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『为AI硬核资料库(cool)而生！』构建AI解决方案，用知识加速每一次技术成长！网站：https://www.showmeai.tech/ 公众号：ShowMeAI研究中心
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发表了文章 2022-07-12
一键自动化数据分析！快来看看 2022 年最受欢迎的 Python 宝藏工具库！ ⛵
探索性数据分析(EDA)在机器学习中至关重要！这些高效又绝美的宝藏库，快用起来——Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair、pandas-profiling、Sweetviz、AutoViz、Microsoft Power BI、Tableau！
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发表了文章 2022-07-04
【AI资讯月刊】350+资源大盘点！6月不容错过的资料和动态，都都都在这里啦！＜附下载＞
本篇为专栏的 6 月合辑，对 6 月份发布的 30 篇日报内容，进行了整合与分类，将350+学习资源 结构化得整理成了这本电子月刊（排版超美）！回复『日报』获取！
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发表了文章 2022-06-16
深度学习与CV教程(18) | 深度强化学习 (梯度策略,Actor-Critic,DDPG,A3C)
本文讲解了 Policy Gradient，结合policy-based 和 value-based 的 Actor-Critic 方法，以及在 Actor-Critic 基础上的 DDPG、A3C方法【对应 CS231n Lecture 14】
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发表了文章 2022-06-16
深度学习与CV教程(17) | 深度强化学习 (马尔可夫决策过程,Q-Learning,DQN)
本文讲解了强化学习的主要挑战、数学定义及实际应用（制定长期决策、估计或者近似未来奖励、状态过多时估计或者近似未来奖励、从数据中学习模型使其真正工作等）【对应 CS231n Lecture 14】
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发表了文章 2022-06-14
深度学习与CV教程(16) | 生成模型(PixelRNN,PixelCNN,VAE,GAN)
本文讲解了无监督学习（聚类、PCA、特征学习、密度估计）和三种常用生成模型的原理及优缺点：Pixel RNN / Pixel CNN、变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）【对应 CS231n Lecture 13】
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发表了文章 2022-06-14
深度学习与CV教程(15) | 视觉模型可视化与可解释性
本文讲解了一些理解 CNN 可视化的方法（特征、滤波器可视化），以及一些有趣的应用，如DeepDream、图像神经风格迁移（特征反演 + 纹理生成）等【对应 CS231n Lecture 12】
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发表了文章 2022-06-11
深度学习与CV教程(14) | 图像分割 (FCN,SegNet,U-Net,PSPNet,DeepLab,RefineNet)
本文讲解了图像分割常见应用，评估指标，典型语义分割算法（FCN,SegNet,U-Net,PSPNet,DeepLab,RefineNet）等【对应 CS231n Lecture 11】
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发表了文章 2022-06-09
深度学习与CV教程(13) | 目标检测 (SSD,YOLO系列)
本文讲解一阶段（one stage）的目标检测方法，包括 YOLO 系列算法（V1~V5）、SSD、RetinaNet的算法思想、网络结构、训练细节和性能效果等【对应 CS231n Lecture 11】
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发表了文章 2022-06-09
深度学习与CV教程(12) | 目标检测 (两阶段,R-CNN系列)
本文讲解两阶段（two stage）目标检测的发展史和典型算法：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN等的算法结构和核心流程【对应 CS231n Lecture 11】
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发表了文章 2022-06-05
深度学习与CV教程(11) | 循环神经网络及视觉应用
本文讲解了循环神经网络RNN的多种形式（1对1、1对多、多对1、多对多），语言模型 ，图像标注，视觉问答，注意力模型，RNN梯度流等【对应 CS231n Lecture 10】
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发表了文章 2022-06-05
深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等)
本文讲解了神经网络参数与复杂度计算，以及主流轻量级网络，包括SqueezeNet、Xception、ShuffleNet v1~v2、MobileNet v1~v3等
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发表了文章 2022-06-03
深度学习与CV教程(9) | 典型CNN架构 (Alexnet,VGG,Googlenet,Resnet等)
本文讲解最广泛使用的卷积神经网络，包括经典结构（AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet）和一些新的结构（Network in Network、Resnet改进、FractalNet、DenseNet）等【对应 CS231n Lecture 9】
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发表了文章 2022-06-03
深度学习与CV教程(8) | 常见深度学习框架介绍
本文讲解了深度学习硬件知识（CPU、GPU、TPU），主流深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）相关知识，借助于工具可以实际搭建与训练神经网络【对应 CS231n Lecture 8】
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发表了文章 2022-06-01
深度学习与CV教程(7) | 神经网络训练技巧 (下)
本文讲解训练神经网络的核心方法：优化方式（SGD、动量更新、Nesterov动量、Adagrad、RMSProp、Adam等），正则化（L2、Dropout），迁移学习，模型集成等【对应 CS231n Lecture 7】
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发表了文章 2022-06-01
深度学习与CV教程(6) | 神经网络训练技巧 (上)
本文讲解训练神经网络的核心方法：初始化（激活函数、数据预处理、权重初始化、正则化、梯度检查），训练动态（监控学习过程、参数更新、超参数优化）等【对应 CS231n Lecture 6】
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发表了文章 2022-05-30
深度学习与CV教程(5) | 卷积神经网络
本文讲解了卷积神经网络的重点知识：卷积层、池化层、ReLU层、全连接层、局部连接、参数共享、最大池化、步长、零填充、经典案例等【对应 CS231n Lecture 5】
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发表了文章 2022-05-30
深度学习与CV教程(4) | 神经网络与反向传播
本文讲解了神经网络计算图、前向传播与反向传播、标量与向量化形式计算、求导链式法则应用、神经网络结构、 激活函数等内容【对应 CS231n Lecture 4】
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发表了文章 2022-05-27
深度学习与CV教程(3) | 损失函数与最优化
本文讲解了损失函数（数据损失与正则损失）、多类 SVM 损失与Softmax损失比较、梯度计算方法（数值梯度与解析梯度）、梯度下降优化算法等【对应 CS231n Lecture 3】
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发表了文章 2022-05-27
深度学习与CV教程(2) | 图像分类与机器学习基础
图像分类是计算机视觉的核心任务。本文讲解数据驱动的模型算法，包括最邻近算法、KNN分类器、线性分类器的原理、各自的优缺点和实际应用【对应 CS231n Lecture 2】
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发表了文章 2022-05-27
深度学习与CV教程(1) | 引言与知识基础
本文讲解了斯坦福大学 CS231n 课程的内容框架（深度学习 + 卷积神经网络 + 计算机视觉应用）和学习基础，帮助了解计算机视觉的历史和技术发展【对应 CS231n Lecture 1】
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发表了文章 2022-05-27
深度学习与计算机视觉教程：斯坦福CS231n · 全套笔记解读
本教程依托于 Stanford 斯坦福大学的《CS231n：深度学习与计算机视觉》，对深度学习与计算机视觉方向的图像分类、CNN、RNN、目标检测、图像分割、生成模型等各个主题做了体系化的梳理。
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发表了文章 2022-05-23
斯坦福NLP课程 | 第20讲 - NLP与深度学习的未来
NLP课程第20讲是课程最后一讲，介绍了NLP的兴起历程和发展方向，包括使用未标记数据进行翻译、大模型、GPT-2、QuAC、HotPotQA等。
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发表了文章 2022-05-23
斯坦福NLP课程 | 第19讲 - AI安全偏见与公平
NLP课程第19讲介绍了 NLP 和 AI 偏见产生的原因、衡量和应用，以及通过数据、机器学习技术、多任务学习等减少偏见、促进公平。
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发表了文章 2022-05-23
斯坦福NLP课程 | 第18讲 - 句法分析与树形递归神经网络
NLP课程第18讲介绍了基于词向量空间模型的构建、结构反向传播(BTS)及其Python编程、简单TreeRNN及应用、 复杂TreeRNN结构、斯坦福大学HAI研究所等。
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发表了文章 2022-05-23
NLP教程(9) - 句法分析与树形递归神经网络
本文介绍了 NLP 句法分析与树形递归神经网络，主要讲解树形递归神经网络、句法分析 (Constituency Parsing )、Recursive Neural Networks (RNN)、成分句法分析、SU-RNN、MV-RNN、RNTN等。
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发表了文章 2022-05-23
斯坦福NLP课程 | 第17讲 - 多任务学习(以问答系统为例)
NLP课程第17讲介绍了问答系统(QA)、多任务学习、自然语言处理的十项全能(decaNLP)、多任务问答系统(MQAN)等。
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发表了文章 2022-05-23
斯坦福NLP课程 | 第16讲 - 指代消解问题与神经网络方法
NLP课程第16讲介绍了共指消解(指代消解) 的定义、作用和应用、指代检测、指代对模型、指代排序模型 、指代聚类模型 、效果评估等。
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发表了文章 2022-05-23
斯坦福NLP课程 | 第15讲 - NLP文本生成任务
NLP课程第15讲回顾了NLG要点，介绍了解码算法、NLG任务及其神经网络解法，着手解决NLG评估中的棘手问题，并分析了NLG目前的趋势以及未来的可能方向。
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发表了文章 2022-05-16
斯坦福NLP课程 | 第14讲 - Transformers自注意力与生成模型
NLP课程第14讲介绍了Attention注意力机制、文本生成、自相似度、相对自注意力、图片与音乐生成、迁移学习等。
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发表了文章 2022-05-16
斯坦福NLP课程 | 第13讲 - 基于上下文的表征与NLP预训练模型(ELMo, transformer)
NLP课程第13讲介绍了词向量 (word representations) 知识回顾、ELMo模型、ULMfit模型、Transformer结构和BERT等。
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发表了文章 2022-05-16
斯坦福NLP课程 | 第12讲 - NLP子词模型
NLP课程第12讲介绍了语法学 (linguistics) 基础知识、基于字符粒度的模型、子词模型 (Subword-models)、混合字符与词粒度的模型、fastText模型等。
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发表了文章 2022-05-16
斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络
NLP课程第11讲介绍了卷积神经网络 (CNN)及模型细节，并讲解CNN和深度CNN在文本分类中的使用，最后介绍了Q-RNN模型。
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发表了文章 2022-05-16
NLP教程(8) - NLP中的卷积神经网络
本文介绍 NLP 中的卷积神经网络（CNN），讲解卷积神经网络的卷积层、池化层、多卷积核、多通道、卷积核、N-gram、filter、k-max pooling、文本分类等。
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发表了文章 2022-05-11
斯坦福NLP课程 | 第10讲 - NLP中的问答系统
NLP课程第10讲介绍了问答系统动机与历史、SQuAD问答数据集、斯坦福注意力阅读模型、BiDAF模型、近期前沿模型等。
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发表了文章 2022-05-11
NLP教程(7) - 问答系统
本文介绍 NLP 中的问答系统（Question Answering），包括 NLP 中的问答系统场景、动态记忆网络（Dynamic Memory Networks）、问答（QA）、对话、MemNN、DCN、VQA等。
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发表了文章 2022-05-10
斯坦福NLP课程 | 第9讲 - cs224n课程大项目实用技巧与经验
NLP课程第9讲介绍了课程大项目的细节、寻找研究主题、项目数据、门控神经序列模型回顾、机器翻译主题、研究方式、结果呈现和评估等。
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发表了文章 2022-05-10
NLP教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制
本文介绍了序列到序列模型（seq2seq）及其在翻译系统中的应用，以及注意力机制、序列解码器、神经翻译系统、基于字符级别的翻译模型等。
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发表了文章 2022-05-08
斯坦福NLP课程 | 第7讲 - 梯度消失问题与RNN变种
NLP课程第7讲介绍RNNs的梯度消失问题、两种新类型RNN（LSTM和GRU），以及其他梯度消失(爆炸)的解决方案——Gradient clipping、Skip connections等。
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发表了文章 2022-05-08
斯坦福NLP课程 | 第6讲 - 循环神经网络与语言模型
NLP课程第6讲介绍一个新的NLP任务 Language Modeling (motivate RNNs) ，介绍一个新的神经网络家族 Recurrent Neural Networks (RNNs)。
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发表了文章 2022-05-08
NLP教程(5) - 语言模型、RNN、GRU与LSTM
本文介首先介绍了语言模型及其应用场景，进而介绍了循环神经网络（RNN）及优化后的变种LSTM(长短时记忆网络)和GRU模型。
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发表了文章 2022-05-05
斯坦福NLP课程 | 第5讲 - 句法分析与依存解析
NLP课程第5讲内容覆盖：句法结构（成分与依赖），依赖语法与树库，基于转换的依存分析模型，神经网络依存分析器等。
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发表了文章 2022-05-05
NLP教程(4) - 句法分析与依存解析
本文介绍 Dependency Grammar、Dependency Structure、Neural Dependency Parsing、依存解析、依存句法 和 语法依赖等内容。
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发表了文章 2022-05-05
斯坦福NLP课程 | 第4讲 - 神经网络反向传播与计算图
NLP课程第4讲主要内容是：单神经网络的梯度矩阵与建议、计算图与反向传播、神经网络训练实用知识技能（包括正则化、向量化、非线性表达能力、参数初始化、优化算法、学习率策略）等。
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发表了文章 2022-05-05
斯坦福NLP课程 | 第3讲 - 神经网络知识回顾
NLP课程第3讲主要内容是回顾神经网络知识，并基于NLP场景讲解命名实体识别、基于窗口数据的预测、基于pytorch实现的分类器等。
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发表了文章 2022-05-01
斯坦福NLP课程 | 第2讲 - 词向量进阶
NLP课程第2讲内容覆盖ord2vec与词向量、算法优化基础、计数与共现矩阵、GloVe模型、词向量评估、word senses等。
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发表了文章 2022-05-01
NLP教程(2) - GloVe及词向量的训练与评估
本文介绍GloVe词向量、词向量内部与外部评估方法、类比任务中的词向量训练超参数影响、相关度评估任务中词向量与人工表现差异、基于上下文处理一词多义问题和窗分类。
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发表了文章 2022-04-29
斯坦福NLP课程 | 第1讲 - NLP介绍与词向量初步
NLP课程第1讲直接切入语言和词向量，讲解自然语言处理的基本概念、文本表征的方法和演进、包括word2vec等核心方法，词向量的应用等。
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发表了文章 2022-04-29
NLP教程(1) - 词向量、SVD分解与Word2Vec
本文介绍自然语言处理(NLP)的概念及其面临的问题，进而介绍词向量和其构建方法（包括基于共现矩阵降维和Word2Vec）。
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发表了文章 2022-04-29
自然语言处理教程 | 斯坦福CS224n · 课程带学与全套笔记解读
本系列是ShowMeAI组织的斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习》的学习笔记，包含一整套【NLP深度教程】 和【20章课件注释】，是非常TOP的完整学习资料~
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发表了文章 2022-04-21
大厂技术实现 | 图像检索及其在高德的应用 @计算机视觉系列
图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。本文研究的是高德地图POI信息更新，即根据自有图像源，将每个新增或调整的POI及时制作成数据。这是非常典型的图像检索垂直应用，整套方便背后也包含大量CV技术。本篇我们结合资深CV工程师章鱼的分享，一起研究『高德地图POI信息更新』这一业务背景中，应用到的计算机视觉技术。
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发表了文章
2023-01-07
美国科技公司裁员时间线◉科技寒冬可视化；3份报告回顾中国开发者2022（可下载）；自动驾驶下半场，谁会冲出重围 | ShowMeAI每周通讯 #005-01.07
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发表了文章
2022-12-27
交互式仪表板！Python轻松完成！⛵
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发表了文章
2022-12-26
真实世界的人工智能应用落地——OpenAI篇 ⛵
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发表了文章
2022-12-24
阳过→阳康，数据里的时代侧影；谷歌慌了！看各公司如何应对ChatGPT；两份优质AI年报；本周技术高光时刻 | ShowMeAI每周通讯 #003-12.24
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发表了文章
2022-12-21
百倍加速IO读写！快使用Parquet和Feather格式！⛵
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发表了文章
2022-12-20
就离谱！使用机器学习预测2022世界杯：小组赛挺准，但冠亚季军都错了 ⛵
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发表了文章
2022-12-20
中国风？古典系？AI中文绘图创作尝鲜！⛵
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发表了文章
2022-12-19
实用！7个强大的Python机器学习库！⛵
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发表了文章
2022-12-16
全自动化数据洞察！数据分布对比可视化！⛵
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发表了文章
2022-12-13
热加载技术：修改Python代码并实时查看结果 ⛵
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发表了文章
2022-12-09
深度解析数据清理和特征工程！5本面向数据科学家的顶级书籍推荐 ⛵
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发表了文章
2022-12-09
数据科学家赚多少？基于pandasql和plotly的薪资分析与可视化 ⛵
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发表了文章
2022-12-07
全都会！预测蛋白质标注！创建讲义！解释数学公式！最懂科学的智能NLP模型Galactica尝鲜 ⛵
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发表了文章
2022-12-06
一定要用Photoshop？no！动手用Python做一个颜色提取器！ ⛵
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发表了文章
2022-12-05
『航班乘客满意度』场景数据分析建模与业务归因解释 ⛵
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发表了文章
2022-11-30
NLP实践！文本语法纠错模型实战，搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵
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发表了文章
2022-11-30
使用python玩转二维码！速学速用！⛵
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发表了文章
2022-11-30
图解来啦！机器学习工业部署最佳实践！10分钟上手机器学习部署与大规模扩展 ⛵
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发表了文章
2022-11-30
高手系列！数据科学家私藏pandas高阶用法大全 ⛵
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发表了文章
2022-11-30
Pandas太慢？快使用Vaex DataFrame，每秒数亿数据算起来 ⛵
