- Convolutional Generation of Textured 3D Meshes论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.07660.pdf在海量图像的驱动下，基于GAN的图像生成模型已经可以获得十分逼真的生成效果，在控制生成图像内容方面，也取得了许多研究进展。由于自然图像是3D物体的2D投影，对于图像中物体的位置、朝向等属性，从3D物体中进行控制相比图像... Convolutional Generation of Textured 3D Meshes论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.07660.pdf在海量图像的驱动下，基于GAN的图像生成模型已经可以获得十分逼真的生成效果，在控制生成图像内容方面，也取得了许多研究进展。由于自然图像是3D物体的2D投影，对于图像中物体的位置、朝向等属性，从3D物体中进行控制相比图像...
- M-SQL: Multi-Task Representation Learning for Single-Table Text2sql Generation虽然之前对 Text2SQL 的研究提供了一些可行的解决方案，但大多数都是基于列表示提取值。如果查询中有多个值，并且这些值属于不同的列，则以前基于列表示的方法无法准确提取值。该论文提出了一种基于预训练 BERT 的新神经网络架构，称为 ... M-SQL: Multi-Task Representation Learning for Single-Table Text2sql Generation虽然之前对 Text2SQL 的研究提供了一些可行的解决方案，但大多数都是基于列表示提取值。如果查询中有多个值，并且这些值属于不同的列，则以前基于列表示的方法无法准确提取值。该论文提出了一种基于预训练 BERT 的新神经网络架构，称为 ...
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- 基于K-means聚类算法进行客户人群分析 实验目标掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析；掌握如何使用pandas载入、查阅数据；掌握如何调节K-means算法的参数，来控制不同的聚类中心。 案例内容介绍在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。俗话说，“物以类聚，人以群分”，聚类算法其实就... 基于K-means聚类算法进行客户人群分析 实验目标掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析；掌握如何使用pandas载入、查阅数据；掌握如何调节K-means算法的参数，来控制不同的聚类中心。 案例内容介绍在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。俗话说，“物以类聚，人以群分”，聚类算法其实就...
- 目标检测算法套件使用指导本Notebook通过引导用户导入数据集、选择模型、训练并可视化推理，快速完成COCO数据集目标检测任务。 Step0 安装依赖包!pip install ipywidgets==7.7.1!pip install pillow==9.0.1!pip install pandas==1.3.4 Step1 加载算法、样例数据集与预训练模型完成模型的微调和探索经典的目... 目标检测算法套件使用指导本Notebook通过引导用户导入数据集、选择模型、训练并可视化推理，快速完成COCO数据集目标检测任务。 Step0 安装依赖包!pip install ipywidgets==7.7.1!pip install pillow==9.0.1!pip install pandas==1.3.4 Step1 加载算法、样例数据集与预训练模型完成模型的微调和探索经典的目...
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- 基于LSTM的CDN网络流量预测 实验目标掌握时序预测中基础的数据分析及训练模型的基本流程；掌握时序预测中基于多线路的单元多步时序预测的基本方法；掌握使用Pytorch进行LSTM模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标的方法； 案例内容介绍随着互联网、云业务的迅速发展，企业运转与云服务运维产生的数据与日俱增，在实际生产中，业务的运转往往遵循着相应的规律，时序数据所能带来的价值也... 基于LSTM的CDN网络流量预测 实验目标掌握时序预测中基础的数据分析及训练模型的基本流程；掌握时序预测中基于多线路的单元多步时序预测的基本方法；掌握使用Pytorch进行LSTM模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标的方法； 案例内容介绍随着互联网、云业务的迅速发展，企业运转与云服务运维产生的数据与日俱增，在实际生产中，业务的运转往往遵循着相应的规律，时序数据所能带来的价值也...
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