开发技术1.前端：vue.jsecharts2.后端：flask3.算法：协同过滤算法、基于用户、基于物品全实现4.接口：百度AI创新点1.爬取智联招聘10多个城市的50万条就业数据后，进行转化和清洗，存储到mysql数据库；2.职位推荐与分析3.利用Flask开发接口，对接Vue前端，实现对求职招聘数据的可视化分析（Echarts多种图形和词云、薪酬分析）亮点：1.实现的分析图：数据大屏、职位分布中国地图、薪酬散点图、词云、多种折线图、饼图、环图等（Vue集成ApacheEcharts）；实现jieba分词+词云推荐算法：两种协同过滤推荐算法使用(基于用户、基于物品)身份证Ocr识别运行截图
【ComputerVision】基于ResNet-50实现CIFAR10数据集分类作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~.博客主页：ぃ灵彧が的学习日志.本文专栏：机器学习.专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦.(文章目录)前言任务描述图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题猫狗分类属于图像分类中的粗粒度分类问题一、美食识别数据集加载(一)、参数配置导入相关包：#导入需要的包
【ComputerVision】基于ResNet-50实现CIFAR10数据集分类作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~.博客主页：ぃ灵彧が的学习日志.本文专栏：机器学习.专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦.(文章目录)前言任务描述图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题猫狗分类属于图像分类中的粗粒度分类问题一、美食识别数据集加载(一)、参数配置导入相关包：#导入需要的包
各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。今天要和大家介绍的一篇论文是谷歌2017年所发表的一篇论文，名字叫做”Attentionisallyouneed“[1]。以下为文章目录，大家可以快速定位到自己关注部分的内容。1.多头注意力机制原理1.1动机虽然，网上已经有了大量的关于这篇论文的解析，不过好菜不怕晚笔者在这里也会谈谈自己对于它的理解以及运用。按照我们一贯解读论文的顺序，首先让我们先一起来看看作者当时为什么要提出Transformer这个模型？需要解决什么样的问题？现在的模型有什么样的缺陷？1.1.1面临问题在论文的摘要部分作者提到，现在主流的序列模型都是基于复杂的循环神经网络或者是卷积神经网络
各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。今天要和大家介绍的一篇论文是谷歌2017年所发表的一篇论文，名字叫做”Attentionisallyouneed“[1]。以下为文章目录，大家可以快速定位到自己关注部分的内容。1.多头注意力机制原理1.1动机虽然，网上已经有了大量的关于这篇论文的解析，不过好菜不怕晚笔者在这里也会谈谈自己对于它的理解以及运用。按照我们一贯解读论文的顺序，首先让我们先一起来看看作者当时为什么要提出Transformer这个模型？需要解决什么样的问题？现在的模型有什么样的缺陷？1.1.1面临问题在论文的摘要部分作者提到，现在主流的序列模型都是基于复杂的循环神经网络或者是卷积神经网络
前言一，精确率、召回率与F11.1，准确率1.2，精确率、召回率1.3，F1分数1.4，PR曲线1.4.1，如何理解P-R曲线1.5，ROC曲线与AUC面积二，AP与mAP2.1，AP与mAP指标理解2.2，近似计算AP2.3，插值计算AP2.4，mAP计算方法三，目标检测度量标准汇总四，参考资料前言为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准。**不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标，比如分类问题，数据集类别平衡的情况下可以使用准确率
前言一，精确率、召回率与F11.1，准确率1.2，精确率、召回率1.3，F1分数1.4，PR曲线1.4.1，如何理解P-R曲线1.5，ROC曲线与AUC面积二，AP与mAP2.1，AP与mAP指标理解2.2，近似计算AP2.3，插值计算AP2.4，mAP计算方法三，目标检测度量标准汇总四，参考资料前言为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准。**不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标，比如分类问题，数据集类别平衡的情况下可以使用准确率
