本文来自36kr，本文介绍了R-CNN基本结构和原理，YOLO的基本原理，推理过程，计算loss以及具体实用过程等。
知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术，在不断发展中外延也一度扩大。
盘点目前知识图谱的发展，其已经助力了很多抢手的人工智能场景的应用，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。
当前的人工智能其实可以简单划分为感知智能（主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等），知识图谱就是认知智能领域中主要的技术之一。
从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。
通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。
通用知识图谱强

自己开发的小程序，只需输入一幅关键图，就可把本地硬盘中的所有图像文件找出来，并按与关键图的相似程度进行排序浏览，具有ACDSee的一些基本功能。
本来是在做基于内容图像检索课题研究时验证算法用的，现在想做图像搜索引擎，特请大家试用，并批评指教，与我联系：chzqw@sina.com

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对于视频的排名方式目前众说纷纭，有的人说根据关键词的密度排名的，也有的说是根据点击量排名的，有的说根据评论排名的，也有的说是根据视频的质量排名的，更有人说是根据时间排名的。
实际上大家说的都是对的，百度搜索引擎在排名视频的时候确实能够看出来遵照了这些，但是我想要说的是最主要的还是“时间”。

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Java完成的简易搜索引擎，服务器SpringBoot，客户端jQuery+Bootstrap。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。