前言推荐系统进入深度学习领域以来，一共讲解了四个使用深度学习的模型了，今天来讲一下Wide&Deep模型，也是具有着里程碑意义的，前面讲解的AutoRec和Deep Crossing模型是在神经网络的复杂度和层数方面进行的进化，而这两个模型也是使用深度学习从用户和物品相似度的角度来进行系统推荐的。其中对AutoRec和DeepCrossing这两个模型有些遗忘的小伙伴可以看看我这篇文章，推

本篇讲一下CV相关的东西，MobileNet，想必大家已经很熟悉了，包括里面的一些模块，一些轻量型思想也是经常用到的。在这里我也是想着做一下总结，整理一下，也讲一讲自己的理解和看法。卷积神经网络CNN已经普遍应用在计算机视觉领域，并且已经取得了不错的效果。近年来CNN模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。然而，在某些真实的应用场景如移动或者嵌

相信刚刚接触目标检测的小伙伴也是有点疑惑吧，目标检测的知识点和模型属实有点多，想要工作找CV的话，目标检测是必须掌握的方向了。我记得在找实习的时候，面试官就问到了我目标检测的指标是什么，答：mAP！问：mAP是什么？我：.......!☺所以在本文中我也是详细说一下mAP 的含义，有什么不对的或者不全的欢迎大家指正！mAP是mean of Average Precision的缩写，意思是平均精确度