，浏览量就27万+了，但是这方面的内容确实少得可怜……而且这本书的定位很友好，哪怕你是嵌入式或者机器学习的小白，也能看得懂，循序渐进，一步步教你怎么做，从思考框架到实操流程全都有。而且边缘AI这个技术，真的很有可能会改变以后很多行业——比如让你的家电变得像钢铁

而在反向过程中，这一转化过程被逆转，通过训练有素的神经网络模拟微分方程，最终生成新的数据。与其他模型相比，扩散模型提供了更为稳定的训练目标以及更优的生成效果。扩散模型在计算机视觉、自然语言处理等多个领域表现尤为出众，它成功解决了诸如VAEs的后验分布对齐问题、GANs的不稳定性、EBMs的计算量过大以及NFs的网络约束等问题，成为当今研究的热点。为了让你更深入地理解和掌握这一前沿技术，我们精心整理

但看了一下课程设置其实是很合理而且全面的，而且谷歌的质量还是很有保障，很适合零基础的小白以及想要进阶的学习者。Transformer架构：基于自注意力机制，特别适用于自然语言处理。优化算法：讲解SGD、Adam等算法的原理与实际应用。讲解透彻：每个章节都配有详尽的说明，非常适合初学者。分类问题：通过决策树、支持向量机等算法实现分类。小测验：每节课后设有小测试，帮助强化学习效果。逻辑回归：解决二分类

标注工具是处理原始数据的第一关，无论是检测任务、分割任务还是3D感知、点云等，都需要制作真值来监督网络学习。企业级的标注方案一般通过内部的自研工具或专业标注团队完成，而对于个人或小的团队来说，一款开源好用的标注工具则至关重要，本文为大家汇总了领域常用到的标注工具，涉及2D检测分割/3D检测分割以及多传感器的标定同步。

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