學(xué)了一年matlab，我到現(xiàn)在還不會讀論文~
在碎片化閱讀充斥眼球的時代，越來越少的人會去關(guān)注每篇論文背后的探索和思考。
搞AI，不少人都進(jìn)入一個誤區(qū)，那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?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。
可很多人在閱讀的過程中只是從頭讀到尾，有的時候浪費(fèi)了大量的時間還不知道作者到底說了什么?；蛟S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(nèi)容進(jìn)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(fù)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(fèi)下載，并且這樣很影響自己的學(xué)習(xí)效率。
不要擔(dān)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(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理（NLP）、計算機(jī)視覺（CV）、商業(yè)智能（BI）、Python全棧等AI論文體系。
無論你是機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)視覺類就有7個小類，囊括了目標(biāo)分割、目標(biāo)檢測、圖像標(biāo)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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