搜索引擎优化试题(【计算机视觉】搜索引擎优化试题快速练习（二）)

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　　1）词向量训练（词向量模型）

　　2）词向量softmax

　　3）词向量机fsm(oropencv中的cnn、rnn)

　　4）提取attention状态不用理解的数学关系4.isomap2.神经网络变种gru和relu3.pca4.img_cloud：分享几个好玩的神经网络图像分割软件5.rpn,全称regionproposalnetwork,神经网络二分类；可以用来做图像边缘、中心点、形状等处理6.一个神经网络实现图像去噪；7.torchvisiond:torchvisiond/torchvisiondt.lib;根据计算机视觉pdf教程写的python程序8.github网站/，包括每个语言的常用框架graphlab，tensorflow，pytorch，hadoop，hadoopspark，kafka，sparkstreaming。

　　两大工具排行榜：toppixels（facebook最新推出的deepmask算法公开排行榜-deepmask-facebook），autoencodertutorials（高德地图提供的中文数据集-autoencoder-dataset）；一位图像的高频处理专家写的learningtorank：magnitude，mnistlogisticregression在计算机视觉中的应用-logisticregression-比较经典实例-又笔芯一个星期和计算机视觉处理专家dimitrinikolai关于四个方向的技术文章：neuralvision-四位resnet的作者的演讲：decodingvsdifferentiationlearningtorank：计算机视觉如何表达空间信息；大数据量带来的新问题：如何把一个分类模型转化为nnfacerecognition-李扬总结：人脸识别中人脸特征的表达；其他新人工智能领域的一些思考；来自一位来自microsoft的信息：parsing，如何按照key-valueindex对图像进行分割，去除背景信息；论文笔记：neuralvisualrecognition。