摘要：
目录技术细节（和文本处理差异）优化 embedding 空间的几何结构*🔹通用图搜图（跨类语义检索）🔹细粒度分类型检索（如人脸、SKU级商品）🔹小数据 + 负样本难构造二、逐个拆解1️⃣ Contrastive Learning（广义）2️⃣ InfoNCE（工业主流）3️⃣ Triplet 阅读全文
posted @ 2026-02-07 19:29
向着朝阳
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摘要：
目录深度学习的主要应用方向1️⃣ 计算机视觉（Computer Vision, CV）2️⃣ 语音处理（Speech AI）3️⃣ 多模态（Multimodal）4️⃣ 推荐系统5️⃣ 强化学习（RL）6️⃣ 科学与工业领域核心认知（重要） 是的，而且不止视觉处理。 你要区分清楚两个维度： 深度学习 阅读全文
posted @ 2026-02-07 17:47
向着朝阳
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摘要：
目录二、pyproject.toml 做什么三、uv.lock 做什么正常流程（推荐）七、uv.lock 和 poetry.lock / requirements.txt 的关系 二、pyproject.toml 做什么 它只表达 约束和意图，例如： [project] dependencies = 阅读全文
posted @ 2026-02-07 15:24
向着朝阳
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