每日AI值得看--2023-05-16

[CSDN-Ada助手]

① ResNet18(Pokemon)-(拨乱返正版)-Pytorch（@WinrenJoe） [质量分：91；难度等级：高(领域：Python入门；匹配程度：0.21)；新鲜技术：99]
摘要：深度学习发展到现在已经取得了非常引人注目的成果，那么在处于世界认知前沿的大佬们开始担忧未来人工智能对人类的反噬，这种担忧是具有一定前瞻性的，但是解放劳动力是科技发展的不断追求。

② 【自然语言处理】【大模型】BLOOM模型结构源码解析(单机版)（@BQW_） [质量分：88；难度等级：高(领域：Python入门；匹配程度：0.05)；新鲜技术：99]
摘要：BLOOM模型结构源码解析(单机版)​ 本文基于transformers中BLOOM模型代码来解析BLOOM的原理及实现。相关博客。

③ ResNet 论文理解含视频（@想不出昵称呀） [质量分：84；难度等级：高(关键词：论文)；新鲜技术：99]
摘要：ResNet 在当年大放异彩靠的是它优异的表现。论文更多讲述的是经验，这些经验靠实验结果表现出了 ResNet 的高效，但后来的补充材料给出了理论依据，自此它才变得更加让人信服。ResNet 并非横空出世，它是基于浅层网络的探索性的结果，就如。

④ Python实现ACO蚁群优化算法优化循环神经网络分类模型(LSTM分类算法)项目实战（@胖哥真不错） [质量分：84；难度等级：中(领域：Python入门；匹配程度：0.04)；新鲜技术：99]
摘要：

⑤ 【OpenCV-Python】——机器学习kNN算法&SVM算法&k均值聚类算法&深度学习图像识别&对象检测（@柯宝最帅） [质量分：86；难度等级：初(领域：OpenCV；匹配程度：0.12)；新鲜技术：100]
摘要：机器学习（ML）是人工智能的核心，研究如何让计算机模拟和学习人类行为。深度学习（DL）是机器学习的一个热门研究方向，主要研究样本数据的内在规律和表示层次，让计算机能够像人类一样具有分析和学习能力，识别文字、图像和声音等数据。

⑥ NLP 中语言表示 (向量化) 的基本原理和历史演变综述（@Alexxinlu） [质量分：90；难度等级：初；新鲜技术：99]
摘要：在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中，语言表示是一项核心任务，其旨在将人类语言转化为计算机可理解和处理的形式。语言表示的基本原理和历史演变是理解和应用 NLP 技术的基石。

⑦ YOLO原理（@giao客） [质量分：90；难度等级：初；新鲜技术：99]
摘要：YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，YOLO5是其第五个版本。与传统的目标检测算法使用分类和回归算法不同，YOLO5使用了单个神经网络来直接预测边界框和类别。

⑧ 基于RV1126平台检测模型全流程部署（附工程）（@HNU_刘yuan） [质量分：88；难度等级：初(领域：OpenCV；匹配程度：0.04)；新鲜技术：99]
摘要：可以看出最终导出的模型推理结果包括三个尺度，即原图下采样8倍、16倍、32倍将其进行汇总concat得到最终的结果，得到25200个结果，维度6是由：中心点x、y、宽高w、h、是否含有目标、以及目标是口罩的概率。进行图片加载，resize部分可以使用。

⑨ 集成学习--人口普查(美国)收入水平分类预测（@伪_装） [质量分：86；难度等级：初；新鲜技术：99]
摘要：从指定的数据源读取数据，对数据进行数据探查、数据预清洗、数据预处理，特征分析、选取合适的特征，构造分类模型，确定一个人的年收入是否超过50K。熟悉数据，查看数据结构和数据分布情况针对数据探查中发现的一些问题，对数据进行某些修改和调整indexobject。

⑩ 3D点云之语义分割（相关官方示例介绍）（@竹叶青lvye） [质量分：86；难度等级：初；新鲜技术：99]
摘要：之前在中提到，会考虑用深度学习来对3D点云进行处理，接下来迈出脚步，先整几个例子来熟悉它。例子原型来源于官网，博主在其基础上做了一些代码修改。一. 例子参考1. Keras中的资源二. 例子实现。