原创 頂級學霸的武漢大學經歷

又是一年畢業季。朋友圈總是按時提醒着我,畢業+1 年了。而翻開自己的朋友圈,四年前的畢業典禮彷彿就在昨天。看着今年的畢業生自制說唱的 MV,卻彷彿看到了當年的每個人。❝時間來不及,四年裏好好珍惜;只願在乎你,思念亦留痕跡;又回到這裏,再

原创 亞馬遜漲了 $4 千億?!爲什麼它能成爲疫情中獲益最大的公司

週末在 Financial Times 刷到了這篇文章: Prospering in the pandemic: the top 100 companies[1]. 疫情改變了每個人生活的方方面面,也給很多公司帶來了新的機遇和挑戰。這篇

原创 AI基礎:優化算法

本文來源於吳恩達老師的深度學習課程[1]和深度學習課程[2]筆記部分。作者:黃海廣[3]備註:筆記和作業(含數據、原始作業文件)、視頻都在 github[4]中下載。導語在學習機器學習的過程中我們發現,大部分的機器學習算法的本質都是建立

原创 AI基礎:卷積神經網絡

導語 卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)

原创 AAAI論文首發:幾何驅動的自監督的人體3D姿態估計方法

徐亦達團隊和北理工李侃老師的共同博士生李楊在AAAI 的發表了一篇機器學習論文,本人得到徐老師授權在本站發佈論文。Geometry-driven Self-supervised Method for 3D Human Pose Esti

原创 深度學習筆記 第四門課 卷積神經網絡 第三週 目標檢測

本文是吳恩達老師的深度學習課程[1]筆記部分。作者:黃海廣[2]主要編寫人員:黃海廣、林興木(第四所有底稿,第五課第一二週,第三週前三節)、祝彥森:(第三課所有底稿)、賀志堯(第五課第三週底稿)、王翔、胡瀚文、 餘笑、 鄭浩、李懷松、

原创 奔湧吧,前浪,追擊吧,後浪

作者:學渣瑞連接:https://www.zhihu.com/question/392763695/answer/1202436826那些口口聲聲,說中年人油膩的人,應該看着你們;像我一樣,我看着你們,滿懷羨慕。改革開放積攢了四十年的財

原创 深度學習筆記 第四門課 卷積神經網絡 第二週 深度卷積網絡:實例探究

本文是吳恩達老師的深度學習課程[1]筆記部分。作者:黃海廣[2]主要編寫人員:黃海廣、林興木(第四所有底稿,第五課第一二週,第三週前三節)、祝彥森:(第三課所有底稿)、賀志堯(第五課第三週底稿)、王翔、胡瀚文、 餘笑、 鄭浩、李懷松、

原创 “抱大腿”的正確姿勢

點擊上方藍字關注「中產之路」本文觀點“抱大腿”現象無處不在儘早有“抱大腿”的覺悟認準“大腿”,抱緊不放鬆4月初,網上出現了水滴籌與輕鬆籌合併的傳聞,隨後又看到了水滴籌創始人沈鵬在朋友圈發聲“不需要合併,合併的意義並不大”的朋友圈截圖。第

原创 眼界與家學傳承

點擊上方藍字關注「中產之路」前不久部門外出團建,同屋的小夥是個去年畢業的本科生,臥談話題涉及到各自背景,將來打算。感慨的是,小夥子對行業的認知和職業規劃,比京杭君碩士畢業一年的時候要深刻得多,也許跟移動互聯網時代信息的獲取更加便利有關係

原创 AI基礎:簡易數學入門

0.導語學習AI建議掌握的數學資料:數學分析(微積分),線性代數,概率論,統計,應用統計,數值分析,常微分方程,偏微分方程,數值偏微分方程,運籌學,離散數學,隨機過程,隨機偏微分方程,抽象代數,實變函數,泛函分析,複變函數,數學建模,拓

原创 【教育】斯坦福大學——人工智能本科4年課程清單

大數據文摘出品 編譯:笪潔瓊相信每個入行人工智能的老手,對自己過往的幾年學習生涯都或多或少會有一些遺憾:如果我當年先從基本概念入手就好了,如果我當年把核心算法喫的更透一點就好了……最近,一位在行業內工作了幾年的斯坦福人工智能”師兄“就根

原创 清華,北大坐實亞洲大學Top2,泰晤士2020亞洲大學榜

深圳、長沙高校排名飆升,關注前沿科技 磐創AI 1周前磐創AI推薦搜索PyTorchKerasTensorFlow2.0  磐創AI分享  來源 | 量子位(QbitAI)參與 | 賈浩楠、魚羊、發自、凹非寺最新大學排名來了。與以往格外

原创 AI基礎:走進深度學習

0.導語 深度學習是機器學習的一個子集,自從AlexNet出現後,深度學習越來越熱門。我最近在編寫AI基礎系列,第一部分已經完成並提供下載(下載說明)。現在開始更新深度學習部分。(黃海廣)目前已經發布:AI 基礎:簡易數學入門AI 基礎

原创 AI基礎:機器學習簡易入門

0.導語 Machine Learning(機器學習)是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行爲,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智能的各