## 深度学习下的图像视频处理技术 ## 沈小勇 优图X-Lab视觉AI负责人 专家研究员 ## 500+高端科技领导者与你一起探讨 技术、管理与商业那些事儿 2019年6月14–15日 上海圣诺亚皇冠假日酒店   课程顾问「橘子」 回复「QCon」 免费获取 学习解决方案 # 极客时间企业账号 # 解决技术人成长路上的学习问题 ## Thanks

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# 云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20  ## 中国最大的互联网安全公司 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 AR/VR/MR  ## 万 物互联的核心技术 环境 物 视觉感知 语音感知  5/p8_3.jpg)  ## 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 ## 小模型 ## 线上速度快 Frequent remote upgrade ![Image](/uploads/documents/e/0/0/

## 文本智能处理的深度学习技术 达观数据 陈运文  ## 基于实践经验总结和提炼的品牌专栏 尽在【极客时间】  重拾极客时间，提升技术认知 全球技术领导力峰会 ## 通往年薪百万的CTO的路上， 如何打造自己的技术领导力？ 扫描二维码了解详情 ## GTLC GLOBAL TECHILEADERS IIP CONFERENCE ## 个人简介——达观数据CEO 陈运文 专注于企业文本挖掘技术和相关应用系统的服务 ![Image](/uploads/do Alibaba.com 达观数据CEO 陈运文 博士 ·中国计算机学会高级会员，ACM和IEEE学会会员，复旦大学计算机博士和杰出毕业生 ·原腾讯文学高级总监、盛大文学首席数据官、百度核心技术工程师 ·三十项国家技术发明专利，十五篇国际学术论文，译著《智能Web算法》 ![Image](/uploads/documents/4/c/9/3/4c93fb737c7b7a899cf44b364b991409/p4_4

Web 开发技术-JavaScript ### 1. 概述 ## 内容提要 1 JavaScript 简史 2 JavaScript 功能、脚本语言 3 JavaScript 实现 ECMAScript > DOM BOM 4 在 HTML 中使用 JavaScript ➢直接嵌入 ➢外部引入 JS 代码压缩 ## 1 JavaScript 简史 ## 时代背景 ➢1995 Internet Explorer 3 中加入名为 JScript 的 JavaScript 实现. ➢1997: JavaScript 标准化 - ECMAScript 欧洲计算机制造商协会（ECMA）39号技术委员会（TC39）负责“标准化一种通用、跨平台、供应商中立的脚本语言的语法和语义”。 定义一种名为 ECMAScript 的新脚本语言标准。 ➢1998: ISO/IEC 采用 ECMAScript 检测访客的浏览器信息 ➢ 控制 cookies 和本地存储 ### 2. JavaScript 功能 ## 其他功能，如 网络服务器（Node.js） 处理 Web 应用的 HTTP 请求 机器学习（TensorFlow.js） 在浏览器/Node.js 上开发、训练和部署 ML 模型 开发桌面应用（ELECTRON） 使用 JS/HTML/CSS 构建跨平台的桌面应用 ### 2. JavaScript

## TiDB 中文技术 文档 书栈(BookStack.CN) ## 目录 致谢 README TDB简介 TDB快速入门指南 TDB用户文档 TiDB数据库管理 TiDB服务 TiDB进程启动参数 TiDB系统数据库 TiDB系统变量 TiDB专用系统变量和语法 TiDB访问权限管理 v1.0.0 TiDB TPC-H 50G 性能测试报告 - v2.0 TiDB Sysbench 性能对比测试报告 - v2.0.0 对比 v1.0.0 ## 致谢 当前文档《TiDB 中文技术文档》由进击的皇虫使用书栈(BookStack.CN)进行构建，生成于2018-06-25。 书栈(BookStack.CN) 仅提供文档编写、整理、归类等功能，以及对文档内容的生成和导出工具。 CN) 难以确认文档内容知识点是否错漏。如果您在阅读文档获取知识的时候，发现文档内容有不恰当的地方，请向我们反馈，让我们共同携手，将知识准确、高效且有效地传递给每一个人。 同时，如果您在日常工作、生活和学习中遇到有价值有营养的知识文档，欢迎分享到书栈(BookStack.CN)，为知识的传承献上您的一份力量！ 如果当前文档生成时间太久，请到书栈(BookStack.CN)获取最新的文档，以跟上知识更新换代的步伐。

f9be0c5/p1_2.jpg) ## Python深度学习技术在医疗领域的应用与前景 许振影 ## 目录 CONTENTS  Python的数据科学生态 深度学习在医疗领域应用实践   ## 深度学习 在医疗领域应用实践 ## 深度学习在医疗领域论文情况  jpg) 物理驱动 1898-1995 X光、超声、核磁共振 热成像、同位素成像 应用驱动 1990- 影像引导、治疗计划、 多序列核磁、靶向造影 数据驱动 2010- 通过人工智能技术在海量 数据中，挖掘有效信息、 优化诊断与治疗方法 ## 肺结节处理案例-预处理 分割肺实质： 将CT图像中除肺部以外的无用信息剔除 ![Image](/uploads/documen

## 机器学习-集成学习 黄海广 副教授 2022年12月 ## 本章目录 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ### 1. 集成学习方法概述 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM ## 集成学习 ## Bagging 从 ## 集成学习 ## Boosting 训练过程为阶梯状，基模型按次序——进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。对所有基模型预测的结果进行线性综合产生最终的预测结果。  ## 集成学习 ## Stacking 2. 易于并行化，在大数据集上有很大的优势； 3. 能够处理高维度数据，不用做特征选择。 ## 随机森林 Random Forest（随机森林）是 Bagging 的扩展变体，它在以决策树为基学习器构建 Bagging 集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括随机森林包括四个部分： 1. 随机选择样本（放回抽样）； 2. 随机选择特征; 3. 构建决策树；

## 深度学习-深度学习实践 黄海广 副教授 2023年03月 ## 本章目录 01 数据集划分 02 数据集制作 03 数据归一化/标准化 04 正则化 05 偏差和方差 ## 数据集划分 训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。 验证集（Validation Set）：也叫做开发集（Dev Set），用来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选； 测试集（Test Set）：为了测试已经训练好的模型的精确度。 三者划分：训练集、验证集、测试集 机器学习：60%，20%，20%；70%，10%，20% 深度学习：98%，1%，1%（假设百万条数据） ## 交叉验证 的技术，保留所有的特征，但是减少参数的大小（magnitude），它可以改善或者减少过拟合问题。 ### 4. 集成学习方法 集成学习是把多个

## 机器学习-机器学习实践 黄海广 副教授 2022年02月 ## 本章目录 01 数据集划分 02 评价指标 03 正则化、偏差和方差 ### 1. 数据集划分 ## 01 数据集划分 02 评价指标 03 正则化、偏差和方差 ### 1. 数据集划分 训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。 验证集（Validation >训练集验证集测试集 三者划分：训练集、验证集、测试集 机器学习：60%，20%，20%；70%，10%，20% 深度学习：98%，1%，1%（假设百万条数据） ## 交叉验证