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深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等 阅读全文
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深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比 阅读全文
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深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解 阅读全文
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深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等 阅读全文
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深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注） 阅读全文
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深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制 阅读全文
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深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景 阅读全文
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深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献 阅读全文
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深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等 阅读全文
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深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 阅读全文