原创智能优化,原创度检查,文章组合,排序规则

　　原创智能优化,原创度检查,文章组合,排序规则

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合,排序规则,爆款组合的深度学习优化这几天,我随手做了几个关于颜值的demo，文章已经发布，不方便展示。这里我就简单总结一下以后做demo和量化检查的方法。首先，我得确定一下demo的定位以及发布的场景，确定主题。最近正在开发的一个demo是产品下载，通过帮用户进行下载评论这个行为来达到某些指标的衡量，我主要还是把demo放在美食行业发。

　　其次，我要想清楚demo跟工具的区别。工具是可以即用即收费的，如果demo做完后，我仅仅做了一个页面，大量的文字，或者数据依然需要编辑，那么，对用户是没有多大吸引力的。最后，就是文字数量的控制。一般demo都是要有明确的topic和长度限制，有利于核心用户聚集，以这样的定位，我以前做了几篇基于行业判断的图片分类的简单实例，但大都只是用到了一个基本的识别方法。

　　但很明显，这样不能满足量化需求。于是，我花了很长时间，做了一个能兼容语义判断的图片分类的简单实例，并把行业分类改成了一个专门的分类，并很快申请到了专利，目前正在申请专利的过程中。以上简单的介绍一下自己的实验心得，最后，也许我的方法也可以帮到你，能直接参考我以前实验的demo中的方法也是很简单的。我先把我实验的demo的源码（16年实验，时效性比较强）贴出来。

　　我的demo可以分为两个部分：完整的图片识别demo和相应的图片组合demo，完整demo来自于cascadecnn(2037542。

　　0)实验项目，用来识别的图片来自于天气预报中的北京市日常天气图。

　　1、完整demo从我的完整demo来看，整个demo有以下两个重要的特点：方法从cascade-cnn中迁移，简化了整个计算模型；采用了训练集目标demo。

　　2、目标demo这个demo，来自于行业判断图片特征判断天气的实际应用，但跟我们传统利用数据抓取差不多，实际上也是获取了完整的图片。并且利用deeplearning对图片进行相应的判断并生成列表。