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        學(xué)了一年java,我到現(xiàn)在還不會讀論文~

        共 3360字,需瀏覽 7分鐘

         ·

        2021-04-29 17:44

        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(xué)術(shù)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?fàn)顟B(tài),掌握更前沿的技術(shù)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?;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、機器學(xué)習(xí)、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(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。


         《AI論文體系》

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        AI界論文資源集合現(xiàn)場不要錯過





        人工智能階段論文


        包含人工智能與機器學(xué)習(xí)、商業(yè)智能(BI)、自然語言處理(NLP)、計算機視覺(CV)、Python全棧5個大類。


        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(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。


        01

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        部分論文資料展示:


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        ??????

        本號只有一些名額,來領(lǐng)??

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