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    用Python对用户评论典型意见进行数据挖掘

    用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环,它包含了用户对产品的评论,不管是好的坏的,都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本,因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析,对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥,网络公开数据的获取并不再是一个难题。简单点可以利用一些互联网的爬虫服务(如神箭手、八爪鱼等),复杂点也可以自己写爬虫。这里我们用爬虫来获取京东的评论数据。相对于亚马逊而言,京东比较坑。第一个坑是京东的反

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    mobilenet改进_常用的轻量化网络

    最近出了一篇旷视科技的孙剑团队出了一篇关于利用Channel Shuffle实现的卷积网络优化——ShuffleNet。我关注了一下,原理相当简单。它只是为了解决分组卷积时,不同feature maps分组之间的channels信息交互问题,而提出Channel Shuffle操作为不同分组提供channels信息的通信的渠道。然而,当我读到ShuffleNet Unit和Network Architecture的章节,考虑如何复现作者的实验网络时,总感觉看透这个网络的实现,尤其是我验算Table 1的结果时,总出现各种不对。因此我将作者引用的最近几个比较火的网络优化结构(MobileNet,Xception,ResNeXt)学习了一下,终于在ResNeXt的引导下,把作者的整个实现搞清楚了。顺带着,我也把这项技术的发展情况屡了一下,产生了一些个人看法,就写下这篇学习笔记。

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    基于商业云平台的人脸识别与核身产品了解

    人脸识别: Face Recognition 基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景,充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。 人脸核身: 腾讯云慧眼(原金融级身份认证升级版)是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件,提供各类认证功能模块,包含证件 OCR 识别、活体检测、人脸1:1对比等能力,以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求,广泛应用于金融、运营商、共享出行等领域。

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    Qt音视频开发39-人脸识别在线版

    关于人脸识别这块,前些年不要太火,哪怕是到了今天依然火的一塌糊涂,什么玩意都要跟人脸识别搭个边,这东西应该只是人工智能的一个很小的部分,人脸识别光从字面上理解就是识别出人脸区域,其实背后真正的处理是拿到人脸区域图片,提取人脸特征值,再用这些特征值去做比对分析处理,识别出到底是谁,国内厂家也不少,比拼的就是准确度误报率,速度无非就是靠堆硬件来,什么VPU各种并行运算都堆上去,速度杠杠的,好多厂家都做到了几个毫秒的级别,估计很多厂家都是在开源的基础上加上了自家的算法,一直跑呀跑的整出了符合自家算法的人脸模型文件,比如百度的人脸识别模型文件,经过好几年的发展,越来越大越来越细越来越准。

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    领券