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3 月，跳不动了？>>> 为了进行淘宝API接口开发，正常会有以下几个步骤操作： 1）开发者注册一个账号。 2）然后为每个淘宝应用注册一个应用程序键（App Key) 。 3）下载淘宝API的SDK并掌握基本的API基础知识和调用，具体可以参考博客的信息（ 淘宝商品详情介绍 ）里面的技术分享区等。 4）利用SDK接口和对象，传入AppKey或者必要的时候获取并传入SessionKey来进行程序开发。 5）利用淘宝平台的文档中心和API测试工具，对接口进行测试。从而了解返回信息，方便程序获取。 6） 无需以上五点，可直接注册账号调用接口， 点击开通（Key和Secret）测试 。 以上是一般淘宝API应用开发的关键流程，其中通过淘宝文档中心和API测试工具，进行概念了解和接口信息查询很重要。 支持平台有淘宝、天猫、1688、京东、阿里巴巴、阿里妈妈、亚马逊、Eaby、lazada、拼多多、翻译接口等25个平台数据。 支持淘宝API接口如下： item_get - 获得淘宝商品详情 item_review - 获得淘宝商品评论 item_fee - 获得淘宝商品快递费用 item_password - 获得淘口令真实url item_list_updown - 批量获得淘宝商品上下架时间 seller_info - 获得淘宝店铺详情 item_search - 按关键字搜索淘宝商品

3 月，跳不动了？>>> 在上个数字识别的例子中，我们使用了一个简单的3层神经网络来识别给定图片的中的数字。 这次我们在上次的例子中在提升一下，这次我们选用条件生成对抗模型(Conditional Generative Adversarial Networks)来生成数字图片。 下面就让我们开始吧！ 第一步：import 我们需要的数据库 %matplotlib inline from __future__ import print_function, division import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.cm as cm import seaborn as sns sns.set_style('white') from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout, multiply from keras.layers import BatchNormalization, Activation, Embedding, ZeroPadding2D from keras.layers.advanced

3 月，跳不动了？>>> 目录 CVPR 2020 | 检测视频中关注的视觉目标 CVPR 2020 | D3Feat：密集检测和3D局部特征描述的联合学习 CVPR 2020 | 搜索中央差分卷积网络以进行面部反欺 模型的密度估计能力、序列生成能力、BLEU分数之间到底是什么关系 在元学习和具体任务的学习之间寻找平衡 CVPR 2020 | 检测视频中关注的视觉目标 论文名称：Detecting Attended Visual Targets in Video 作者：Chong Eunji /Wang Yongxin /Ruiz Nataniel /Rehg James M. 发表时间：2020/3/5 论文链接： https://paper.yanxishe.com/review/13533?from=leiphonecolumn_paperreview0320 推荐原因 这篇论文被CVPR 2020接收，要解决的是检测视频中关注目标的问题。具体来说，目标是确定每个视频帧中每个人的视线，并正确处理帧外的情况。所提的新架构有效模拟了场景与头部特征之间的动态交互，以推断随时间变化的关注目标。同时这篇论文引入了一个新数据集VideoAttentionTarget，包含现实世界中复杂和动态的注视行为模式。在该数据集上进行的实验表明，所提模型可以有效推断视频中的注意力

3 月，跳不动了？>>> 今日资料推荐 《 Pytorch 深度学习实战 》 本书从基本原理到实战演练、从入门到精通地详细介绍了 Pytorch 的非凡主要表现，用心念完这书，能把握 Pytorch 的应用方法了。PyTorch 是 Facebook 公布的这款十分具备个性化的深度神经网络架构，它和 Tensorflow，Keras，Theano 等别的深度神经网络架构都不一样，这是动态性测算图方式，其运用实体模型适用在运作全过程中依据运作主要参数动态性更改，而别的几类架构全是静态数据测算图方式，其实体模型在运作以前就已经确定。 ❖ 扫 码 即 可 查 看 收 藏 ❖ 下载地址： https://www.yanxishe.com/resourceDetail/331?from=leiphonecolumn_res0319 更多相关资料下载： https://www.yanxishe.com/resources?from=leiphonecolumn_res geng雷锋网雷锋网 (公众号：雷锋网) 雷锋网 雷锋网雷锋网雷锋网 相关文章： 资料 | 《 面向机器学习的特征工程 》 资料 | 程序员面试宝典 第 5 版 资料 | 《 机器学习数学基础 》 资料 | 《 怎样解题：数学竞赛攻关宝典（第 2 版） 》 资料 | 《 Linux 命令行与 shell 脚本编程大全 》

3 月，跳不动了？>>> 目录 CausalML：用于因果机器学习的Python包 用于3D重建和形状补全的特征空间中的隐式函数 基于混合成像系统的慢动作视频重建 交叉图卷积网络（Cross-GCN）：使用k顺序特征交互来增强图卷积网络 选择核网络 CausalML：用于因果机器学习的Python包 论文名称：CausalML: Python Package for Causal Machine Learning 作者： Huigang Chen* 发表时间：2020/3/2 论文链接： https://paper.yanxishe.com/review/14227?from=leiphonecolumn_paperreview0318 推荐原因 本文主要内容： 本文提出了一种新的机器学习算法包——CausalML，这是一种采用ython语言编写而成用于解决因果推理（causalinference）与机器学习（machine learning）任务的算法，并且已经封装成型，提供了API接口供学习者使用。对于CausalML包的使用用途，作者从三方面进行介绍，分别为 定位优化（Targeting Optimization）、因果影响分析（Causal Impact Analysis）以及模型的个性化（Personalization）。此外作者也对后续的研究提出了自己的观点。总之

3 月，跳不动了？>>> 目录 IGNOR: 基于深度学习的图像引导的物体渲染 基于域验证的图像和谐化 人体姿态估计中的无偏数据处理方法的研究 面部X射线，可进行更一般的面部伪造检测 即插即用(Plug and Play)的受限文本生成方法 IGNOR: 基于深度学习的图像引导的物体渲染 论文名称：IGNOR: Image-guided Neural Object Rendering 作者：Thies Justus /Zollhöfer Michael /Theobalt Christian /Stamminger Marc /Nießner Matthias 发表时间：2018/11/26 论文链接： https://paper.yanxishe.com/review/13549?from=leiphonecolumn_paperreview0319 推荐原因 本文被ICLR 2020接收！文章提出了一种基于学习的图像引导的渲染技术，该技术将基于图像的渲染和基于GAN的图像合成相结合，可以生成重建对象的高真实感渲染结果。 文章技术的核心是如何处理视角相关的视觉效果，为了解决这个问题作者首先训练了一个基于特定对象的深度神经网络来合成目标对象与视角无关的外观。为了处理视角相关的效果，如物体表面的高光等，作者剔除了EffectsNet来进一步预测与视角相关的效果

3 月，跳不动了？>>> 目录 具有稠密连接的双向ConvLSTMU-Net卷积 SAU-Net:基于空间注意力的密集型U-N网络在脊柱三维MRI分割中的应用 学会自适应的立体匹配 自然和医学图像的深度语义分割：综述 深度学习在股市预测中的应用：最新进展 具有稠密连接的双向ConvLSTMU-Net卷积 论文名称：Bi-Directional ConvLSTM U-Net with Densley Connected Convolutions 作者：Reza Azad; Maryam Asadi-Aghbolaghi; Mahmood Fathy; Sergio Escalera 发表时间：2019/9/15 论文链接： https://paper.yanxishe.com/review/13536?from=leiphonecolumn_paperreview0317 推荐原因 在常规的 U-Net 中，他们直接将 encoded feature 直接拷贝并且结合到 decoding 的分支中。本文提出使用 BConvLSTM 的方法来处理 encoding 和 decoding feature，更好的进行结合。此处使用的 ConvLSTM 是来自于： Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for

3 月，跳不动了？>>> 中国科学技术大学《科学与社会》研讨课微软亚洲研究院系列讲座 第一期视频在 AI 研习社可以观看啦~ 观看地址： http://www.mooc.ai/course/775?from=leiphonecolumn_mooc0320 微软亚洲研究院副院长周明博士将以《沟通无界——自然语言处理让生活更美好》为主题，介绍 自然语言处理（NLP）尤其是神经网络 NLP 的进展 ，展示其在问答系统、机器翻译、阅读理解和计算机创作等领域的新突破。他还也将从企业角度谈谈优秀人才的培养问题，引导同学们在大学期间树立远大的志向，增强自己的硬实力和软实力，为未来的科研和职业发展打下坚实基础。 主讲人 周明博士 微软亚洲研究院 副院长 国际计算语言学会（ACL）前任会长，中国计算机学会副理事长、中国中文信息学会常务理事、五所大学博士生导师、首都劳动奖章获得者。他长期从事自然语言处理研究，并对其在中国和世界的发展做出了重要贡献。 更多周明博士介绍，可以访问链接： https://www.microsoft.com/en-us/research/people/mingzhou/ 雷锋网 (公众号：雷锋网) 雷锋网雷锋网 雷锋网原创文章，未经授权禁止转载。详情见 转载须知 。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4267017/blog

3 月，跳不动了？>>> 为了进行1688平台的API开发，首先我们需要做下面几件事情。 1）开发者注册一个账号。 2）然后为每个1688应用注册一个应用程序键（App Key) 。 3）下载1688API的SDK并掌握基本的API基础知识和调用，具体可以参考论坛的信息（ https://blog.csdn.net/Andyfu2019/article/details/103529220 ）里面的技术分享区等。 4）利用SDK接口和对象，传入AppKey或者必要的时候获取并传入SessionKey来进行程序开发。 5）利用1688平台的文档中心和API测试工具，对接口进行测试。从而了解返回信息，方便程序获取。 6）无需以上五点，可直接 点击开通（Key和Secret）测试 以上是一般淘宝API应用开发的关键流程，其中通过淘宝文档中心和API测试工具，进行概念了解和接口信息查询很重要。可直接注册我司接口测试。 API名称： 1、item_get - 获得淘宝商品详情 2、item_fee - 获得淘宝商品快递费用 3、item_password - 获得淘口令真实 4、item_search - 按关键字搜索淘宝商品 5、item_search_suggest - 获得搜索词推荐 6、item_search_jupage - 天天特价 7、item_sku - 获取sku详细信息 8

3 月，跳不动了？>>> 目录 CausalML：用于因果机器学习的Python包 用于3D重建和形状补全的特征空间中的隐式函数 基于混合成像系统的慢动作视频重建 交叉图卷积网络（Cross-GCN）：使用k顺序特征交互来增强图卷积网络 选择核网络 CausalML：用于因果机器学习的Python包 论文名称：CausalML: Python Package for Causal Machine Learning 作者： Huigang Chen* 发表时间：2020/3/2 论文链接： https://paper.yanxishe.com/review/14227?from=leiphonecolumn_paperreview0318 推荐原因 本文主要内容： 本文提出了一种新的机器学习算法包——CausalML，这是一种采用ython语言编写而成用于解决因果推理（causalinference）与机器学习（machine learning）任务的算法，并且已经封装成型，提供了API接口供学习者使用。对于CausalML包的使用用途，作者从三方面进行介绍，分别为 定位优化（Targeting Optimization）、因果影响分析（Causal Impact Analysis）以及模型的个性化（Personalization）。此外作者也对后续的研究提出了自己的观点。总之