原创 頭條|全球OCR文字識別測試最新結果公佈:中國AI企業霸屏

【全球OCR文字識別測試最新結果公佈:中國AI企業霸屏】今天,國際文檔分析與識別大會(ICDAR)數據集最新結果公佈,中國高校及企業包攬排行榜前五。據瞭解,雲從科技提出的Pixel-Anchor框架在多個ICDAR測試子集(ICDAR201

原创 【社交圖挖掘】wikipedia數據批量導入neo4j

最近,在做低質量賬戶挖掘項目。收集了一些資料,分享給大家。本案例是,挖掘wikikedia的關係鏈。代碼是java編寫,包括:wikipedia數據庫的數據抽取解析、關係的提取、節點數據&關係數據導入neo4j的流程。文章鏈接:https:

原创 【社交網絡挖掘&Jupyter&貝葉斯】資源分享

Jupyter notebook:介紹https://www.packtpub.com/books/content/getting-started-jupyter-notebook-part-1 https://www.packtpub.c

原创 【Spark機器學習實戰】 ML Pipeline 初探

人類經歷了從農業革命到工業革命,再到信息革命。信息革命,起源於互聯網的誕生,它將會經歷三個階段的躍遷。第一階段,人與人的連接(網絡的雛形),比如:Facebook;第二個階段,讓人們生活更便捷(移動互聯網、物聯網);第三個階段,讓人們生活更

原创 【今日熱門&優質資源】深度學習經典論文&詳解深度學習最熱門的RNN網絡

【The Best Comprehensive Introduction of Artificial Intelligence (AI)】 youtube鏈接:https://www.youtube.com/watch?v=dYT2LSue

原创 【neo4j圖數據庫】基礎入門&案例整理

neo4j有社區版本和企業版。社區版本是免費的,只支持單機版;企業版是付費的,是分佈式的。整理了一些不錯的參考資料分享給大家。neo4j官網:https://neo4j.com/Cypher是類似SQL的查詢語言,支持做基礎的圖挖掘項目,屬

原创 【今日熱門&優質資源】kaggle競賽冠軍分享&tensorflow在quora問答去重中的應用

【kaggle競賽冠軍分享】《The Nature Conservancy Fisheries Monitoring Competition, 1st Place Winner's Interview: Team 'Towards Robu

原创 【今日熱門&優質資源】TensorFlow和TF-Slim實現圖像分類與分割

【如何用TensorFlow和TF-Slim實現圖像分類與分割】 鏈接:http://warmspringwinds.github.io/tensorflow/tf-slim/2016/10/30/image-classification-

原创 如何成爲一名數據挖掘工程師?

週末,在家整理技術文章,翻到這幅圖,很喜歡的一幅圖。分享給大家:

原创 【今日熱門&優質資源】Kaggle競賽優秀者code精選&機器學習中的核函數選擇技巧

『優秀ppt&論文精選』《A Practical Guide to Support Vector Classification》鏈接:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.

原创 【深度學習】Deep learning--知識結構搭建

深度學習,在語音識別、圖像識別、自然語言處理方面取得良好的效果,受到工業界的熱捧。通往AI(人工智能)的道路是艱難的,深度學習取得的成績,給AI的研究者帶來了一點喜悅。真正實現跟人類一樣的智能,還需要更多的突破,深度學習並不是AI的全部。但

原创 Creative Thinking

Up to 100% of the amount of ideas produced, useful good ideas produced by these signals, these are supposed to be arrang

原创 【深度學習】資料整理

抽時間,整理了一下深度學習的資料分享給大家。在線課程鏈接:https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/ 牛津大學https://cn.udacity.com

原创 乾貨|程序員到機器學習工程師飛躍的實戰經驗

經常聽到這樣的話:“我是一名軟件開發工程師,閱讀過一些關於機器學習方面的書籍和博客文章,也學習過一些在線的關於機器學習的公開課。但是,我仍然不知道怎麼應用到工程實踐中……” 在這一篇文章中,我分享一下對這個話題的深入思考:你會發現傳統的學習

原创 前沿|如何把Deep Learning思想應用到Graph Theory?

作者:洪亮劼2001到2010年間,因爲Social Networks的興起,曾經有一段時間有很多學者熱衷於研究Graph Theory,以及Graph Theory在Semi-supervised Learning中的應用,在Commun