終于有人把Python進(jìn)階講明白了
搞AI，很容易進(jìn)入一個(gè)誤區(qū)，就是只鉆研自己的代碼是否精進(jìn)，而沒有注意提升自己的閱讀能力。
實(shí)際上，一個(gè)專業(yè)的學(xué)術(shù)研究員或者AI研究員可能需要花費(fèi)幾百個(gè)小時(shí)來閱讀論文，閱讀論文可以幫助你深入原理，理解AI更前沿的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，掌握更前沿的技術(shù)熱點(diǎn)。
高效的閱讀論文，是一種必不可少的經(jīng)驗(yàn)和技能。
首先，你要對(duì)論文的主題以及核心內(nèi)容進(jìn)行了解和分析；
其次，你要了解論文的核心思想；
最后，你要深入理解論文、嘗試復(fù)現(xiàn)。
我給你整理了【人工智能論文資料禮包】，涵蓋了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺（CV）、商業(yè)智能（BI）、Python全棧等AI論文體系。
其中，每個(gè)大類下，還有N個(gè)小類，例如計(jì)算機(jī)視覺類就有7個(gè)小類，囊括了目標(biāo)分割、目標(biāo)檢測(cè)、圖像標(biāo)注、無(wú)人駕駛等。并且每個(gè)小類下還有數(shù)篇論文。大概近500篇論文體量。
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本號(hào)只有一些名額，來領(lǐng)??
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