R的極客理想系列文章，涵蓋了R的思想，使用，工具，創新等的一系列要點，以我個人的學習和體驗去詮釋R的強大。 R語言作為統計學一門語言，一直在小眾領域閃耀著光芒。直到大資料的爆發，R語言變成了一門炙手可熱

跨界知識聚會系列文章，“知識是用來分享和傳承的”，各種會議、論壇、沙龍都是分享知識的絕佳場所。我也有幸作為演講嘉賓參加了一些國內的大型會議，向大家展示我所做的一些成果。從聽眾到演講感覺是不一樣的，把知識分享出

為了有效地利用這一更強的形變建模能力，研究員們提出了一種利用更精細的驅動力量來引導網路學習的方法，具體來說，考慮到 R-CNN 框架在進行候選框特徵提取時能排除無關背景的干擾，在網路訓練過程中通過額外引入要求網路特

中心思想 繼Relation Network實現可學習的nms之後，MSRA的大佬們覺得目標檢測器依然不夠fully learnable，這篇文章類似之前的Deformable ROI Pooling，主要

本部落格旨在框架性地介紹我們近期被WSDM錄用的工作，不影響達意的細節將不予贅述（具體細節如果有興趣的話歡迎移步原文）。 相關搜尋（Relevance Search）是資訊檢索中的一個經典問題，相關搜尋是指

在先前學習的使用ARIMA預測時間序列的文章中，對於如何確定引數p、d、q還是存在一些疑問，今天學習的這篇文章主要講解的是如何確定p、d、q引數。 實驗資料：連結: https://pan.baidu.co

轉載請註明出處：西土城的搬磚日常 論文連結： 《Reconstruction Network for Video Captioning》 來源：CVPR 2018 文章簡介： 文章針對vid

來源：Myrtle 編譯：Bing 在這篇文章中，我們會基於該系列的前面幾篇文章所得出的結果，嘗試不同型別的網路。 如何訓練你的ResNet（二）：Batch的大小、災難性遺忘將如何影響學習

論文： Rethinking ImageNet Pre-training 這篇paper因為其想法比較具有顛覆性（還有作者是Kaiming He大佬），剛放出來就引發了大量的討論。通常來說，對於絕大部分

作者： 李譽輝    四川大學在讀研究生  1  ggplot2特點 採用 圖層 的設計方式，有利於結構化思維 將表徵資料和圖形細節分開，能快速將圖

日前，雲從科技在自然場景OCR中的文字檢測這個環節取得了技術突破，在檢測準確率和檢測效率兩個綜合維度上，獲得了至今為止最好的結果。和麵對高質量文件影象的傳統OCR相比，自然場景OCR跳出了對輸入影象的質量和場

探索性資料分析（EDA）是資料專案的第一步。我們將建立一個程式碼模板來實現這一功能。 簡介 EDA由單變數（1個變數）和雙變數（2個變數）分析組成。在這篇文章中，我們將回顧一些我們在案例分析中使用的功能：  ●

論文： pix2pixHD 程式碼： GitHub 這篇paper作為pix2pix(參見前一篇部落格)的改進版本，如其名字一樣，主要是可以產生高解析度的影象。具體來說，作者的貢獻主要在以下兩

作者：David Page 編譯：Bing 在這篇文章中，我們會基於該系列的前面幾篇文章所得出的結果，嘗試不同型別的網路。 相關閱讀： 如何訓練你的ResNet（一）：

上期用Python呼叫百度API得到地點的經緯度， 今天就將這些點標註在地圖上。 首先我們用R語言來標註。 文中用到的檔案已上傳到 Github 。 library(rgdal) library(ggp