一、掌握推广的定义和SEO的定义
1). 推广，是指将一个网站，采取各种合理的方法，通过线上推广和线下推广的方式，使其为人所认知并接受。
2). SEO，英文全称Search Engine Optimization，即搜索引擎优化，是以人性化为出发点，针对搜索引擎的行为，而做出的一些使网站对搜索引擎更为友好的手段，而这些手段应该是贯穿于整个网站的设计、制作、维护以及推广等过程当中，目的是通过这些手
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2024-09-18 18:03:05
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CV是让机器睁开眼睛看世界，而NLP更多的是让机器听懂人类的话。因为本人文科不是那么好，理解能力比较一般，再加上CV是那么的形象直观，所以我一直以来都对NLP敬而远之。不过，在参加了百度的《手把手教深度学习》课程之后，突然感觉NLP似乎也没有那么难，至少入门使用什么的还是很轻松的。自然语言处理（NLP）自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）主要研究人与计
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2023-07-21 21:26:04
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# GAN 是 CV 还是 NLP？
生成对抗网络（GANs，Generative Adversarial Networks）是一种深度学习框架，最早由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出。它在计算机视觉（CV，Computer Vision）和自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）领域都有广泛的应用。那么，GAN到底是更偏向于 CV
kaiming的MAE和年初的CLIP可能是今年CV领域唯二的重磅文章，有预感MAE会成为CV领域和BERT地位相当的一篇文章。从BERT和MAE的形态上来说，都引入了mask机制来做无监督预训练，但是又因为vision和language两种模态上本质的不同，导致mask的设计上和整体框架上有所区别。从NLP的Transformer到BERT，然后到CV的ViT、BEiT，CV领域的无监督预训练经
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2024-06-08 13:35:22
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CV和NLP领域的Transformer原理和实践在2017年，Transformer模型由论文《Attention is all you need》提出，最开始被应用于机器翻译任务上并取得了很好的效果。它摒弃了传统LSTM的串行结构，使用了基于Self Attention的模型结构，具有更好的并行计算能力，这使得它在大规模数据模型训练方面更有优势。后来基于Transformer结构的模型大放异彩
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2023-11-18 21:52:02
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论文题目：Forward and Backward Information Retention for Accurate Binary Neural Networks文献地址：https://arxiv.org/abs/1909.10788源码地址： https://github.com/htqin/IR-NetIR-Net应用中的效果 作者使用了两个基准数据集：CIFAR-10和ImageNe
1.用户画像（标签） 比如：程序员、男、SQL、运动、熬夜、阅读、游戏、计算机… 2.计算广告 用算法去匹配广告主和流量 LR+特征工程、树模型+模型融合、深度学习 （学习思想套路，万变不离其宗） 拆解问题去解决 3.推荐系统的一般架构 C端：用户端（ios,h5,Android）移动端 Server（服务端）：接受C端发过来的请求，向下游去调用相应的算法服务；用到的技术栈有nginx、tomca
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2024-09-20 10:51:32
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搜索引擎可以说目前所有互联网应用里技术含量最高的一种。尽管应用形式比较简单：用户输入查询词，搜索引擎返回搜索结果。但是，搜索引擎需要达到的目标：更全、更快、更准。如何让搜索结果更准确始终是搜索引擎的一大难题。 公司最近在开发某行业的垂直搜索引擎，我作为该项目组的核心成员主要是负责核心算法的研究工作。我也是刚开始接触这个行业，目前还处于摸索阶段，还有很长的
SEM是Search Engine Marketing的缩写，中文意思是搜索引擎营销。搜索引擎营销的主要作用是让用户发现信息，并通过(搜索引擎)搜索点击进入网站/网页进一步了解他所需要的信息，被搜索引擎收录、并且在搜索结果中排名靠前。搜索引擎营销对于目标受众、推广产品和服务的企业、专业SEM托管公司，包括搜索引擎本身的作用：一、搜索引擎为目标受众提供方便，而搜索引擎营销作用于产品和服务的展现
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2024-02-03 10:04:25
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做seo和推广的朋友可能都知道百度自己的产品的权重是非常高的，而百度百科在百度自己的产品中的权重可以说是最高的。所以有很多的站长都希望通过编辑百度百科的词条来为自己的网站带来权重、流量以及一定的品牌推广价值。然而现在的百度百科创建很难通过，那么，如何快速创建百度百科词条，荆州seo做过很多百度百科，有些经验，其实影响百度百科通过率的因素主要有三点：账号因素;如何添加网址;内容排版因素。在这里徐国祥
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2024-06-04 12:17:37
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NLP介绍自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其
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2023-11-03 09:10:47
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语义角色标注（SRL）系统的目标是恢复一个句子的谓词-论元结构，来做出基本判断：“谁对谁做了什么”，“何时”和“哪里”。 传统的最常用的解决序列标注问题的方案是最大熵、CRF等模型，尤其是CRF，基本是最主流的方法。随着深度学习的不断探索和发展，LSTM+CRF等成为解决序列标注问题的标配解决方案。AllenNLP提供了序列标注的模型，其基本介绍如下：Semantic Role LabelingS
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2024-04-26 14:52:41
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1.什么是NLP 2.NLP领域的挑战(1)同一个意思有多种表达方式(2)一词多义(Ambiguity)解决一词多义的问题方法：从数据中学习(结合上下文Context) 3.机器翻译系统的案例 上图的意思：根据表中的12对翻译结果，翻译所给出的一句话。做法：给定语料库，在语料库中做统计，进行匹配(基于统计学)。缺点：<1>慢 <2>
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2023-07-25 23:44:30
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目前较为常见的营销方式：一、搜索引擎营销 在英语搜索引擎营销中，我们通常将其缩写为“ SEM”。 即根据用户使用的搜索方式，将营销信息传递给目标用户的方式来检索信息。简而言之，搜索引擎营销是基于搜索引擎平台的网络营销，它利用人们对搜索引擎的依赖和使用习惯在人们检索信息时将信息传递给目标用户。 搜索引擎营销的核心是允许用户发现信息并单击进入网页以进一步了解他们所需的信息。公司通过搜索引擎支付促销费用
CV方向：（object detection， semantic segmentation， 人脸，姿态，视觉重建，图像恢复生成（gan），识别分类等） 面试经验总结：对自己项目的每个细节都了解清楚，多总结面试 对基本知识点的掌握要清晰，不能模棱两可 对算法公式的掌握要细致，防止推公式。 需要准备的：论文，实习经历，项目（硬
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2024-01-05 20:16:43
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# 自然语言处理与计算机视觉的结合
在当今迅速发展的人工智能领域，自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）的结合越来越受到关注。这两种技术各自都有着丰富的应用场景，而它们的结合能够产生更强大的功能，使得机器能够更好地理解和处理多模态数据。
## 什么是自然语言处理？
自然语言处理是让计算机能够理解、解释和响应人类语言的技术。它主要用于文本数据的分析和处理，包括情感分析、机器翻译和语音识别等
1.加载lib/头文件分两种方法：(1)适用于当前项目1 第一步：项目->属性->C/C++->常规->附加包含目录(浏览.h文件的路径) 添加包含文件
2 第二步：项目->属性->C/C++->链接器->输入->附加依赖项(写入lib的名称) 添加库文件
3 项目->属性->C/C++->链接器->输入-&
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2024-07-01 08:06:08
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时时刻刻保持一颗不断学习的心，要做一个有心人！人工智能行业涉及到的英文缩写颇多，现总结如下。会不断保持更新，敬请各位小伙伴们关注~谢谢大家！前方高能！！！人工智能常用英文缩写 一、科普篇：NLP：Natural Language Processing，自然语言处理；CV：Computer Vision，计算机视觉；BI：Business Intelligence，商业智能；RS：Reco
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2023-07-04 21:57:00
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1. 大模型的技术趋势本节我们将分析“大模型现象”在语言模型以外的领域的进展情况，主要包括计算机视觉领域和多模态（语言+图像）领域。计算机视觉（Computer Vision，CV）领域和NLP一样，也是本轮深度学习科技热潮中被极大颠覆了的研究领域，2012年被提出的近代深度学习的开山之作AlexNet便是CV领域中的深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CN
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2024-05-24 21:30:56
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其实，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语 言处理等交叉学科。因此，一般说数据挖掘时，可以等同于说机器学习。同时，我们平常所说的机器学习应用，应该是通用的，不仅仅局限在结构化数据，还有图 像，音频等应用
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2023-10-26 21:07:24
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