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3行Python代码就能获取海量数据？

以下文章来源于法纳斯特，作者小F一谈起数据分析，首先想到的就是数据，没有数据，谈何分析。毕竟好的菜肴，没有好的原材料，是很难做的～所以本期小F就给大家分享一个获取数据的方法，只需三行代码就能搞定。「~~~

AI科技大本营 2020-12-21 11:23

Word自动化排版画图，Python还能这么玩？

继我们上次用Python实现Excel排版程序之后，我们这次通过使用Python建立Word自动排版程序。其中涉及的知识包括Word表格，字体大小粗细，布局，图表自动生成和计算等一件生成。通过程序一键~~~

AI科技大本营 2020-12-21 11:11

轻量网络亲测 | 专家从7个维度全面评测轻量级网络

02 官方数据对比对上述网络的官方数据进行整理，提取精度（imagenet top1精度）与计算量FLOPS进行统计，如下表格所示:03 实验对比／End.~~~

CV研究院 2020-12-21 11:03

起重机回转设备专用伺服行星减速机的操作保养

巴普曼伺服行星减速机的特点伺服行星减速机是用来实现货物和起重机回转定位的，是起重机不可缺少的重要组成部分，也是起重机最重要的基本机构之一。本设计采用行星齿轮传动，具有效率高、体积小、重量轻~~~

bupermann 2020-12-21 10:59

三分支网络——目前目标检测性能最佳网络框架

尺度变化是目标检测中的关键挑战之一。今天要说的这个技术就特别厉害，在目标检测领域中，目前是性能最强的一个框架。下面让我们一起去见证下它的优势所在。本次介绍的算法框架：Scale-Aware Tride~~~

CV研究院 2020-12-21 10:55

行星减速机是如何工作的？

什么是减速机？需要用减速机转换上游电机的转矩和转速，从而满足应用的技术驱动要求。因此，减速机是减速电机的核心部件。行星减速机是如何工作的？行星减速机使电机的转速升高或降低，具体基于设计、尺~~~

bupermann 2020-12-21 10:54

用于视频超分辨率的可变形三维卷积

作者单位：电子科技大学、国防科技大学译者：Wangsy看点问题：之前的方法的空间特征提取和时间运动补偿往往是顺序的，无法充分利用时空信息方法：提出了一个利用可变形3D卷积（D3D）的可变形三维卷积网络~~~

计算机视觉工坊 2020-12-21 10:42

重用地图的单目视觉惯导SLAM系统

Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse重用地图的单目视觉惯导SLAM系统摘要近些年来有很多优秀的视觉惯导融合的里程计系统，计算高精度和鲁棒性的传感器~~~

计算机视觉工坊 2020-12-21 10:29

哈佛博士生经验分享：10种方法让你在读博阶段更加轻松愉快

获得博士学位是一项挑战（challenging），也是一种与世隔绝（isolating）——一名哈佛学生分享他所学到的经验。——爱思唯尔连线（Elsevier Connect）荐读语作者简介安迪·格林~~~

计算机视觉工坊 2020-12-21 10:23

一周芯闻(12-21)

业界动态1. 威固信息完成2亿元C轮融资12月15日，国防信息特种领域固态存储领先企业威固信息正式对外宣布完成2亿元人民币的新一轮融资，本轮融资由国有骨干军工央企航天科工集团领投，浙铝君融(浙江军民融~~~

qiushiyuan 2020-12-21 09:57

膝关节矫形器厂@麒麟膝关节矫形器厂@膝关节矫形器厂家现货A

膝关节矫形器厂@麒麟膝关节矫形器厂@膝关节矫形器厂家现货A膝关节矫形器是属于康复护具类的，为让膝关节手术后的患者避免打上沉重而又不透气的石膏，专为膝关节术后的患者设计了一款膝关节矫形器，称为多角度可调~~~

kaisong88 2020-12-21 09:38

SMT效率提升—快速编程的意义?

SMT加工厂很多情况下都要跟时间赛跑，特别是贴片快速打样的时候，客户普遍不会给太多时间。因为pcba贴片加工客户就是想最大限度的节约打样时间，尽量压缩生产周期。而节省的时间用于测试、优化方案、评估生产~~~

靖邦电子 2020-12-21 09:19

让机器“解疑释惑”：视觉世界中的结构化理解|VALSE2018之八（3）

刚才我们所介绍的仍然是具有类似语义信息的这样一些特征，其实这样的特征并不一定要具有相同语义。在具体工作中，可以考虑这些特征可以具有不同的语义信息。比如说物体检测中可能有专门对应每一个物体的特征，比如说~~~

深度学习大讲堂 2020-12-20 19:39

让机器“解疑释惑”：视觉世界中的结构化理解|VALSE2018之八（2）

关于深度学习，研究者得到最多的信息就是要设计很好的学习方法以及很好模型设计方式，使得模型变得越来越深。是不是把模型变得更深就是我们唯一的出路呢？另外一个问题是做视觉研究者对于问题的观察以及理解是不是也~~~

深度学习大讲堂 2020-12-20 18:34

让机器“解疑释惑”：视觉世界中的结构化理解|VALSE2018之八（1）

编者按：据传宋徽宗赵佶曾以“深山藏古寺”为题命人作画，夺魁的画作，画崇山峻岭之中，一股清泉飞流直下，跳珠溅玉，泉边有位老态龙钟的和尚，正舀着泉水倒进桶里。这幅画的妙处在于，从“打水的老和尚”这一已知语~~~

深度学习大讲堂 2020-12-20 18:29

让机器“一叶知秋”：弱监督视觉语义分割（3）

我们在今年的CVPR上也发表了另外一篇相关的文章，通过一种更简单的方式获得了更好的定位结果。物体的某个区域之所以会被highlight出来，其实是因为这部分特征的判别力较强。如果这部分判别力较强的特征~~~

深度学习大讲堂 2020-12-20 18:21

让机器“一叶知秋”：弱监督视觉语义分割（2）

基于这样的观察，我们提出了一种self-paced的Simple to Complex训练框架。我们首先从网络上下载大量的简单图片，然后通过显著性检测技术去获取其对应的显著图。进而利用显著图和语义标签~~~

深度学习大讲堂 2020-12-20 18:17

让机器“一叶知秋”：弱监督视觉语义分割（1）

编者按：西汉刘安的《淮南子·说山训》中有这样一段话：“见一叶落，而知岁之将暮；睹瓶中之冰，而知天下之寒.”这两句话显示了人见微而知著的能力，人对这个世界的认知，是在对周围世界的不断探索过程中逐步形成的~~~

深度学习大讲堂 2020-12-20 18:09

深入研究自监督单目深度估计：Monodepth2

单目深度估计模型Monodepth2对应的论文为Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation，由伦敦大学学院提出，这篇论文的研究目标是~~~

计算机视觉工坊 2020-12-20 17:32

性能SOTA、适用多种类型物体，国防科技大学单张RGB-D图像预测物体对称性

在这篇论文中，来自国防科技大学和普林斯顿大学的研究者提出了一种面向单张 RGB-D 图像的对称检测网络 SymmetryNet。实验结果表明，该检测网络显著优于其它已有方法，性能达到了 SOTA，尤其~~~

机器之心 2020-12-20 17:11

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