songyingxin/TextClassification这个项目实现了九个模型的文本分类。本文从配置环境开始，一步步讲解了应该如何操作，后面才可以把代码运行起来。其中包括，（1）每一个package应该装哪个版本的。repo的作者仅仅讲了python的小版本号以及pytorch的版本号，其实其他package的版本过高也会引发报错。（2）训练的数据集和词向量embedding文件从哪个网站下载

本文讲解了39个数据集，关于高空卫星图和低空无人机航拍图相。本文汇总了25篇CVPR2020年和2021年的论文。本文详细介绍了这25篇论文的任务是什么，难点是什么，场景是什么。同时，本文在需要的地方解释了一些卫星图和航拍图的入门常识和前置知识，比如digital surface model的含义。目前有许多研究生毕业论文是做CV这个领域的，模型创新十分困难，于是许多同学转而寻找场景创新。阅读本文

找寻的岗位：CV、数据分析NLP和RS、物联网、大数据开发、java开发、C++开发岗位、测试岗也会统计——用于判断是否需要学点NLP和RS，投投这个领域的。万一NLP尤其是大模型领域岗位特别多，那我就应该学一学，去撞撞运气实习的只会记录岗位的名字——用于判断现在实习生招什么岗位需求大，要是未来实在找不到工作，先找个实习，积累点项目经验也是一条退路。

视频监控=video surveillancehttps://github.com/gjy3035/Awesome-Crowd-Counting/blob/master/src/Datasets.md进展 | 密集人群分布检测与计数 :https://www.sohu.com/a/338406719_823210。

本文使用了下面七个模型1. BertLSTM2. BertOrigin3. BertCNN4. BertATT5. BertRCNN6. BertCNNPlus7. BertDPCNN在下面七个数据集上做了训练和测试： IMDB， SST-2,Yelp ，Yahoo! Answers ， AG's News，DBPedia，THUCNews

Crowd counting的定义：Crowd counting is known as technique to count or estimate the total crowd present inin an image or a video stream.母任务：The goal of Object Counting is to count the number of object ins

训练时候调用的train.py位于./tools下面。不知道要不要安装caffe?

本文介绍了语义分割的现存技术和有前景的发展方向。

主题分类判断邮件是否是垃圾邮件情感分析对话系统中的意图识别：如判断聊天用户的意图是“问发货时间”还是问“退换货收货地址。

用对应尺度scale的目标检测器，来识别不同深度和层级的特征the features at different depths or levels。分而治之，尺寸极其小的object，就用专门的“极小”目标检测器来识别；尺度有点小的object就用专门的“有点小”目标检测器来识别。把识别这个任务分成多个尺度的子任务，每个目标检测器负责一个尺度。