一文读懂目标检测AI算法：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2
## 1 引言
深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。上文我们对物体识别领域的技术方案，也就是CNN进行了详细的分析，对LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet等各种优秀的模型框架有了深入理解。本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法，对其中的经典模型框架进行深入分析。
目标检测可以
深度学习必备手册（下）
深度学习作为人工智能的前沿技术，虽然一方面推动者人工智能的发展；但是人类的终极目标四强人工智能。最近也有一些关于类似于笔者认为的广度学习的出现，但是宗其所属，还是应该在深度学习发展的历史上前进。
2017 CIKM机器学习大赛分析与总结
1 前言与背景
为提升对前沿算法技术的研究和理解，去年以个人参赛的方式参加了CIKM 国际数据挖掘大赛AnalytiCup，尝试在7月-8月的一个月时间内，利用业余时间，独立搭建了一套简单的自然语言学习框架，最终在与169支队伍竞技中获得第16名的成绩。
这次比赛是我个人的第一次简单尝试，由于业务较紧，年前没有时间写下来，现在回过头来总结
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阿里云机器学习——让人工智能触手可及
近期，阿里云计划将旗下机器学习平台正式商业化发布，这不禁人们马上就联想到了刷脸支付、人机智能交互、商品智能推荐等场景，机器学习算法就是助力这些人工智能应用的底层算法。本文中将详细描述阿里是如何构建自己的人工智能平台，这个平台的特性和支持的算法，以及能够解决的问题。
