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该博客主要与Qt前端设计以及深度学习相关
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深度学习岗位在这6个月以来已经崩溃。对于那些投资深度学习的小企业来说，目前的情形已经很清楚了：深度学习岗位不是必须的，随着疫情的到来，它们将可能被裁撤。需要澄清一下，我个人认为这只是一个疫情期间经济衰退的现象，而不是又一个AI寒冬。知情网友在针对这场话题的
Wide&Deep推荐算法出自一篇论文《Wide&Deep Learning for RecommenderSystems》，Wide&Deep由两部分组成，分别是Wide和Deep。先来说wide，表示的是
深度学习应用甚广，在诸多方面的表现，如图像分割、时序预测和自然语言处理，都优于其他机器学习方法。以前，你只能在学术论文或者大型商业公司中看到它的身影，但如今，我们已能利用自己的电脑进行深度学习计算。该推荐系统基于假设：链接到类似的维基百科页面的书籍彼此相似
接着上篇《深度学习表征的不合理有效性——从头开始构建图像搜索服务（一）》的内容，上次遇到的问题是搜索相似图的时候还是会出现瑕疵，因此本文介绍相关的处理办法。例如，在下图中，使用Siamese cat类的权重来重新权衡数据集上的激活。根据Imagenet，S
对于数据科学或机器学习研究者而言，当解决任何机器学习问题时，可能面临的最大问题之一就是训练数据不平衡的问题。本文将尝试使用图像分类问题来揭示训练数据中不平衡类别的奥秘。选项2：类似于之前提到的过采样技术。
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