CORE Computer Science Conference Rankings Acronym Standard Name Rank ...
真的是老生常谈的问题。 分为两种情况,一是已经确定了研究小方向,并且手中有了相应的论文 再者是完全没方向,想要找论文来读。 前者就比较容易解决,根据手中的论文后面的references去找相关文章,或者把文章中的关键词放到谷歌学术中去找。想科学上网,百度谷歌镜像,就会发现新天地。 后者的话,就要先确定自己的研究大领域是什么,然后对应的去 CCF推荐国际学术会议和期刊目录 中去找自己领域的顶会和顶刊 ...
2018-09-11 11:06 0 1526 推荐指数:
CORE Computer Science Conference Rankings Acronym Standard Name Rank ...
转自悟空问答 优秀的技术博客,里面不仅仅包含着干货,更重要的是我们可以学习一些牛人的经验以及思路。例如实时监控、生产调度、数据融合、漏洞扫描、安全端口监控、搜索引擎优化、运营维护、前端感官等等。当然这些事情不可能由一个人完成。 言归正传,那么计算机领域 ...
特征提取Feature Extraction · SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] · PCA-SIFT ...
想要管理多种具体的东西,那么需要遵守每种东西的规范。如果想要提供一种通用模式来对这些具体的东西统一管理,需要使用一种古老的技术:抽象。 抽象是将多种具体的东西(管理时需要遵守的规范)的共同点抽取出来 ...
话不多说,直接上图![认真看图][认真看图] 关于计算机专业的实习求职,欢迎浏览我的另一篇随笔:如果你是一个计算机领域的应届生,你如何准备求职面试? 关于人工智能算法学习思路,欢迎浏览我的另一篇随笔:如果你想开始学习算法,不妨先了解人工智能有哪些方向? ...
话不多说,直接上图![认真看图][认真看图] 关于计算机专业的实习求职,欢迎浏览我的另一篇随笔:如果你是一个计算机领域的应届生,你如何准备求职面试? 关于人工智能算法学习思路,欢迎浏览我的另一篇随笔:如果你想开始学习算法,不妨先了解人工智能有哪些方向? ...
一:Precision, Recall, F-score信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate------注意统计学习方法中precesion称为精确率,而准确率为accuracy 是分类正确的样本除以总样本的个数 ...
计算机视觉的三大分类任务:图像分类、目标检测、图像分割; 1. 图像分类(Classification),即是将图像结构化为某一类别的信息,用事先确定好的类别(category)或实例ID来描述图片。 2. 目标检测(Detection)。分类任务关心整体,给出的是整张图片的内容描述 ...