本节课主要内容为机器翻译及相关技术、注意力机制与Seq2seq模型、Transformer一、机器翻译及相关技术机器翻译：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。导入库import osos.listdir('/home/kesci/input/')impor...

文章目录一、问答系统1.Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)2.Stanford Attentive ReaderStanford Attentive Reader++3.BiDAF二级目录三级目录一、问答系统问答系统(Question Answering)实际需求很多，比如我们常用的谷歌搜索就可看做是问答系统。通常我们可以将问答系统看做两部分：从

文章目录一级目录二级目录三级目录参考文章：论文笔记-2019-Object Detection in 20 Years: A Survey基于深度学习的目标检测算法综述（一）基于深度学习的目标检测算法综述（二）基于深度学习的目标检测算法综述（三）优秀的GitHub仓库：deep learning object detectionAwesome Object Detection比较全面的整理：我这两

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文章目录一、实体关系建模1.概念（1）实体、关系和属性（2）约束2.ER图绘制3.实体关系模型存在的问题（1）Fan Traps（2）Chasm Traps二、增强实体关系建模1.Specialization/Generalization（1）Superclasses and Subclasses（超集和子集）（2）ER图画法（3）泛化/特化的约束2.Aggregation3.Compositio

文章目录一、人脸检测1.OpenCV+深度学习人脸检测2.Haar cascades人脸检测3.HOG + Linear SVM人脸检测4.人脸面部特征检测（1）（2）（3）（4）5.人脸检测的应用（1）（2）（3）（4）二、人脸识别1.2.3.4.计算机视觉在人脸方向的应用主要为人脸识别，对于人脸识别问题，首先需要进行人脸检测定位到人脸的位置，之后再进行识别。人脸识别需要用到的重要库包括Open

文章目录一、实体关系建模1.概念（1）实体、关系和属性（2）约束2.ER图绘制3.实体关系模型存在的问题（1）Fan Traps（2）Chasm Traps二、增强实体关系建模1.Specialization/Generalization（1）Superclasses and Subclasses（超集和子集）（2）ER图画法（3）泛化/特化的约束2.Aggregation3.Compositio

文章目录一、pandas基础1.文件的读取和写入（1）文件读取（2）数据写入2.基本数据结构（1）Series（2）DataFrame3.常用基本函数（1）汇总函数（2）特征统计函数（3）唯一值函数（4）替换函数映射替换逻辑替换数值替换（5）排序函数（6）apply方法4.窗口对象（1）滑窗对象（3）扩张窗口二级目录三级目录一、pandas基础1.文件的读取和写入（1）文件读取pandas 可以读

文章目录XGBoost1.与GBDT区别2.XGBoost树的结构3.XGBoost损失函数4.XGBoost学习策略近似算法实际算法5.XGBoost其他细节（1） 稀疏值处理（2） 步长（3） 列采样6.XGBoost系统设计（1） Column Block（分块并行）（2） Cache-aware Access（缓存优化）（3） Out-of-core Computation7.参数介绍（1

文章目录一、人脸检测1.OpenCV+深度学习人脸检测2.Haar cascades人脸检测3.HOG + Linear SVM人脸检测4.人脸面部特征检测（1）（2）（3）（4）5.人脸检测的应用（1）（2）（3）（4）二、人脸识别1.2.3.4.计算机视觉在人脸方向的应用主要为人脸识别，对于人脸识别问题，首先需要进行人脸检测定位到人脸的位置，之后再进行识别。人脸识别需要用到的重要库包括Open