終于有人把Python講的這么明白了


在碎片化閱讀充斥眼球的時代,越來越少的人會去關注每篇論文背后的探索和思考。


搞AI,不少人都進入一個誤區(qū),那就是只鉆研自己的代碼是否精進,而沒有注意提升自己的閱讀能力。實際上,一個專業(yè)的學術研究員或者AI研究員可能需要花費幾百個小時來閱讀論文,閱讀論文可以幫助你深入原理,理解AI更前沿的發(fā)展狀態(tài),掌握更前沿的技術熱點。
高效的閱讀論文,是一種必不可少的經(jīng)驗和技能。
可很多人在閱讀的過程中只是從頭讀到尾,有的時候浪費了大量的時間還不知道作者到底說了什么。或許你可以嘗試從這幾個方向入手:
1、對論文的主題以及核心內容進行了解和分析;
2、了解論文的核心思想;
3、深入理解論文、嘗試復現(xiàn)。
還有一些朋友自己找文章、論文的時候,往往可能不會找、找不全,有些論文需要付費下載,并且這樣很影響自己的學習效率。
不要擔心,我們?yōu)槟阏砹恕救斯ぶ悄苷撐馁Y料禮包】,涵蓋了人工智能、機器學習、自然語言處理(NLP)、計算機視覺(CV)、商業(yè)智能(BI)、Python全棧等AI論文體系。
無論你是機器學習工程師,還是CV工程師、NLP工程師、數(shù)據(jù)分析師、Python全棧工程師,本資料大概可以滿足你的論文需求。
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其中,每個大類下,還有N個小類,例如計算機視覺類就有7個小類,囊括了目標分割、目標檢測、圖像標注、無人駕駛等。并且每個小類下還有數(shù)篇論文。大概近500篇論文體量。
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