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在碎片化阅读充斥眼球的时代,越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。
搞AI,不少人都进入一个误区,那就是只钻研自己的代码是否精进,而没有注意提升自己的阅读能力。实际上,一个专业的学术研究员或者AI研究员可能需要花费几百个小时来阅读论文,阅读论文可以帮助你深入原理,理解AI更前沿的发展状态,掌握更前沿的技术热点。
高效的阅读论文,是一种必不可少的经验和技能。
可很多人在阅读的过程中只是从头读到尾,有的时候浪费了大量的时间还不知道作者到底说了什么。或许你可以尝试从这几个方向入手:
1、对论文的主题以及核心内容进行了解和分析;
2、了解论文的核心思想;
3、深入理解论文、尝试复现。
还有一些朋友自己找文章、论文的时候,往往可能不会找、找不全,有些论文需要付费下载,并且这样很影响自己的学习效率。
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无论你是机器学习工程师,还是CV工程师、NLP工程师、数据分析师、Python全栈工程师,本资料大概可以满足你的论文需求。
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其中,每个大类下,还有N个小类,例如计算机视觉类就有7个小类,囊括了目标分割、目标检测、图像标注、无人驾驶等。并且每个小类下还有数篇论文。大概近500篇论文体量。
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