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为了帮助正在学习深度学习的伙伴们，川大的一名优秀毕业生，在GitHub上创建了一个项目：《深度学习500问》，通过问答的形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书已达18个章节，近50万字，全是中文！！ 下面，我们来看一看该项目有哪些硬核干货吧！ 全书目录 该项目更确切地说是一本深度学习面试手册，500 问，非常详细。全书共分为 18 章，近 50 万字，目录如下： 数学基础 机器学习基础 深度学习基础 经典网络 卷积神经网络（CNN） 循环神经网络（RNN） 生成对抗网络（GAN） 目标检测 图像分割 强化学习 迁移学习 网络搭建及训练 优化算法 超参数调试 GPU 和框架选型 自然语言处理（NLP） 模型压缩、加速及移动端部署 后端

随着中小企业售前和售后的需求不断增大，大规模的企业需要解决大量的前期咨询和售后问题。 在这个过程中，既需要满足客户对产品服务的满意程度，也需要考虑企业在产品服务的资金预算。 目前企业都是招聘大量的人工客服24小时在线拨打和接听来电来解决，虽然人工客服能极大的满足产品的服务满意度， 但对于企业来说，大量的人力成本和员工招聘都能成为企业高效率工作的阻力。 人工智能呼叫中心（以下简称智能机器人），真人语音交互，语义精准识别。 使用智能器人可以帮您进行产品电销与客户回访，帮助企业对大量、简单、重复耗时的工作进行自动化处理， 提升电话营销、服务效率，节约人工成本。智能机器人通过规范化的客户管理，从线索客户开始， 直到客户成交，提供一条龙式的客户管理服务。

使用BERT的越南语NER（bert-vn-ner） 由Trong-Dat Ngo编写的代码。 引言 BERT模型的Pytorch实现为越南语执行命名实体识别（NER）。 此外，单词中的特征也用于表示单词。 该系统使用预训练模型 安装 要求： Python 3.6+ 火炬1.4+ 安装依赖项： pip3 install -r requirements.txt 数据集格式 bert-vn-ner的输入数据格式遵循CoNLL-2003格式，其中四列由制表符分隔，包括word ， pos ， chunk和named实体。 每个单词都放在单独的行上，每个句子后面都有一个空行。 请注意，分词不用于匹配BERT的预训练（以bert-base-multilingual-cased表示） 。 有关详细信息，请参见“数据”目录中的样本数据。 下表描述了数据集中的越南语例句示例。 单词 销售点

用于FashionAI关键点检测的卷积姿态机（CPM）和特征金字塔网词（FPN）的Pytorch实现 该代码引用了github上其他人的一些想法，并且基于的纸上。 最终排名是56，得分为6.38％。 对于大一新生来说，这对我来说还不错：)您可以将代码作为基准解决方案。 有一些切实可行的结果，如下所示： 使用ResNet-50的CPM + FPN输出示例 您可以按照以下步骤重现我的结果。 步骤1 相依性 Python 3.5版 脾气暴躁的 大熊猫 火炬 cv2 tqdm Keras（TensorFlow后端） 资料准备 下载并将文件放入以下结构中： 步骤1：确保图像数据和注释位于折叠的“数据”中。数据目录结构如下： DATA_DIR/ |-- test/ | |-- test.csv | |-- Images/ | | |

本报告是在上一版《区块链基础理论与研究概况》报告基础上进行的系统性内容更新。本次报告不仅系统地梳理了区块链技术的发展历程、基础理论，而且挖掘展现了区块链研究的人才现状、技术发展趋势、最新应用场景、最新国内外政策，以及区块链未来发展面临的技术和监管挑战等方面内容。

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本资源是用二元泊松模型预测2022年世界杯结果的R语言模型源码 网上有很多文章用双泊松（Double Poisson）模型来预测世界杯比赛结果。但是双泊松模型有一个严重的缺陷，那就是它假设比赛中两队的比分是条件独立的。而我们都知道，在对抗性比赛中，两队的比分是存在关联的，因为两队都会根据场上的比分形势调整策略。比如足球比赛，当主队1:0领先，且距离比赛结束只剩10分钟时，落后的客队会孤注一掷，甘愿冒更大风险去争取平局。但如果主队3:0甚至4:0领先时，领先的主队可能会稍微放松下来，甚至教练会用新人换下主力，此时落后的客队更容易进1球（甚至主队会礼貌性让球）。所以比赛中两队比分是相关的，这种相关性可以通过依赖性参数来描述。 二元泊松（Bivariate Poisson）模型可以度量两队比分的依赖性参数，用二元泊松模型对比赛进行的预测准确率更高，在1/8决赛已经进行的4场比赛中，二元泊松模型预测正确率100%。

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