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    • 30岁想学人工智能,还来的及吗?

      30岁开始学人工智能行业吗?晚不晚?如果你有一定的编辑基础和经验是可以的,学习人工智能并不意味着抛掉过去所学的东西,而是在之前的计算机基础上升级深耕于一个方向应用于多个领域。不论转行计算机的哪个方向都是不错的选择,而人工智能也确实是比较热门的方向。查看全文>>

      人工智能常见问题2022-09-16 |黑马程序员 |人工智能需要基础吗,30岁学人工智能晚不晚
    • 人工智能开发:图像增强的常用方法

      大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。例如,我们可以对图像进行不同方式的裁剪,使感兴趣的物体出现在不同位置,从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。我们也可以调整亮度、色彩等因素来降低模型对色彩的敏感度。可以说,在当年AlexNet的成功中,图像增强技术功不可没。查看全文>>

      人工智能常见问题2022-08-12 |黑马程序员 |常用的图像增强方法
    • 为什么CNN对像素级别的分类很难?

      例如对每个像素使用的图像块的大小为 15x15,然后不断滑动窗口,每次滑动的窗口给 CNN 进行判别分类,因此则所需的存储空间根据滑动窗口的次数和大小急剧上升。查看全文>>

      人工智能常见问题2020-09-25 |黑马程序员 |为什么CNN对像素级别的分类很难
    • numpy array和python list相比有什么优势?

      从图中我们可以看出ndarray在存储数据的时候,数据与数据的地址都是连续的,这样就给使得批量操作数组元素时速度更快。查看全文>>

      人工智能常见问题2020-09-25 |黑马程序员 |numpy array和python list相比有什么优势
    • bagging集成与boosting集成的区别?

      Bagging:对数据进行采样训练; Boosting:根据前一轮学习结果调整数据的重要性。查看全文>>

      人工智能常见问题2020-09-25 |黑马程序员 |bagging集成与boosting集成的区别
    • SVM的推导,特性?多分类怎么处理?

      从线性可分情况下,原问题,特征转换后的dual问题,引入kernel(线性kernel,多项式,高斯),最后是soft margin。查看全文>>

      人工智能常见问题2020-09-21 |黑马程序员 |SVM的推导