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深度学习方向程序员兼职社区招募
深度学习方向兼职社区招募,有技术的大佬可私信或关注文末公众号加群联系本人。
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〖2023·新星计划·第四季〗开启,计算机视觉方向火爆预热中~
"新星计划"第四季来了!“新星计划”是 CSDN官方发起的一个旨在 发掘潜力新人、培养优质博主 为目标的创作活动,活动为期4周 ,本次很荣幸担任计算机视觉方向导师,希望大家多多参与交流,定期更新博客,报名更有机会获得在线答疑、经验分享与神秘奖品哦,参与方式与具体事项见链接。
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新星计划2023【计算机视觉】学习方向报名入口!
新星计划是一个以发掘潜力新人、培养优贡博主为目标的创作活动,本帖为新星计划第四季计算机视觉方向活动,欢迎大家多多参与交流。
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CSDN首发 | 《深入浅出OCR系列》目录
恭喜你发现宝藏!本专栏系列主要介绍计算机视觉OCR文字识别领域,每章将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集、对现有平台及未来发展方向等各种角度展开详细介绍,综合基础与实战知识,欢迎大家订阅交流。以下是本系列目录,分为前置篇、基础篇与进阶篇,进阶篇在基础篇基础上进行全面总结,会针对最经典论文及最新算法展开讲解,内容目前包括不限于文字检测、识别、表格分析等方向。
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程序员赚钱指南,兼职社区招募
程序员兼职社区招募,建议你如果是从事技术岗的话,那么一定要热爱技术,并努力把它学好,因为它是你吃饭的家伙。要对自己负责,学习和提高是自己的事情!
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深度学习知识点全面总结
本文详细介绍深度学习概念及原理,参考网上相关资料汇总,内容包含众多章节,包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍,用于个人学习总结,适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法:SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法:感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
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深度学习系列资料总结
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程,主要以计算机视觉资料为主,包括图像识别、分类、检测、分割等,内容参考Github及网络资源,仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等;无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机,深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
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深度学习最全面试题总结(二)
本系列深度学习面试题系列总结,资料集合包含机器学习、深度学习等各系列常见问题,系列将分为多篇介绍,可配合下列资料一起学习,内容参考Github及网络资源,仅供个人学习。侵权联系删除!
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程序员怎么赚外快?深度学习方向兼职社区招募
如果是从事技术岗的话,那么一定要热爱技术,并努力把它学好,因为它是你吃饭的家伙。要对自己负责,学习和提高是自己的事情!✨文末给大家免费分享资料,关注下方我的公众号回复“书籍”、“简历”、“导图”等会有免费福利送给大家,同时可以加大数据和人工智能方向的交流群 , 群内会定期分享各类学习资料、面试题等。
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深度学习最全面试题总结系列(一)
导读:本系列深度学习面试题系列总结,资料集合包含机器学习、深度学习等各系列常见问题,可配合下列资料一起学习,内容参考Github及网络资源,仅供个人学习。侵权联系删除!
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Paddle入门实战系列(五):渔船牌照识别
恭喜你发现宝藏!本专栏系列主要介绍计算机视觉OCR文字识别领域,每章将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集、对现有平台及未来发展方向等各种角度展开详细介绍,综合基础与实战知识。
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计算机视觉论文总结系列(三):OCR篇
本篇主要介绍OCR论文总结,主要从OCR论文、模型方法、论文链接进行全面总结介绍,重点论文已标注✨,部分内容取自本人专栏《深入浅出OCR》系列,上述内容后续会继续更新,欢迎大家订阅学习交流,感谢批评指正!
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计算机视觉方向面试题总结(三):OCR篇
《计算机视觉面试题总结系列》 主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域,将对该领域面试相关问题等进行总结,主要进行资源整合!学习对象主要面向深度学习CV方向同学,本篇主要对OCR方向进行全面总结,希望大家能够多多交流如有错误请大家在评论区指正,如有侵权联系删除。
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计算机视觉竞赛技巧总结(三):OCR篇
本篇主要介绍OCR竞赛技巧总结,主要从OCR概念、分类、模型方法、推荐框架、常用trick、评估指标等多个方面进行总结介绍,部分内容取自本人专栏《深入浅出OCR》系列,上述内容后续会继续更新,欢迎大家订阅学习交流,感谢批评指正!
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Paddle入门实战系列(五):基于CRNN的手写英文单词识别
本项目采用PaddleOCR开源框架进行写英文单词识别,流程分为数据集构建、数据集处理、模型搭建与预测、推理等,数据集采用好未来教育提供的开源数据集,每张图片对应多个单词,相比传统单个手写数字识别具有一定难度,项目采用CRNN+CTC方法,设定相关参数值,实现不定长的手写英文单词识别。
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Paddle进阶实战系列(三):基于SVTR算法的手写英文单词识别
本项目以最新PaddleOCRv3为框架,采用最新的OCR领域算法SVTR,完成手写英文单词识别算法搭建。流程分为数据集构建、数据集处理、模型搭建与预测、推理等,数据集采用好未来教育提供的开源数据集,每张图片对应多个单词,相比传统单个手写数字识别具有一定难度。
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【新星计划】如何写好你的博客,涨粉技巧总结
本篇详细介绍写博客的好处及写作技巧、涨粉技巧、如何成为创作者及官方活动介绍等,适合新锐博主学习,写博客好处:✨ 构建知识体系 ✨ 提升写作能力✨ 扩展人脉✨ 为简历加分✨ 商务合作机会
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文心一言:中国版“ChatGPT”介绍与测评
本文主要介绍chatgpt概念及相关产品,重点介绍文心一言,通过对比Chatgpt、新必应及文心一言进行测评,对比仅挑选几个例子,主要展示文心一言在各方面的能力,大家感兴趣可以去官网申请等待。
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计算机视觉最全专栏教程总结
为方便更多CV方向学习者学习,本次新星计划活动学习内容不仅包括为本人博客专栏,还会涉及部分知识星球:CV技术指南内容 ,星球文章内容成专栏体系 ,会分享最新论文+ 部署实战+ 资源教程共享,方向很多,包括不限于2D/3D、缺陷检测、分割、Diffusion Model、AIGC、Transformer、点云、遥感图像、量化剪枝蒸馏、REID、医学图像、目标跟踪、车道线、行为、图神经网络、GAN等。
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计算机视觉竞赛技巧总结(一):目标检测篇
本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域,每章将分别从最新方法、开源框架、数据、模型、常用Tricks等方面展开介绍,主要面向深度学习CV方向同学学习,希望大家能够多多交流,欢迎订阅本专栏,如有错误请大家在评论区指正,如有侵权联系删除。
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计算机视觉论文总结系列(一):目标检测篇
本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域,每篇将对该领域论文等方面展开介绍,本篇主要介绍目标检测领域历年论文,希望大家能够多多交流如有错误请大家在评论区指正,如有侵权联系删除
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计算机视觉竞赛技巧总结(二):图像分割基础篇
本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域进行竞赛总结,本文为第二篇,主要介绍图像分割领域知识,分别从概述、开源框架、模型选择、常用Tricks等方面展开介绍,主要面向深度学习CV方向同学学习,希望大家能够多多交流,欢迎订阅本专栏,如有错误请大家在评论区指正,如有侵权联系删除。
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计算机视觉论文总结系列(二):图像分割篇
本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域论文总结,每章将分别从最新方法、开源框架、模型、等方面展开介绍,主要面向深度学习CV方向同学学习,希望大家能够多多交流,欢迎订阅本专栏,如有错误请大家在评论区指正,如有侵权联系删除。
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注意力机制详解系列(一):注意力机制概述
本系列主要介绍计算机视觉领域的注意力机制方法,分为注意力机制概述、通道注意力,空间注意力,混合域注意力和时域注意力、注意力机制总结等不同分类展开介绍,后续系列会对上述各种注意力机制方法进行重点讲解,重点论文会配上论文和对应代码,并简要解释,如有错误请大家在评论区指正,如有侵权联系删除。
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注意力机制详解系列(二):通道注意力机制
本篇主要介绍注意力机制中的通道注意力机制,对通道注意力机制方法进行详细讲解,通道注意力机制在计算机视觉中,更关注特征图中channel之间的关系,重点对SENet、ECANe进行重点讲解。
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注意力机制详解系列(三):空间注意力机制
本篇为注意力机制系列第三篇,主要介绍注意力机制中的空间注意力机制,着重详解DCN、Non-local、ViT、DETR等模型,下一篇将对混合注意力机制和时域注意力机制进行讲解。
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注意力机制详解系列(四):混合注意力机制
混合注意力是机制基于通道注意力和空间注意力机制,将两者有效的结合在一起,让注意力能关注到两者,又称混合注意力机制,如CBAM,BAM,scSE等,同时基于混合注意力机制的一些关注点,如关注各种跨维度的相互作用;关注长距离的依赖;RGA关注关系感知注意力。
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