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2025-07-28 11:01:35
- 飞桨常规赛：点击反欺诈预测 5月第2名方案
- 该项目针对点击反欺诈二分类任务，通过数据分析发现android_id、语言特征影响大，时间特征影响小。构建了DCN、xDeepFM、MaskNet等模型，对比效果后选择表现佳的模型，经参数调整和模型融合优化，最终生成提交文件，完成欺诈点击识别。
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2025-07-28 10:59:18
- 手把手教你 win10 安装Paddlepaddle-GPU
- 本文介绍Windows10环境下PaddlePaddle-GPU的安装步骤，包括VS环境、N卡驱动、Anaconda、CUDA、CUDNN及PaddlePaddle-GPU的安装。需注意显卡型号与CUDA版本匹配，30系显卡用CUDA11以上，还提供了软件下载地址和验证方法，鼓励用户留言反馈问题。
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2025-07-28 10:51:31
- 利用Paddle2.1高层API实现9种蘑菇的识别
- 本文围绕九种蘑菇的图像分类任务展开，采用卷积神经网络结构。先解压数据集并标注，划分出训练集与验证集，定义数据集类并做数据增强。接着选用mobilenet_v2网络，配置优化器等，经100轮训练，通过回调函数保存最佳模型，最后存储模型以备后续评估测试。
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2025-07-28 10:50:17
- 数据增广+手势识别[Paddlehub+PaddleX]
- 作者为提升手势识别在复杂背景下的准确率，用Paddlehub的deeplabv3p_xception65_humanseg模型抠出手势，与复杂背景图合成增广数据，将“5”手势与其他手势作二分类。增广后“5”的样本从979张增至2988张，再用PaddleX的MobileNetV3_small_ssld模型训练30个epoch，测试效果良好，摄像头实测表现佳。
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2025-07-28 10:48:22
- 从小白视角初识变分自编码器
- 本文从新手视角介绍变分自编码器（VAE）及条件变分自编码器（CVAE），并用于生成MNIST手写数字。先讲解VAE原理，通过改造自编码器引入随机变量和KL散度损失，使潜空间连续。接着展示VAE网络结构、训练过程及结果，包括生成效果、潜空间分布等，还进行单样本训练实验。最后介绍CVAE，展示其生成效果和潜空间特点。
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2025-07-28 10:46:11
- [AI达人创造营第二期]初入NLP——垃圾邮件分类
- 本文以中文垃圾邮件数据集trec06c为对象，对比BERT和RoBERTa模型。BERT用双向Transformer，RoBERTa为其改进版。经训练，两者高轮次后准确率均高，BERT约99.56%但训练慢，RoBERTa约98.14%且收敛、训练更快。
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2025-07-28 10:42:50
- 图像语义分割EDA模板
- 本文围绕图像分割任务的EDA展开，以车道线检测为例构建通用模板。先介绍EDA重要性，接着统计图片像素信息，分析标签分布，包括含与不含背景类的情况，还探讨了标签均衡与不均衡的处理方法，最后进行重点图片分析及相关应用策略阐述。
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2025-07-28 10:41:18
- 【AI创造营】科幻穿越星座能力者
- 该项目利用PaddleNLP的文本匹配和对话闲聊模型，结合Wechaty构建微信机器人，为12星座用户提供穿越科幻剧的专属超能力、今日运势查询及闲聊服务。通过阿里云服务器部署，实现微信扫码登录交互，支持星座超能力匹配、运势接口调用和GPT模型闲聊功能。
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2025-07-28 10:33:02
- VoxelNet:基于点云的三维空间信息逐层次学习网络
- 本文是对苹果公司2017年VoxelNet论文的复现项目介绍。该网络基于点云实现3D物体检测，通过VFE层提取体素特征，经3D卷积和RPN网络完成检测。项目可训练评估，但单卡训练未达论文精度，存在内存泄漏问题。还介绍了数据集准备、库安装、训练评估步骤及部分结果指标。
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2025-07-28 10:31:20
- [小白入门]基于ERFNet车道线检测入门语义分割
- 本文介绍基于CULane数据集和ERFnet网络实现车道线检测的入门项目。先简述语义分割任务，即像素级分类，类似机器自动“抠图”并按类上色。接着介绍CULane数据集，随后详解项目实操，包括数据处理、ERFnet网络搭建、模型训练与推理，最后展示部署效果。
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