图像搜图项目思路梳理

多标签图片分类,适用于视频标签提取，可用于搜索/推荐场景

本次视频深入探讨了多标签图片分类任务及其在不同应用场景下的关键技术点。视频首先介绍了基础的二分类问题，如性别预测，延伸至多分类问题，并以垃圾分类为例进行了详细说明。进一步解释了多输出分类的概念，如电商中的服饰分类，包含颜色、性别和类型等多个维度。随后重点讲解了多标签分类问题，强调了其与其他分类方式的区别；具体到实际应用时，例如以图搜图功能，需要从图片中提取多个相关标签。此内容适合对图像分类有基础理解并希望提升模型性能的技术人员。

多任务多标签图片分类，结构化数据后可以直接用于搜索/推荐，例如 京东/淘宝/拼多多电商应用

视频内容主要涉及深度学习模型在图像识别任务中的评估与预测过程。核心关注点为模型如何在不同计算环境（GPU/CPU）下运行、如何获取和解释预测结果。讲述包括模型初始化、模型加载、预测值的获取与解释、以及使用混淆矩阵进行结果可视化等多个方面。视频还讨论了处理数据不均衡的策略，即排除稀少类别以提升模型训练效果。内容适合对模型评估和图像识别有一定基础，且对深度学习应用相关技术感兴趣的学习者。

百度/360/搜狗都在使用，图像搜索演练，电商搜索/视频搜也在用的项目

通过一个具体例子，演示了如何对互联网上的图片进行像素图片检索，包括猫和狗的图片查询。展示了如何在网络上找到目标图片并进行检索，重点强调了进行有效图片检索的关键步骤：特征提取、创建索引和建立在线实时服务。本次演示的以图搜图功能具有广泛的应用场景，例如电商平台的图片搜索和教育领域的拍照搜题服务，说明了这项技术在现实生活中的实用性和流行度。

YOLOv8实例分割实战：课程介绍

本课程致力于指导学员使用U-Net V8框架对自定义数据集进行实例分割，特别关注汽车驾驶场景。U-Net V8使用改进的backbone、neck和decouple head提高梯度流，结合新的训练策略如task alignment和分布式焦点损失函数以增强检测精准度。还将介绍实例分割的基础知识、性能指标及YOLO系列发展史。课程涵盖软件环境搭建、数据标注、格式转换、训练调优直至实际应用，最终实现实时高精度的目标分割。适合计算机视觉入门者、图像处理工程师、深度学习研究者、自动驾驶技术开发人员和视觉算法设计师。

卷积神经网络应用领域

视频探讨卷积神经网络（CNN或CN网络）在计算机视觉任务中的应用，突出其在降低错误率、提升图像识别能力方面的贡献。分析了从统计学习算法过渡到深度学习的历史趋势，并提出CNN在多个视觉任务上，如检测、追踪、分类、检索、超分辨率重构以及医学图像处理方面的应用。视频还指出，传统神经网络在特征提取上存在局限，而CNN通过优化权重参数矩阵，提高了任务处理速度，减少了过拟合风险。提及到GPU相比CPU在处理神经网络任务时拥有显著的速度优势，特别是在复杂计算过程中。无人驾驶和人脸识别等热门应用也被作为CNN用途的例证。内容适合对深度学习和计算机视觉技术有兴趣的开发者、研究人员以及相关应用领域的技术实践者。

京东/淘宝/快手/拼多多都在使用，图像搜图应用场景介绍，电商搜索/视频搜索都会应用的项目

文本讲述了人工智能中的语音、自然语言处理和计算机视觉等关键技术在多种应用场景下的实际作用，尤其侧重于推荐系统和以图搜图功能。提及了以图搜图在电商、教育和房地产等领域的具体应用，如商品搜索和相似商品推荐。强调了深度学习技术在提取图片特征和图像匹配中的重要性，并介绍了使用余弦相似度、欧式距离对图片进行评分。此外，还提到了Facebook AI研究院开源算法库Face的应用。内容面向的是对AI视觉技术及其应用感兴趣的开发者、电商专业人壳、图像技术爱好者、教育技术者及相关研究人员。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。