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阿里雲天池大賽賽題解析：深度學習篇
為了解決4px自提點 的問題，作者天池平臺 這樣論述：
本書聚焦深度學習演算法建模及相關技術，選取醫療、視頻、工業三個非常有行業代表性的賽題：瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜、阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽和布匹疵點智慧識別，介紹賽題涉及的技術知識和選手的創新思路與模型，對賽題的解決方案從0到1層層拆解。 本書從經典行業案例出發，內容由淺入深、層層遞進，既可以作為專業開發者用書，也可以作為參考選手的實戰手冊。 阿里雲天池作為國內最大的競賽平臺和AI社區，自誕生以來就一直秉持著讓更多人公平獲得大資料的理念。也正因此,天池每場經典賽事沉澱的課題和資料集都會永久保留和開放。截至目前，天池平臺已舉辦了超過200場來自真實業務
場景的資料競賽,覆蓋政府、金融、交通、物流、航空、電力、醫療等多個領域。 賽題一 瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜 0 技術背景 3 0.1 技術現狀 3 0.2 實驗室介紹 3 1 賽題解讀 7 1.1 賽題背景 7 1.2 知識圖譜 7 1.2.1 知識圖譜的發展歷史 7 1.2.2 如何表達知識 9 1.2.3 如何構建知識圖譜 11 1.2.4 如何進行知識推理 13 1.3 數據介紹 15 1.3.1 初賽數據 16 1.3.2 複賽數據 17 1.4 評測指標 18 2 數據處理 19 2.1 自然語言處理基礎 19 2.1.1 詞向量 19 2.1.2
語言模型 20 2.1.3 自然語言處理中的深度學習 24 2.2 數據預處理 29 2.2.1 .txt文件 29 2.2.2 .ann文件 30 2.2.3 使用Python解析檔 32 3 初賽賽題――實體識別 35 3.1 實體識別任務 35 3.2 傳統機器學習方法 36 3.2.1 概率圖模型 36 3.2.2 隱瑪律可夫模型 38 3.2.3 最大熵瑪律可夫模型 39 3.2.4 條件隨機場模型 40 3.3 深度學習方法 41 3.3.1 雙向迴圈神經網路 41 3.3.2 雙向迴圈神經網路+條件隨機場模型 43 3.4 初賽方案 44 3.4.1 數據集構建 44 3.4.2
特徵工程 46 3.4.3 模型構建 47 4 複賽賽題――關係抽取 53 4.1 關係抽取任務 53 4.2 傳統方法 53 4.2.1 基於範本的抽取 53 4.2.2 基於依存句法的抽取 54 4.2.3 基於統計機器學習的抽取 55 4.3 深度學習方法 56 4.3.1 監督學習 56 4.3.2 半監督學習 57 4.4 複賽方案 59 4.4.1 數據集構建 59 4.4.2 特徵工程 62 4.4.3 模型構建 63 5 Neo4j存儲知識圖譜 69 5.1 Neo4j介紹 69 5.2 Neo4j配置 70 5.2.1 安裝 70 5.2.2 Web管理平臺 71 5.2.
3 Neo4j-shell 72 5.3 數據庫構建 72 5.3.1 準備工作 72 5.3.2 創建數據庫 72 5.3.3 事務 73 5.3.4 創建節點 73 5.3.5 創建關係 74 5.3.6 查詢 74 5.4 Cypher查詢 75 5.4.1 讀語句 76 5.4.2 寫語句 76 5.4.3 通用語句 78 6 賽題進階討論 80 6.1 數據標注方法 80 6.1.1 指針標注 80 6.1.2 片段排列 81 6.2 聯合抽取 82 6.2.1 共用參數 82 6.2.2 聯合標注 84 6.3 大規模預訓練語言模型 86 6.3.1 ELMo模型 86 6.3.2
GPT模型 87 6.3.3 BERT模型 89 6.3.4 使用BERT模型進行實體識別與關係抽取 90 賽題二 阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽 0 技術背景 95 0.1 業界應用 95 0.2 文娛行業面臨的畫質問題 95 0.3 實驗室介紹和技術手段 96 0.4 重點模組 97 0.5 處理效果 98 1 賽題解讀 100 1.1 賽題背景 100 1.2 賽題目標 100 1.3 數據概覽 100 1.4 評估指標 101 1.5 解題思路 102 1.6 賽題模型 103 2 數據處理 105 2.1 視頻和影像處理 105 2.1.1 圖像基本概念 105 2.1.2
視頻基本概念 106 2.1.3 視頻分幀 107 2.1.4 影像處理 108 2.1.5 圖片合成視頻 110 2.2 工具包 111 2.2.1 OpenCV庫 111 2.2.2 FFmpeg庫 112 2.3 數據處理 112 2.3.1 安裝工具包 112 2.3.2 導入工具包 112 2.3.3 視頻轉圖片函數 112 2.3.4 讀取圖片並獲取大小 113 2.3.5 讀取圖片並進行灰度處理 114 2.3.6 分幀後的圖片灰度處理 114 2.3.7 圖片轉視頻函數 115 3 傳統插值方法 117 3.1 插值方法 117 3.1.1 插值方法的基本概念 117 3.1
.2 插值原理 118 3.2 插值演算法 118 3.2.1 最近鄰插值演算法 119 3.2.2 雙線性插值演算法 119 3.2.3 雙三次插值演算法 120 3.3 幾種傳統插值演算法結果對比 121 3.4 數據處理 122 3.4.1 導入工具包 122 3.4.2 讀取圖片 122 3.4.3 最近鄰插值演算法 122 3.4.4 雙線性插值演算法 123 3.4.5 基於4px×4px鄰域的三次插值演算法 123 3.4.6 不同插值函數計算PSNR 123 3.4.7 傳統插值方法效果對比 123 3.4.8 Bicubic插值演算法 124 4 深度插值方法 126 4.1
深度學習 126 4.1.1 卷積神經網路 126 4.1.2 使用SRCNN實現超清解析度 132 4.2 賽題實踐 132 4.2.1 導入工具包 132 4.2.2 讀取圖片 133 4.2.3 使用Bicubic插值放大至目標尺寸 133 4.2.4 實現SRCNN 133 4.2.5 SRCNN模型訓練 133 4.2.6 SRCNN模型驗證 135 4.2.7 SRCNN模型預測 135 4.2.8 保存圖片 135 5 深度學習方法改進 136 5.1 FSRCNN實現超清解析度 136 5.2 ESPCN實現超清解析度 138 5.3 賽題實踐 140 5.3.1 導入工具包
140 5.3.2 讀取圖片 140 5.3.3 FSRCNN 140 5.3.4 ESPCN 142 6 深度學習方法進階 145 6.1 GAN基本概念 145 6.1.1 GAN生成手寫數字 146 6.1.2 GAN訓練 147 6.1.3 GAN演算法數學形式 148 6.2 CGAN 149 6.3 VGGNet 150 6.4 ResNet 153 6.5 SRGAN結構 156 6.5.1 SRGAN損失函數 157 6.5.2 SRGAN效果 157 6.6 SRGAN實現超清解析度 158 6.6.1 導入工具包 158 6.6.2 讀取圖片 159 6.6.3 實現SR
GAN 159 6.6.4 SRGAN模型訓練 163 6.6.5 SRGAN模型驗證 163 6.6.6 SRGAN模型預測 163 6.6.7 保存圖片 163 賽題三 布匹疵點智慧識別 （2019廣東工業智造創新大賽 賽場一） 0 技術背景 167 0.1 行業背景 167 0.2 實驗室產品介紹 168 0.3 賽題背景 170 0.4 初賽數據示例 171 0.5 複賽數據示例 172 1 賽題解析 173 1.1 賽題背景分析 173 1.2 計算機視覺 174 1.2.1 計算機視覺簡介 174 1.2.2 計算機視覺發展歷史 175 1.2.3 計算機視覺方法 177 1.3
數據集介紹 178 1.4 賽題指標介紹 179 1.5 賽題初步分析 181 2 深度學習基礎 182 2.1 感知機 182 2.2 梯度下降法 184 2.3 多層感知機 186 2.4 反向傳播 189 2.5 深度神經網路PyTorch實現 189 3 卷積神經網路與數據處理 193 3.1 卷積運算與互相關運算 193 3.2 卷積神經網路 195 3.3 卷積神經網路的反向傳播演算法 198 3.4 卷積神經網路PyTorch實現 199 3.4.1 卷積神經網路簡單實現示例 199 3.4.2 競賽數據預訓練模型 202 4 區域卷積神經網路系列演算法 204 4.1 目標檢
測的基本概念 204 4.2 區域卷積神經網路 205 4.3 Fast R-CNN演算法 210 4.4 Faster R-CNN演算法 214 4.5 目標檢測Faster R-CNN演算法實戰 218 5 實例分割Mask R-CNN演算法 226 5.1 實例分割 226 5.2 Mask R-CNN演算法 226 5.3 PyTorch實現實例分割 230 6 賽題最優演算法與提升思路 237 6.1 級聯區域卷積神經網路 237 6.2 目標檢測賽題提升思路 239 6.3 mm-detection框架下的演算法實現 241 參考文獻 242
4px自提點進入發燒排行的影片
宇宙級死場,位置係正尖沙咀繁華地段,即百樂酒店樓下商場
數年前 劏舖 轉售 業主貪心中伏 當年可以買樓既價錢而家蝕到只剩30萬離場
1樓都幾乎全吉鋪,保安多過客,連本來2樓既夾公機都因為疫情熜機
變成全個商場連唯一有人氣既地方都無埋,1-2樓加埋都無十間鋪開工
係有人租黎做貨倉或集運點先賺到錢
#死場 #劏舖 #首都廣場 #百樂酒店 #疫情下的香港
業主︰「只是投資一間你都死！」
首都廣場前身為DNA商場，2013年由「劏場大王」尹柏權劏出，全場劏舖數目超過700個，拆售之初提供首兩年5厘租金回報保證，因而吸引了不少投資者認購。
位置上，首都廣場座落金馬倫道及漆咸道南交界，毗鄰尖東，地點不算差，但商場外人來人往，商場內卻十分冷清。記者下午2時許到首都廣場現場視察，發現這個樓高3層的廣場十室九空，人流稀少。記者目測，整體最多只有2成的出租率，開店營業的店舖寥寥可數。
對於有業主以70萬元劈價沽出場內劏舖，首都廣場一位不願上鏡的第一代業主黃小姐直言︰「個個都輸晒，好慘！就算只是投資一間你都死！呢度太靜太細，70萬元都賣貴喇！依家70萬元都無人要，我諗都係但求快啲甩手，因為租唔出一個月都要畀成1,000元管理費。」她透露自己的單位目前只以月租1,000元租給朋友賣胸圍。
論幽默
為了解決4px自提點 的問題，作者TerryEagleton 這樣論述：
最幽默的理論大師泰瑞・伊格頓，終於寫下一本談「幽默」的書了！ 暢談幽默與喜劇在西方文化的重要地位， 剖析「笑」的政治含意與顛覆力量， 以及怎樣把一個笑話講得無比嚴肅、將嚴肅的事付之一笑。 「幽默」是什麼？為何在某些微妙甚至絕望的情境，我們會突然產生想大笑一場的衝動？我們發出各種笑聲：冷笑、竊笑、狂笑、微笑，或苦笑、咯咯竊笑、開懷大笑，或笑著笑著就哭了……這種人類獨有的行為，究竟有什麼意義？ 幽默的本質複雜又充滿矛盾。有人認為幽默從不協調中產生，有人則認為幽默帶有輕微殘酷性質，是優越感的體現形式。幽默可以化解爭議，讓壓迫變得可以忍受。但它也能揭穿與戳破獨裁者的偽裝，成為顛覆威權的政治武
器。而在心理層面上，當我們聽到下流笑話忍不住發笑時，往往遊走在禁忌與規範的邊緣。 伊格頓向來以博學聞名，書中信手拈來，皆是文學與哲學雋思。他以批判眼光檢視多個知名幽默理論，從日常笑話、脫口秀，一路談到佛洛伊德、巴赫金、亞里斯多德，為讀者鮮活分剖幽默文化深藏的的心理機制、社會意義、政治學，以及數世紀以來的精采演變。 笑話的目的不是要貶低人類，而是要提醒人類，自己本來就是地位低下的存在。」 ──喬治・歐威爾（George Orwell） 「我們只有在想避免與人摩擦時會開玩笑……幽默是一種最討喜的懦弱。」 ──羅伯特・佛斯特（Robert Frost） 「從來沒有哪個沒幽默感的人能
夠理解辯證思維。」──貝托爾特•布萊希特（Bertolt Brecht） 「展開思考最棒的方式就是笑。講得更明白一點，橫膈膜的顫抖通常比靈魂的顫抖更能讓人好好思考。」 ──華特・班雅明（Walter Benjamin） 「笑與嚴肅同等，有資格出現在偉大文學中，呈現普世問題。世界的某些重要面向只能透過笑來觸及。」 ──米哈伊爾・巴赫金（Mikhail Bakhtin）