作者写了一个神经网络，专门用来用来将那些黄黄(sexually explicitl露骨色情)的图识别出来。先是分类，“是不是黄图？”，再做识别，打个方框，便于遮挡。）就使用pytorch lightning从零构建了YOLOv3和YOLOv4。

A120快速入门-12理解数据可视化这些圆点之间连上线什么意思？是同属一个类别吗，还是有什么联系？我看同一个颜色的怎么画了两条不同的线？是历史变动，点之前只有这一个点。ctrl+点击 得到的是这个点和之前这个子类别产品的点连在一起。为什么同一个产品类别，会有这么多点？同一个产品类别，不应该是一个点吗？同一个产品类别是同一个颜色的，比如办公用品是浅蓝，家具是橘黄同一个产品类别下的产品不同子类别形成了

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

本文从True Positive, False Positive和False Negative的定义出发，讲解了Precision和Recall的定义，如何绘制P-R(Precision Recall)曲线，如何进一步计算得出AP。本文提供了手动计算所有指标的过程以及用sklearn计算这些指标的代码以及P-R curve的示意图。通过阅读本文你可以从源头开始了解mAP这一指标是如何计算的。

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。

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。