Spectral Leakage and Rethinking the Kernel Size in CNNs
Github: https://github.com/EvgenyKashin/non-leaking-conv
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10143
Notebook: https://github.com/EvgenyKashin/non-leaking-conv/blob/master/LearnedKernelsEDA.ipynb
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/EvgenyKashin/non-leaking-conv
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10143
Notebook: https://github.com/EvgenyKashin/non-leaking-conv/blob/master/LearnedKernelsEDA.ipynb
👉 @bigdata_1
👍2
TensorFlow input pipelines | TensorFlow Core
https://www.tensorflow.org/guide/data
Code: https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/data.ipynb
👉 @bigdata_1
https://www.tensorflow.org/guide/data
Code: https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/data.ipynb
👉 @bigdata_1
TensorFlow
tf.data: Build TensorFlow input pipelines | TensorFlow Core
👍1
Cleora: A Simple, Strong and Scalable Graph Embedding Scheme
Github: https://github.com/Synerise/cleora
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02302v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/Synerise/cleora
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02302v1
👉 @bigdata_1
🔍 Zooming-Slow-Mo
Code: https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.07473
👉 @bigdata_1
Code: https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.07473
👉 @bigdata_1
Есть пара новостей про развитие ИТ на государственном уровне.
Во-первых, запустился проект «Цифровая Россия». Его задача поддерживать отечественные разработки ПО и ИТ-сервисов, а также формировать ИТ-сообщество во всех регионах страны. Федеральным координатором проекта назначен Антон Немкин.
Уже есть телеграм-канал «Цифровой профсоюз», где будут публиковать все новости проекта, законодательные инициативы в сфере ИТ, информационные справки и сведения о мерах поддержки отрасли. Подписывайтесь сейчас!
Во-вторых, сейчас идет отбор региональных координаторов проекта. Все желающие могут предложить свою кандидатуру и поучаствовать в открытом конкурсе на должность координатора "Цифровой России" в своём регионе.
Это можно сделать через новый цифровой портал по мониторингу мер поддержки ИТ-отрасли. Сейчас здесь ведется отбор координаторов, а позже будет собрана вся информация обо всех мерах господдержки и условиях участия в программах.
#ЦифроваяРоссия #ЦифровойПрофсоюз #АнтонНемкин #ЕР
Во-первых, запустился проект «Цифровая Россия». Его задача поддерживать отечественные разработки ПО и ИТ-сервисов, а также формировать ИТ-сообщество во всех регионах страны. Федеральным координатором проекта назначен Антон Немкин.
Уже есть телеграм-канал «Цифровой профсоюз», где будут публиковать все новости проекта, законодательные инициативы в сфере ИТ, информационные справки и сведения о мерах поддержки отрасли. Подписывайтесь сейчас!
Во-вторых, сейчас идет отбор региональных координаторов проекта. Все желающие могут предложить свою кандидатуру и поучаствовать в открытом конкурсе на должность координатора "Цифровой России" в своём регионе.
Это можно сделать через новый цифровой портал по мониторингу мер поддержки ИТ-отрасли. Сейчас здесь ведется отбор координаторов, а позже будет собрана вся информация обо всех мерах господдержки и условиях участия в программах.
#ЦифроваяРоссия #ЦифровойПрофсоюз #АнтонНемкин #ЕР
💩2
Learning Monocular Depth in Dynamic Scenes via Instance-Aware Projection Consistency
Github: https://github.com/SeokjuLee/Insta-DM
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02629v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/SeokjuLee/Insta-DM
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.02629v1
👉 @bigdata_1
👍1
Microsoft's ProphetNet-X: Large-Scale Pre-training Models for English, Multi-lingual, Dialog, and Code Generation
Code: https://github.com/microsoft/ProphetNet
Paper: https://arxiv.org/pdf/2001.04063.pdf
👉 @bigdata_1
Code: https://github.com/microsoft/ProphetNet
Paper: https://arxiv.org/pdf/2001.04063.pdf
👉 @bigdata_1
👍1
GaitSet: Cross-view Gait Recognition through Utilizing Gait as a Deep Set
Github: https://github.com/AbnerHqC/GaitSet
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.03247v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/AbnerHqC/GaitSet
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.03247v1
👉 @bigdata_1
👍1
TediGAN: Text-Guided Diverse Face Image Generation and Manipulation in PyTorch.
Github: https://github.com/IIGROUP/TediGAN
Dataset: https://github.com/IIGROUP/Multi-Modal-CelebA-HQ-Dataset
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.08910v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/IIGROUP/TediGAN
Dataset: https://github.com/IIGROUP/Multi-Modal-CelebA-HQ-Dataset
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.08910v1
👉 @bigdata_1
👍2
baller2vec: A Multi-Entity Transformer For Multi-Agent Spatiotemporal Modeling
Github: https://github.com/airalcorn2/baller2vec
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.03291v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/airalcorn2/baller2vec
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.03291v1
👉 @bigdata_1
👍3
VideoGPT: Video Generation using VQ-VAE and Transformers
Github: https://github.com/wilson1yan/VideoGPT
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10157
Demo: https://gradio.app/g/AK391/VideoGPT
Latent Video Transformer: https://arxiv.org/abs/2006.10704
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/wilson1yan/VideoGPT
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10157
Demo: https://gradio.app/g/AK391/VideoGPT
Latent Video Transformer: https://arxiv.org/abs/2006.10704
👉 @bigdata_1
👍1
How to Speed up Scikit-Learn Model Training
https://www.kdnuggets.com/2021/02/speed-up-scikit-learn-model-training.html
👉 @bigdata_1
https://www.kdnuggets.com/2021/02/speed-up-scikit-learn-model-training.html
👉 @bigdata_1
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌐 MMDetection3D is an open source object detection toolbox based on PyTorch, towards the next-generation platform for general 3D detection
Github: https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10956v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10956v1
👉 @bigdata_1
👍1
Слышали о том, что анализ данных — востребованная сфера? Давайте разберёмся в профессии аналитика данных вместе.
Собрали всю базовую информацию о специальности в бесплатном гайде. За 10 минут чтения вы поймёте:
— какие задачи решает аналитик;
— кто такие и чем отличаются друг от друга джун, мидл и синьор;
— какие навыки и знания нужны для старта в профессии;
— как можно освоить профессию;
— как и куда расти джуну.
А ещё мы собрали полезные ссылки для начинающих аналитиков: где читать новости и узнавать новое.
Чтобы получить гайд, переходите по ссылке.
Собрали всю базовую информацию о специальности в бесплатном гайде. За 10 минут чтения вы поймёте:
— какие задачи решает аналитик;
— кто такие и чем отличаются друг от друга джун, мидл и синьор;
— какие навыки и знания нужны для старта в профессии;
— как можно освоить профессию;
— как и куда расти джуну.
А ещё мы собрали полезные ссылки для начинающих аналитиков: где читать новости и узнавать новое.
Чтобы получить гайд, переходите по ссылке.
Adversarial Segmentation Loss for Sketch Colorization
Github: https://github.com/giddyyupp/AdvSegLoss
Dataset: https://github.com/giddyyupp/AdvSegLoss/blob/master/docs/datasets.md
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.06192v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/giddyyupp/AdvSegLoss
Dataset: https://github.com/giddyyupp/AdvSegLoss/blob/master/docs/datasets.md
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.06192v1
👉 @bigdata_1
👍1
Token Labeling: Training a 85.4% Top-1 Accuracy Vision Transformer with 56M Parameters on ImageNet
Github: https://github.com/zihangJiang/TokenLabeling
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10858v2
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/zihangJiang/TokenLabeling
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10858v2
👉 @bigdata_1
👍1
A new open data set for multilingual speech research
https://ai.facebook.com/blog/a-new-open-data-set-for-multilingual-speech-research/
Github: https://github.com/facebookresearch/wav2letter
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.03411
👉 @bigdata_1
https://ai.facebook.com/blog/a-new-open-data-set-for-multilingual-speech-research/
Github: https://github.com/facebookresearch/wav2letter
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.03411
👉 @bigdata_1
👍1
💨 GraphGallery: A Platform for Fast Benchmarking and Easy Development of Graph Neural Networks Based Intelligent Software
Github: https://github.com/EdisonLeeeee/GraphGallery
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.07933v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/EdisonLeeeee/GraphGallery
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.07933v1
👉 @bigdata_1
👍3
Free AI and ML Courses by Google, Microsoft, & Stanford University
https://www.theinsaneapp.com/2020/08/free-artificial-intelligence-and-machine-learning-courses.html
👉 @bigdata_1
https://www.theinsaneapp.com/2020/08/free-artificial-intelligence-and-machine-learning-courses.html
👉 @bigdata_1
👍1👎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
EigenGAN
TensorFlow implementation of EigenGAN: Layer-Wise Eigen-Learning for GANs
Github: https://github.com/LynnHo/EigenGAN-Tensorflow
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.12476v1
👉 @bigdata_1
TensorFlow implementation of EigenGAN: Layer-Wise Eigen-Learning for GANs
Github: https://github.com/LynnHo/EigenGAN-Tensorflow
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.12476v1
👉 @bigdata_1
🔥4