-
2025-07-16 13:38:49
- 数据挖掘：决策树
- 本文介绍决策树算法，包括其通过规则分类数据、分分类树和回归树的原理，以及计算复杂度低等优缺点。还以UCI的Adult数据集为例，展示手动实现决策树分类算法和使用sklearn库实现的过程，包括数据加载、处理、模型构建、可视化及测试，两者在该数据集上分类准确度相同。
-
882
-
2025-07-16 13:32:36
-
2025-07-16 13:30:26
- ShiftViT：采用简单高效的移位操作证明Attention是否必要
- 注意力机制被视为视觉Transformer成功关键，但研究质疑其必要性。通过零参数零计算的Shift操作构建ShiftViT，替代注意力层，在分类、检测和分割等任务中表现媲美甚至优于Swin Transformer，表明注意力机制或非ViT成功关键，未来应关注其剩余部分。
-
240
-
2025-07-16 13:27:48
- N多技巧让你的Notebook起飞
- 本项目为AI全栈课程《Python从小白到精通》的配套补充，期望大家熟悉基本notebook开发环境后，掌握一些高阶的Notebook使用技巧，提高学习和工作效率。
-
646
-
2025-07-16 13:26:10
- 【CVPR 2020】Dynamic Convolution：在卷积核上的注意力
- 轻量级卷积神经网络因计算预算限制深度和宽度，导致表示能力与性能不足。为此提出动态卷积，不增加网络深度或宽度，每层用多个并行卷积核，依输入注意力动态聚合。这既因核小高效，又因非线性聚合增强表示能力。将其用于MobileNetv3 - Small，ImageNet分类TOP - 1精度提2.9%，仅增4%Flops，COCO关键点检测提2.9AP。
-
610
-
2025-07-16 13:24:08
- 【一键下载安装】Paddle/环境 & Paddle套件全家桶【多平台】
- 这个工具能一键安装Paddle框架及cuda、cudnn环境，还能一键下载安装所需Paddle开源库套件，可按实际选http/ssh、github/gitee。下载地址见指定数据集或github项目。Linux下运行source main.sh（用bash则安装后需执行source ~/.bashrc），Windows运行python main.py，按提示操作即可。
-
471
-
2025-07-16 13:20:12
- 基于paddle复现Conv-FFD快速谣言检测模型
- 本文聚焦社交媒体虚假谣言检测，指出传统方法存在局限，深度学习是主流但实时性待提升。为此提出基于中文文本的Conv-FFD模型，以字为处理单元，通过卷积提取特征，经全连接层获检测结果。实验验证其效率，还复现了该模型及对比模型，给出数据集处理、模型构建、训练评估等过程，复现精度为0.8795，接近目标值。
-
414
-
2025-07-16 12:08:23
- 应用体验：肺炎CT图像识别（Grad-CAM）
- GoogLeNet依靠两个辅助loss将网络撑到22层并取得2014年ILSVRC比赛的冠军，但增加辅助loss的方法似乎治标不治本，否则GoogLeNet也不会增加区区三层即止，给人一种吊着氧气瓶赢得马拉松的感觉。2015年ResNet横空出世，使用残差结构打破深度神经网络的任督二脉！从此DNN层数开始成百上千。
-
560
-
2025-07-16 12:03:12
- 中文电子病历命名实体识别
- 电子病历主要有入院记录、出院记录、病程记录、手术记录、护理记录、查房记 录等组成，除部分字段进行了前结构化，还有大量的字段没有进行结构化，以自由文本的方式进 行记录。该部分记录中含有大量的有用信息，是进行医疗大数据挖掘、临床辅助决策系统、AI 电子病历质控系统构建等的基础工作。命名实体的结果可以辅助人们识别并解释晦涩难懂的医疗术语，因此，电子病历命名实体识别有重大意义。
-
323
-
2025-07-16 11:57:28
- 【AI达人特训营第三期】全球小麦麦穗检测
- 该项目基于YOLOv3实现小麦麦穗检测，使用kaggle的Global Wheat Detection数据集。先处理数据，转换真实框格式、解压、分组，切分训练和验证集，清洗微小和巨大标注边框。构建MyDataset类生成数据集，搭建以Darknet53为骨干的YOLOv3模型，设置锚框和损失函数训练，最后通过预测流程输出结果并可视化，助力小麦研究与种植管理。
-
587
