- RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型，追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上，可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。 RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型，追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上，可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。
- 文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。有很多应用场景；如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，但文本匹配或者说自然语言处理仍然存在很多难点。这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题，比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的 文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。有很多应用场景；如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，但文本匹配或者说自然语言处理仍然存在很多难点。这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题，比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的
- MobileNet 论文的主要贡献在于提出了一种深度可分离卷积架构（DW+PW 卷积），先通过理论证明这种架构比常规的卷积计算成本（Mult-Adds）更小，然后通过分类、检测等多种实验证明模型的有效性。 MobileNet 论文的主要贡献在于提出了一种深度可分离卷积架构（DW+PW 卷积），先通过理论证明这种架构比常规的卷积计算成本（Mult-Adds）更小，然后通过分类、检测等多种实验证明模型的有效性。
- ONNX 的本质只是一套开放的 ML 模型标准，模型文件存储的只是网络的拓扑结构和权重（其实每个深度学习框架最后保存的模型都是类似的），脱离开框架是没办法对模型直接进行 inference的。 ONNX 的本质只是一套开放的 ML 模型标准，模型文件存储的只是网络的拓扑结构和权重（其实每个深度学习框架最后保存的模型都是类似的），脱离开框架是没办法对模型直接进行 inference的。
- 本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述，从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型，期间也涉及了近几年前沿的对比学习模型，之后提出了文本匹配技巧提升方案，最终给出 本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述，从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型，期间也涉及了近几年前沿的对比学习模型，之后提出了文本匹配技巧提升方案，最终给出
- 工业智慧视觉应用主要涉及四个场景：识别、测量、定位、检测。`HALCON` 是德国 MVtec 公司开发的一款综合性的机器视觉标准软件，拥有全球通用的集成开发环境（HDevelop）。 工业智慧视觉应用主要涉及四个场景：识别、测量、定位、检测。`HALCON` 是德国 MVtec 公司开发的一款综合性的机器视觉标准软件，拥有全球通用的集成开发环境（HDevelop）。
- 视频编解码算法分为传统算法和基于深度学习的方法，本文主要介绍视频编解码技术的原理，部分内容和图片参考网上技术博客。 视频编解码算法分为传统算法和基于深度学习的方法，本文主要介绍视频编解码技术的原理，部分内容和图片参考网上技术博客。
- 解决不平衡样本问题的处理方法一般有两种: 从“数据层面”入手：分为数据采样法和类别平衡采样法。 从“算法层面”入手：代价敏感方法。 注意本文只介绍不平衡样本的处理思想和策略，不涉及具体代码，在实际项目中，需要针对具体人物，结合不平衡样本的处理策略来设计具体的数据集处理或损失函数代码，从而解决对应问题。 解决不平衡样本问题的处理方法一般有两种: 从“数据层面”入手：分为数据采样法和类别平衡采样法。 从“算法层面”入手：代价敏感方法。 注意本文只介绍不平衡样本的处理思想和策略，不涉及具体代码，在实际项目中，需要针对具体人物，结合不平衡样本的处理策略来设计具体的数据集处理或损失函数代码，从而解决对应问题。
- 深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本文大部分内容参考《深度学习》书籍，从中抽取重要的知识点，并对部分概念和原理加以自己的总结，适合当作原书的补充资料阅读，也可当作快速阅览机器学习原理基础知识的参考资料。 深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本文大部分内容参考《深度学习》书籍，从中抽取重要的知识点，并对部分概念和原理加以自己的总结，适合当作原书的补充资料阅读，也可当作快速阅览机器学习原理基础知识的参考资料。
- 本文内容为 cv 算法工程师成长之路上的经典学习教材汇总，对于一些新兴领域则给出了较好的博客文章链接。本文列出的知识点目录是成系统且由浅至深的，可作为 cv 算法工程师的常备学习路线资料。部分学习资料存在离线 PDF 电子版，其可在 github仓库-cv_books 中下载。 本文内容为 cv 算法工程师成长之路上的经典学习教材汇总，对于一些新兴领域则给出了较好的博客文章链接。本文列出的知识点目录是成系统且由浅至深的，可作为 cv 算法工程师的常备学习路线资料。部分学习资料存在离线 PDF 电子版，其可在 github仓库-cv_books 中下载。
- @toc 1、卷积神经网络与循环神经网络简单对比CNN:借助卷积核（kernel）提取特征后，送入后续网络(如全连接网络 Dense) 进行分类、目标检测等操作。CNN借助卷积核从空间维度提取信息，卷积核参数空间共享。RNN: 借助循环核（cell）提取特征后，送入后续网络(如全连接网络 Dense) 进行预测等操作。RNN 借助循环核从时间维度提取信息，循环核参数时间共享。 2、详解RNN... @toc 1、卷积神经网络与循环神经网络简单对比CNN:借助卷积核（kernel）提取特征后，送入后续网络(如全连接网络 Dense) 进行分类、目标检测等操作。CNN借助卷积核从空间维度提取信息，卷积核参数空间共享。RNN: 借助循环核（cell）提取特征后，送入后续网络(如全连接网络 Dense) 进行预测等操作。RNN 借助循环核从时间维度提取信息，循环核参数时间共享。 2、详解RNN...
- 基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取，小样本能力强悍，OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。 基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取，小样本能力强悍，OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。
- 《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前文介绍了谷歌的Word2vec和Doc2vec，它们开启了NLP的飞跃发展。这篇文章将详细讲解DeepWalk，通过随机游走的方式对网络化数据做一个表示学习，它是图神经网络的开山之作，借鉴了Word2vec的思想，值得大家学习。 《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前文介绍了谷歌的Word2vec和Doc2vec，它们开启了NLP的飞跃发展。这篇文章将详细讲解DeepWalk，通过随机游走的方式对网络化数据做一个表示学习，它是图神经网络的开山之作，借鉴了Word2vec的思想，值得大家学习。
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