解决方案:智媒AI人工智能批量写作工具

　　解决方案:智媒AI人工智能批量写作工具

　　21世纪，我们进入了以互联网为主要标志的大数据时代。同时，通过大数据，我们可以了解到计算机为人类提供了很多“伪原创产品”，也为自然语言处理提供了平台。

　　谷歌、百度等公司为工作人员提供基于自然语言的海量网络数据的机器翻译和辅助翻译工具。帮助自媒体人或SEOer更高效地工作和学习。

　　然而，我们也面临着一个严峻的事实，那就是如何利用自然语言处理来实现一篇高质量的文章？随着大数据的出现，基于一些非特征信息的伪原创关键词早已无用武之地。面对庞大的数据库，伪原创开始了挣扎。

　　大多数自媒体人和SEOer都陷入文章无人问津、网站无索引的困境。如何走出困境成为我们现在讨论的焦点——NLP技术实现伪原创优质文章——智媒AI批文助手

　　爱媒批文助手是一款专门针对互联网垂直领域的搜索引擎优化、新媒体、文案等开发的软件写作工具。智美AI颠覆传统行业写作模式，利用爬虫技术先行采集同行业数据，通过深度学习进行语法语义分析：实现高度原创的软件

　　通过对比可以发现

　　下图是通过Smart Media AI写同一篇文章后在软件平台上检测原创和伪原创

　　来源文章

　　

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　　使用智媒AI批量伪造原件后

　　原创度高的优势在于，对于自媒体人来说，平台通过率高，可以提高命中率。对于网站SEOer来说，可以看作是加快网站收录速度、增加网站权重的快速通道。

　　智媒AI批量写作助手有哪些优势？

　　一、从原创到伪原创，先看两篇网络文章的对比（注·原创文章来自网络）

　　从上图得出结论：智美AI写的文章变成了新的原创文章

　　2.从互联网回写到本地，利用指纹索引技术，精准推荐用户需求。相关内容和智能伪原创和相似度检测分析，实现简单、高效、智能补全的软文写作工具。

　　3.高效简洁的用户界面，只需三步即可完成您的原创创作。

　　简单的用户界面和强大的核心，智美AI写作只专注一件事，用最简单的方式实现最复杂的功能，没有不必要的操作。后台系统已经自动准备好了你想要的一切。

　　

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　　4.可以单篇写，也可以分批写，既可以提高工作效率，又可以满足你的双向需求

　　智媒AI写作通过强大的NLP、深度学习等技术轻松通过原创测试，使90%以上的文章被百度收录。

　　5. 自然语言处理（NLP）过程（注：此图来源于网络）

　　简单例子：语音识别消歧 比如给定一个拼音串：ta shi yan jiu suan fa de

　　可能的中文字符串：

　　1.实用烟酒算法

　　2.他研究酸法

　　3.他研究算法，

　　很显然，最后一句话是对的。

　　智媒AI批文助手只是人工智能中的一个小案例，更多强大的功能和交互，敬请期待后续版本……

　　解决方案:一个CV算法工程师的小反思

　　原文链接：

　　老板可以写总结给别人指导，菜鸟可以写总结给别人指点。

　　本来打算正式工作满一年后再写的，但是最近反思了很多东西，发现了很多不足之处。怕以后忘记了，想到什么就写什么，后面想不到的就补上。

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　　-算法-

　　1个

　　虽然没有发表过top conference论文，但是也谈不上学术成就。但我还是想谈谈。我们在真正实现算法的时候，最重要的是数据。一个CV算法项目的流程迭代基本上是：产品分析，业务指标制定，算法研究，采集

1W左右的数据就够了，出一个demo，产品测试，初步的bad case，肯定有泛化问题。因为只有1W数据。首先提高数据层级。增加数据层级时需要考虑badcase情况，数据采集也需要一定的经验。当你考虑很多情况时，很难面面俱到。拥有良好的数据采集

策略非常重要。

　　2个

　　算法优化的套路不是提升指标，而是解决业务问题。学术上，统计一个测试集（比如detection）的mAP。业务中，resume测试集要根据实际业务场景进行分离，比如暗光下的测试集、有遮挡的测试集、一般场景测试集等，要根据业务设想。对于优化，业务场景中的测试集是算法与测试端的通信。

　　3个

　　终端侧的算法优化要考虑部署问题。这么说吧，如果你打开SNPE文档，基本上按照里面的支持，基本是一样的。一些常见的考虑是激活函数基本只用Relu，加上ROIAlign等逻辑操作。上采样的方法有Deconv、Interp(nearest, bilinear)、UpPooling、空洞卷积，但又有所不同。不同芯片平台支持的方式不同。此外，耗时的全连接在某些平台上可能无法正常工作。简单的说，除了conv relu，其他的东西在做之前一定要研究和考虑。也可能存在限制输出张量数量和输入张量数量的问题。还有就是不同平台的量化支持是不一样的。说到这里，我觉得有些人还在用VGG也是可以理解的。让 VGG 再次伟大。

　　4个

　　工作中最重要的不是论文的创新点，尤其是前期做算法套路的时候，流程一定要清楚。而且执行力需要Max，对数据也有一定的敏感度。在标注数据时，定义什么是正样本，什么是负样本，忽略什么，什么时候补，什么时候不补，是非常重要的。如果数据被错误标记，则需要花费很多精力。正确的。

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　　为了保证实验的正确性，在刚开始实习的时候，经常会跑错实验，或者实验中途失败，这样会大大降低效率。做事慢一点，但对。

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　　使用 tmux 管理实验非常方便。一定要写好实验日志，保证看到哪一行就知道实验做了什么改动，可以直接找到保存实验结果的地方。我通常用名字来反映它。如果比较复杂，我会写的。评论。

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　　与推荐广告NLP不同，CV不需要使用SQL、Hadoop等工具进行数据查询。简历数据的管理必须有自己的一套规则。保证每一张图都有迹可循，图片和视频，帧率，这些都需要一个列表。如果需要对图片做后期处理，比如人脸数据，中间结果人脸检测bbox，提取出来的图片等都要记录下来，脚本要组织起来，一个task从frame绘制到最终训练图片Step处理，每一步保留中间结果，主要不保留图片，保留坐标等信息。保存图片占用太多存储空间。每一个数据都必须有一个特殊的表格来记录，否则你整理数据后会感觉不舒服。

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　　因为图片和注释都放在盘里，所以一定要有自己的风格。我的风格是视频放在data目录，图片放在Images目录，脚本放在Scripts目录，处理后的标注文件放在Ann目录，标注人员放在Ann_pre 返回原创

标注文件。每个目录都会根据任务要求创建子目录。数据信息必须包括任务+时间，其他视需求而定。

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　　图片和注释文件设置好后，加上只读权限，不然哪天贱手被删了，哭到哪儿都不知道。

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　　训练模型前要确认的事情是：把输入网络和GT的图片画出来，确认有没有问题。画出网络的目标，确认是否有问题。如果这两点没问题，Loss又会下降。恭喜，你等着看演示

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　　需要加上WarmpUp，用过这个东西的人都会同意

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　　GradNorm是打出来的，如果崩了，好分析

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　　LearningRate一般是SGD、Adam、CosineLR等，对你最后的结果影响不大，可能会加快收敛速度​​。

　　

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　　你需要积累自己的代码库，这样你就可以通过搜索副本并修改它来使用它。最重要的是您不需要浪费时间检查 API。

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　　提高代码能力和算法能力的最好方法就是看好开源代码。只有多读书、多写作，才能提高思维能力。

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　　CV算法不错，检测，分割，识别，跟踪，OCR，ReID，分类，GAN，运动偏移，SLAM，深度估计，3D相关，位姿估计，图像检索，NAS，量化，立体匹配，图像复原，.. ....，What's Fuck，写到这里感觉自己像个白痴。. . .

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　　框架要加入的功能包括Multi-Task训练（在不同卡上运行不同的任务|根据Task的标签手动切割网络输出计算Loss）、模型并行、数据并行、多数据源训练（不同data can be enhanced with different data），多卡并行，迁移模型，FP16训练，量化训练，demo可视化，BadCase分析，多测试集评估，NAS搜索，跨数据集训练（A数据有人体， B数据也有人体，但标签不同，需要制定计划重新定义不同数据集中的标签）。其中一些不是必需的

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　　善用vim和shell，在CV任务中最常使用vim对一些文件进行合并、相交、相减、排序、去重等操作。shell命令+管道机制可以让你很快的做很多事情，不然从头开始写python代码会很费时间。最常用的是find+通配符查找文件，然后对文件进行删除、移动等操作

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　　opencv一定不陌生，简单的读取、存储、绘图的API一定要记住。其他的需要积累剧本。但是，一些传统的特征目前很少使用。如果您需要使用那句话，请存储这些脚本。

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　　数据标注完成后，处理成数据集时必须慎重考虑。在转换格式的时候，需要加上一些格式确认，比如标签检测框左上角的坐标值是否小于右下角。这张图不正常？它已损坏等。很多时候你找一个bug找了半天，发现是数据问题。

　　二十一

　　在工作中，没有人关注你的算法是否新，是否牛逼，代码有多难写，你不能为了新奇而新奇。能解决badcase的就是好的优化，否则没用。

　　二十二

　　为了确保实验的可重复性，您经常需要在优化过程中更改一些小细节。可能对之前的实验有影响，尽量改成传参的方法，不然可以继承重写一个类。

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　　算法工程师请教工程部署的同事，看看部署模型时需要考虑哪些事情，资源占用，速度优化等，如何去做。

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　　不要忽略算法的后处理。在实际使用中，往往会加入一些后处理的逻辑判断。这一点也很重要，有时候可以解决很多问题。

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　　目前，我知道算法优化有效且常用的方案有：添加数据、多源训练、数据增强、做好pretrain_model、优化正负样本平衡、优化正负样本采样、知识蒸馏、附加监督等在检测中添加分割。增加点，attention module，multi-scale，feature fusion，合适的backbone，NAS search（应该大家都会），quantization training，pruning。其他的比如算法流程上的大改动，普通人真的做不到，比如VGG->MobileNet，DeepSort->CenterTrack，YOLO->YOLOv5，这些硬通货都是大神的杰作，应该借鉴一下大神们，但是不要吃胖人。

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　　Python脚本一定要写得熟练，多线程操作一定要信手拈来。数据处理往往​​需要多线程处理

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　　- 成长故事 -

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　　相信自己，不要总觉得自己不如别人，要对自己有信心，别人才会对你有信心。

　　2个

　　为了不断学习，我的人生目标是可以被解雇，但不能因为无所事事而被解雇。

　　

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　　3个

　　你需要和你的同事相处融洽。工作之后，你的社交圈子明显小了很多。同事是交流最多的人。不管怎样，一定要有礼貌。多帮助别人，别人就会多帮助你。

　　4个

　　你要努力工作，但不要努力工作。程序员本质上只是一份*敏*感*词*工作。做一些工作，赚点钱，不要把你的生命放在上面。生活会很好

　　5个

　　了解外面的世界，不要只停留在代码里，而是要有爱好，跳舞、跑步、拍照、旅行，这样才能找到生活的感觉。

　　6个

　　心态要平。我的心态是，我会尽力做好每一件事。如果我尽力而为却做不好，那是我能力的问题。给我3.25，我会接受解雇。我要做的就是总结自己为什么做的事情没有做好，反省自己遇到了什么问题，走了什么弯路，下次不要再犯了。

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　　不要抱怨家庭的诞生，抱怨永远解决不了问题，五六十岁的父母还指望他们改变你的命运，让你成为富二代吗？

　　暂时先写到这里。. . .

　　8个

　　不管我以后是不是还是程序员，我都会一直学习，一直努力，一直输出。

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