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对于个体来说，学位与成就有相关性，但不一定非常密切。 对于群体来说，在一定程度上，学位来源与教师组成的关系可以反映某些社会现象。 当然，可能仁者见仁智者见智。 对于现代研究型大学，博士学位比学士学位在反映教师程度的关系更大。 这里用了2023年和2007年的北大生命科学学院的数据。 2007年还在老体制，然后生科院作为第一个全面真正实行预聘制的学院，在学校和人事部支持下率先实行新体制，几年后全校推广。预聘制后，对于每一个新聘教师的审核远比之前严格。老体制与院系行政关系很大，学院的老师是否参与、参与多少取决于学院的行政。学校的学术委员会形同虚设，因为一次半天需要通过全校几十人，午饭讨论、实际...
本文是一篇实用指南，介绍了如何使用命令行界面和Python来对图像、视频和实时网络摄像头中的物体进行检测。 介绍 目标检测是计算机视觉的一个子领域，主要涉及在图像或视频中以一定的置信度识别和定位物体。识别出的物体通常带有一个边界框，提供了关于物体在场景中的性质和位置的信息。 自2015年YOLO（YouOnlyLookOnce）问世以来，它的系统以惊人的准确性和速度实现了实时目标检测，震惊了计算机视觉领域。自那时以来，YOLO已经进行了多次改进，提高了预测准确性和效率，最终推出了最新的成员：Ultralytics的YOLOv8。 YOLOv8有五个版本：nano（n）、small（s）、me...
在湖南湘潭大学的校门口，有一个小小的红豆饼小摊。 这些香甜软糯的红豆饼却是小摊贩夫妻俩感情的见证。 他们夫妻二人，一个是湘潭大学的副教授以及研究生导师李时华。 一个却是在学校门口卖红豆饼的小摊贩刘卫东。 年少深情从认识到相爱 李时华出生于湖南省益阳市安华县，由于家庭原因，李时华中专毕业就走入了社会，年轻的李时华被分配到了县城当老师教书。 也正是这段教师生涯让她认识了她的丈夫刘卫东。 李时华与刘卫东是通过亲戚介绍认识的，李时华看着这个长相平平，憨厚老实的男人，心中也泛起好感。 在长时间的慢慢相处，相互了解后，李时华的第七感告诉自己，他就是能托付终身的男人。 在当时，刘卫东仅仅只是一个...
近日，浙江某二本学校为引进人才，向博士开出高达110万的安家费，引发热议。 该校声称，安家费90万，购房补贴20万，总计110万，看似非常优厚。 然而，仔细阅读招聘公告后我们发现，这“天价”安家费背后，隐藏着不小的“套路”。 1、安家费分批发放，先给30万，后续分期发放，存在不完成考核任务则不再发放的风险。 2、考核任务十分艰巨，要求4年内发表顶级期刊论文、获得重大科研项目等，难度极高。 3、博士若未完成考核，安家费可能只拿到30万，剩余80万可能全部打水漂。 有网友调侃，这考核标准，不如再加一条“4年内获得诺贝尔奖”，完成难度都差不多。 真正的顶尖人才，可能会看轻110万安家费。...
表格数据需要深度学习吗？ NIPS2022,Whydotree-basedmodelsstilloutperformdeeplearningontypicaltabulardata? 尽管大多数发表的表格深度学习研究声称能够击败或匹敌基于树的模型，但这些声称受到了质疑，有些简单的深度学习模型(如Resnet)，似乎能够与一些「新模型」竞争，并且大多数这些方法似乎在新的数据集上表现不佳。 本文中作者进行了广泛的基准测试，包括使用标准和新颖的深度学习方法以及基于树的模型，如XGBoost和随机森林，涵盖了大量不同数据集和不同的超参数组合。 实验细节 实验数据集 作者选择了45个来自不同领域的...
马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念，是计算机学生必学的知识点，然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解。而本文，将这些抽象的理论概念，用可视化的方式来解释，还可调节相应参数来改变结果，使这些抽象概念变得生动而立体！ 计算机相关概念太难、太抽象？别怕，往下看！ 人类对视觉信息的记忆要远远大于文字信息。使用图表等形式的可视化，可以让抽象、难懂的概念一目了然；在此基础之上，添加可控的参数调节器，将更有助于对概念的深入学习与理解。 马尔科夫链 马尔科夫链是指数学中具有马尔科夫性质的离散事件随机过程。在其每一步中，系统根据概率分布可以从一个状态变到另一个状态，也可以保持当前状态。状态的...
编者按：搞科研、读博士，这从来都不是一条轻松的路。今年9月，UCLA博士生叶小飞终于通过答辩，正式成为自动驾驶领域的一位“刀客特”。两年半读博期间，叶小飞经历了一次重大的思维方式转变，才得以“一改前非”、获得高度自驱的科研原动力。这让他每天保持13小时工作时长也乐在其中，最终毕业之前拿下数篇顶会文章、引用从个位数涨到4位数，毕业后则直接加入谷歌旗下的明星公司Waymo担任研究员。他将其中心路历程化为一篇《关于我博士毕业这件小事》分享在知乎上，字字干货，一经发布便引发了大量关注和共鸣。连杜克大学的陈怡然教授看完也力荐：“非常值得一读”。那么，具体是什么改变了他？他又分享了那些有用的读博经验？一...
作者：LeoLeung 在当今计算机世界，CPU、GPU和显卡的性能成为了衡量计算机性能的重要指标。今天深入了解CPU、GPU和显卡天梯图。 首先，CPU作为计算机的大脑，负责处理各种任务。它的性能主要由核心数、主频和缓存大小决定。其中，核心数和主频决定了CPU的处理速度，缓存大小则对一些需要大量计算的任务有较大影响。在选择CPU时，需要根据自己的使用需求来权衡这些因素。 GPU作为一种专门用于图形处理的芯片，在现代计算机中发挥着越来越重要的作用。它的性能主要由流处理器数量、频率和内存带宽决定。流处理器数量和频率决定了GPU的计算能力，内存带宽则影响了数据传输速度。在选择GPU时，需要根据...
你捡过最大的漏是什么？ 有位博士生这么回答：坐标C9，申请博士的时候，因为申请的导师只能招2位，我是第3个，所以他出于对我的负责，把我推给了院士。后续自己吃到了自己的瓜，被院士录取的我，开学后听说这位导师原先招的2个博士生都没来，一个去了另一所C9，一个选择大厂了 网友：没想到申请个博士，还有意外收获啊。本来就是想拿个博士文凭，现在看来不得不做出点成绩，不然怎么对得起逢人就提的院士导师呢 本硕博到高校教师，一路捡漏 另一位深藏功与名的博士表示：那年高考不懂选专业，捡漏选了计算机类，考研又捡漏，读了985高校的软件工程硕士，再到读博依旧如此，毕业以后进入某二线城市，当了大学老师，现...
树莓派5来了！昨天，开发者社区里突然传来了好消息。 本次发布距离上代产品树莓派4（RaspberryPi4）已经有四年之久。作为最受开发者欢迎的开发板，新一代的树莓派5（RaspberryPi5）性能大幅提升，不过售价也有所提升，4GB型号的售价为60美元，8GB版本的售价为80美元。 据树莓派首席执行官EbenUpton介绍，该平台在几乎所有方面都进行了升级，提供了不折不扣的全新用户体验。 树莓派5配备了前所未有的新功能，计算速度是前代的两倍多，并且是第一台采用英国剑桥内部设计芯片的树莓派计算机。 树莓派官方总结了新一代产品的特性： 2.4GHz四核64位ArmCortex-A76CP...
又到了金九银十跳槽季，最近和一些同行聊了聊，大家有个普遍的共识，互联网行业整体进入平台期之后，不知道还有哪里可以去、值得去。 确实现在很多大厂的业务很难像前几年那样做出成绩了，苟着做咸鱼又不甘心。想去发展中的企业看看，一是担心业务不稳定，也怕薪酬外面接不住。 总结一下，想跳槽，又不敢，是很多同行普遍的心态。 最近看到了某脉新鲜出炉的「2023泛互联网行业人才流动报告」，翻阅一遍，发现里面有不少还挺有价值的人才流动数据，给了我一些宏观的判断和认知：大的趋势里蕴藏着行业的新机会，那这不就是一份现成的“互联网跳槽指南”嘛。 互联网真的在降薪吗？ 先说说引起讨论最多的一组数据：互联网行业平均薪资三连...
开源地址 https://github.com/datawhalechina/leeml-notes 【导读】关于机器学习的学习资料从经典书籍、免费公开课到开源项目应有尽有，可谓是太丰富啦，给学习者提供了极大的便利。但网上比比皆是的学习资料大部分都是英文材料，这可难倒了英语不好的学习者，单词不认识，理解不到位。小编不禁想问：就真的就没办法了嘛。其实也不尽然，中文还是有一些不错的学习资料的，像周志华老师的西瓜书，李航老师的统计学习方法等等都是相当经典的学习资料。今天的主角LeeML-Notes也是和一门中文经典视频课程--台大李宏毅的机器学习相关。 目录 李宏毅机器学习简介 《Lee...
今天是开源组织Datawhale一周岁生日，这一年来，Datawhale分享了很多优质内容，希望通过这篇总结帮助大家更好地系统学习。 Datawhale是一个专注于AI领域的开源组织，也是我的亲密伙伴，2019年被评为上海交通大学国家级项目。致力于构建国内有影响力的开源社区，分享优质开源项目，自发组织学习，帮助AI领域学习者更好地成长。 以下总结涉及学习路线，开源项目，数据竞赛，机器学习等多个内容。感兴趣的话关注Datahwhale，回复1024即可获得。 ▲长按关注 以上内容已打包下载，在公众号Datahwhale，回复 1024 即可获得。
本文推荐一个上有趣、入门级的开源项目：HelloGitHub。内容包括：流行项目、入门级项目、让生活变得更美好的工具、书籍、学习心得笔记、企业级项目等，这些开源项目大多都是非常容易上手,比如Python、机器学习等。 【作者】：Rocky0429 简介 仓库地址：https://github.com/521xueweihan/HelloGitHub 这是一个面向编程新手、热爱编程、对开源社区感兴趣人群的项目，内容每月28号以月刊的形式更新发布。内容包括：流行项目、入门级项目、让生活变得更美好的工具、书籍、学习心得笔记、企业级项目等，这些开源项目大多都是非常容易上手、很Cool，能够让你用...
1.导读 随着企业数字化进程不断加速，PDF转Word的功能、纸质文本的电子化存储、文件复原与二次编辑、信息检索等应用都有着强烈的企业需求。目前市面上已有一些软件，但普遍需要繁琐的安装注册操作，大多还存在额度限制。此外，最终转换效果也依赖于版面形态，无法做到针对性适配。 针对开发者的需求，飞桨文字识别套件PaddleOCR全新发布PP-StructureV2智能文档分析系统，支持一行命令实现PDF转Word功能，文字、表格、标题、图片都可完整恢复，一键实现PDF编辑自由！ 图1PDF文件转Word文件效果图 PP-StructureV2智能文档分析系统升级点包括以下2方面: 系统功能升级...
pandas的可视化方法，分为图形可视化和表格可视化。 本次介绍完整的图形可视化使用方法，包括基础和高级两部分。 基础可视化 一种是针对series和dataframe的绘制方法，可以一行代码快速绘图。 dataframe.plot.func() series.plot.func() func()主要是日常比较基础的图形，如下： 折现图(line) 条形图(bar) 直方图(hist) 箱箱型(box) 面积图(area) 散点图(scatter) 饼图(pie) 六边形箱型图(hexbin) 核密度图(kde) 子图 importnumpyasnp importpandasas...
本文分享JupyterNotebook大版本v7.0.0更新亮点+简单测试！ 近日，JupyterNotebook大版本v7.0.0更新，JupyterNotebookv7.0.0基于JupyterLab，因此它包含了过去几年JupyterLab中添加的许多新功能和改进，部分亮点更新包括： 主题和深色模式(theminganddarkmode) 交互式调试(interactivedebugging) 实时协作(real-timecollaboration) 界面语言更换 (internationalization) JupyterLab扩展支持(SupportformanyJup...
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter 本文介绍机器学习/深度学习建模过程中有效防止模型过拟合的10种方法： 增加训练数据集 交叉验证 正则化 合适的特征选择 降低模型复杂度 集成方法 早停法EarlyStopping 数据增强 Dropout 监控训练过程 方法1：增加训练数据集 增加更多的训练数据有助于防止过拟合，主要是因为更多的数据能够提供更全面、更准确的信息，从而使模型更好地学习数据中的真实模式。以下是一些解释： 泛化能力增强:当模型只在有限的数据上训练时，它可能会倾向于记住这些数据中的噪声或特定的细节，而不是捕获数据中的一般模式。增加更多的数据可以帮助模型更好地...
作者| 丰色 只需一句话，描述你想要大模型去做什么。 就有一系列AI自己当“模型训练师”，帮你完成从生成数据集到微调的所有工作。 比如让70亿参数羊驼大模型学会优化GPT-4提示词，整个过程只要20分钟。 秘诀就是网友分享的一个可以帮咱自动训练模型的AI工具： 它能帮你搞定数据收集、写代码等一系列操作，你要做的就是用人话描述你要什么，然后坐等即可。 可能是全世界最简单的大模型微调方法了（手动狗头）。 并且成本也不高，羊驼这个例子花费就不超15美元（合100来块人民币）。 好消息，小哥已将它直接开源（GitHub1k标星），你也可以试试。 AI模型训练师操作指南 如上图所示，此工...