人工智能重点学习

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计算机视觉 及其项目实战

深度学习

神经网络结构 ，非常重要。  1~3遍的学习。

PyTorch 更加重要，Tensorflow、 等相关框架已经不再流行。

PyTorch  建议两周之内搞定。 面向开源项目编程的能力。学习的过程中，查询资料是真实的能力，边用边学的能力才是真能力。

Tensorflow 建议仅需要了解、Caffe（最早）（全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架，由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发。虽然其内核是用C++编写的，但Caffe有Python和Matlab相关接口。


Keras 是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。


OpenCv 会用即可，现用现查。纯调用包。










Caffeine 是基于Java 8的高性能，接近最佳的缓存库。 Caffeine使用Google Guava启发的API提供内存缓存。 改进取决于您设计Guava缓存和ConcurrentLinkedHashMap的体验...
Gitee指数为16，超过30%的开源项目

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重点学习，过一遍。 刷一遍视频，多看论文。
Yolo 经典必会，通用检测框架。

V1、V2/V3/V5/V5/快速的过一遍，过一遍足够，不要练习。刷一遍视频，不要训练。


V7 重点使用，练习V7。或者叫V5+。不要用美团的V6，不咋地。




物体检测经典算法


EfficientDet  了解即可。。  

Detr 物理检测的新潮流，一个新方向。 刷一遍

Fcos 了解即可。

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图像分割

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我不搞科研，我只是科研的搬运工。





搞论文与研究的方向。

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10年前 AI 亲力亲为

今天  大道至简：用起来很简单。

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重点学习

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OpenAI 黑科技 ：
没有八张卡，跑不起来。。。

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cpython  jpython