2018-08-24我谈谈我的看法——相对于文本，图像的理解不管采用什么样的数据展现形式，其信息量要比文本大很多。深度学习之所以在图像领域取得很好的效果，主要也是因为深度学习经历了从低级到高级多次提取特征，未来如何多维度从图像挖掘出更多的信息，用于分析是理解图像的难点 1
2019-11-27个人感觉图像理解的本质就是图像特征的识别，人和机器都一样。人理解图像就是根据自己的经验和记忆去识别里面的内容，而机器识别理解图像从semantic segemantation的角度来说，就要把图像里的像素作分类，哪种像素是哪一类物体比如是building、car、pedestrian等等，把分类分好分完整分准确计算机不就理解图像里面的内容都是什么了嘛。
2019-01-24单幅图像的数据量一般很大，数字化成0或1，非常抽象
2018-08-24老师，初学者小白有个疑问：当公司需要某些功能时，是直接用现成的开源代码，再根据实际情况稍作修改？还是直接从头设计，独立开发呢？
比如中文分词，市面上有清华的THULAC，还有我个人使用感觉效果最好的HanLP，还有一大堆分词器，效果和速度都不同，如果是使用开源代码，哪有该如何选择呢？
我最不理解的是，为什么jieba分词是最受欢迎的？它的效果很差啊，难道大家选择开源代码时都是跟风，而没有太多思考吗？
因为没工作过，所以有很多疑惑，希望老师能帮我解答。展开