Keras+TF的Flask开发经验
Task
理解 Keras+TF 项目部署
使用Keras+TF在Falsk中部署
Flask使用进阶
Flask托管和部署
Reference
global示例
python中的模块、库、包有什么区别？
python的构建工具setup.py
Python项目中的Makefiles
Cython
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ctpn文字检测定位学习笔记
发表于
Task
看懂ctpn原理并能概述
初步看源码，为以后能做框架更换
Reference
场景文字检测—CTPN原理与实现
每天一道面试题：简述CTPN算法的主要步骤
【Github】keras复现场景文本检测网络CPTN
CTPN论文翻译
概述本篇基本是搬运哒，建议参见Reference
首先放
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BERT-pytorch学习总结
发表于
BERT学习笔记Task
看懂高明豪老哥代码
熟悉BERT-Pytorch分类任务训练流程
了解如何加孪生神经网络为分类头
学一些融合技巧
学BERT生成预测结果
Refence
pytorch-pretrained-BERT
BERT中文语义相似度实战1
BERT中文语义相似度实战2
一起读BE
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Seq2Seq神经网络学习教程第一章
发表于
Seq2Seq 神经网络学习教程本文是对教程的部分翻译，并加入了一些自己的理解和归纳（Edit by Kevin）
课程中一些注意点：
①Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
使用LSTM；上下文向量$z^n = (h_T^n,
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目标侦测rcnn系列学习笔记
发表于
Task
看懂物体侦测基础
fastrcnn
ssd【TODO】Refence
目标检测——从RCNN到Faster RCNN 串烧
RCNN- 将CNN引入目标检测的开山之作
SPPNet-引入空间金字塔池化改进RCNN
原始图片中的ROI如何映射到到feature map?
Fast R-CNN
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NLP三大特征抽取器概况认识
发表于
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分类于
NLP
0x00 起始今天1.14在往返杭州的火车上读了机器之心的一篇好文，获益很大，此处外链
我水平很菜，以下是我对文章的一些摘要和理解
0x01 NLP任务分类具体解释见原文。
0x02 特征抽取器状况总体概述
RNN 人老珠黄
CNN 如果改造得当，将来还是有希望有自己在 NLP 领域的一席之地，如果
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