摘要：本文介绍了深度学习中四种模块缝合方法：串行连接（如ResNet）、并行处理（如GoogLeNet）、交互式组合（如BERT）和多尺度融合（如FPN）。这些方法可快速搭建高效模型，同时提供80多个即插即用模块和1500篇顶会论文资源。

它采用层级\(3-7\)的输入特征\(\widetilde{P}_{in}=(P_{3}^{in},\ldots,P_{7}^{in})\)，其中\(P_{i}^{in}\)表示分辨率为输入图像\(1/2^i\)的特征层级。例如，如果输入分辨率是\(1024\times1024\)，那么\(P_{3}^{in}\)表示层级\(3\)（\(1024/2^3=128\)）的特征，分辨率为\(128\t

提到（CV），大多数人脑海中会立马浮现出一个字：“卷”。卷到什么程度呢？2022年秋招CV工程师岗位数下降了16%，但求职人数增加了23%，求职人数与招聘岗位的比例达到了恐怖的15:1，大部分CV领域的求职者都转向了开发或者产品运营岗位。因为2D视觉的算法大部分都开源了，并且深度学习的理论没有门槛，经典的YOLO等物体检测算法基本人人都了解，差异化不大。但是，与2D视觉形成明显对比的是，3D视觉领

深度学习是机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理、游戏AI等领域取得了突破性进展。

深度学习发论文不会找创新点？谷歌大佬总结：8个快速“水”论文必备绝招那你一定不要错过谷歌大佬（@知乎甜菜欣欣）总结的这8个绝招，论文闭眼发！

比如在学习中国古代史时，通过知识图谱可以清晰地看到秦朝统一六国后，实行了一系列的改革措施，这些措施又对后续汉朝的政治、经济、文化发展产生了怎样的影响，各个朝代之间的兴衰更替和传承关系一目了然，不再是死记硬背一个个孤立的历史事件。在收集资料时，一定要注意信息的质量。还是这个例子，“发布” 就是 “苹果公司” 和 “iPhone 14” 之间的关系，通过句法分析、依存关系分析等技术，可以识别出这种关系

知识图谱就是一组节点和边构成的三元组。这里的节点A和节点B是两个不同的实体。这些节点由代表两个节点之间关系的边连接，也被称为一个三元组。例如头实体“普京”和尾实体“俄罗斯”的关系是“是总统”：还可以增加“普京在克格勃工作过”的三元组：还可以增加“俄罗斯是APEC组织成员”的三元组：识别实体和它们之间的关系对我们来说不是一项困难的任务，有监督的命名实体识别（NER）和关系抽取都有比较成熟的模型。但是

使用 nn.Module 构建一个 CNN。使用交叉熵损失和随机梯度下降优化器。

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。多模态大模型（Multimodal Large Models）是当前AI领域的热点，结合了视觉、语言、音频等多种模态信息，其创新点可以从多个维度挖掘。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。（深度学习|

如线性回归、决策树、K均值聚类等，虽重要但通常归类为“机器学习”而非传统“核心算法”。要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。：分治法思想，平均时间复杂度 O(nlog⁡n)O(nlogn)。：利用堆数据结构，时间复杂度 O(nlog⁡n)O(nlogn)。：适用于已排序数组，时间复杂度 O(log⁡n)O(logn)。：稳定排序，时间复杂度 O(nlog⁡n)O(