哇 海康只需要2面的吗 。。。
谈我的算法工程师校招经历【中兴+华为+美团+海康威视+百度】 校招也算是告一段落了，offer不多但弥足珍贵，感恩终于当了一次运气选手。学弟妹们让写写面经，其实也没啥经验，毕竟不是大神，不过如果有幸...
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不搜不知道，一搜真的有 厉害了啊哈哈哈哈
记阿里巴巴在线简历的三个开放式问题
1、请介绍一项你最热爱、最擅长的专业领域，并且介绍你在这个领域的学习经历和未来的学习规划。 产品设计。初中的时候那时候特别喜欢看“赢在中国”，快中考的时候还在看，且怂恿老爸去...
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解答关于R-FCN的所有疑惑（原创）论文链接：https://arxiv.org/pdf/1605.06409.pdfMatlab源码：https://github.com/daijifeng001/r-fcn...
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写的很好博主，可以转载到csdn吗？会写明出处的～
解答关于R-FCN的所有疑惑（原创）
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1605.06409.pdfMatlab源码：https://github.com/daijifeng001/r-fcn...
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H公司研发工程师，喜欢研究机器学习、神经网络的前沿算法&图像处理算法<br>简书主页：<a href="https://www.jianshu.com/u/67426bc5bd59" rel="nofollow" target="_blank">https://www.jianshu.com/u/67426bc5bd59</a><br>知乎主页：<a href="https://www.zhihu.com/people/zhang-lei-63-74-59/activities" rel="nofollow" target="_blank">https://www.zhihu.com/people/zhang-lei-63-74-59/activities</a><br>CSDN主页：<a href="http://blog.csdn.net/docrazy5351" rel="nofollow" target="_blank">http://blog.csdn.net/docrazy5351</a>
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@EdwardLee 好的 嘿嘿 谢谢了～
[论文]CTC——Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks
写在前面——最近在看Seq2Seq的问题，发现目前比较好的LSTM+CTC的组合，所以找了下06年ICML的原始论文。细节部分还没看完，后续会再重读一遍，补上一些自己的理解。...
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CV&NLU
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可以转载到csdn吗博主，写得很详细～
[论文]CTC——Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks
写在前面——最近在看Seq2Seq的问题，发现目前比较好的LSTM+CTC的组合，所以找了下06年ICML的原始论文。细节部分还没看完，后续会再重读一遍，补上一些自己的理解。...
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[论文]CTC——Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks写在前面——最近在看Seq2Seq的问题，发现目前比较好的LSTM+CTC的组合，所以找了下06年ICML的原始论文。细节部分还没看完，后续会再重读一遍，补上一些自己的理解。...
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@SnailTyan 好的 谢谢博主！
CRNN论文翻译——中文版
文章作者：Tyan博客：noahsnail.com | CSDN | 简书 翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning...
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写得很好，可以转载到csdn吗亲？
CRNN论文翻译——中文版
文章作者：Tyan博客：noahsnail.com | CSDN | 简书 翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning...
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CRNN论文翻译——中文版文章作者：Tyan博客：noahsnail.com | CSDN | 简书 翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning...
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很赞！但是，话说code的链接貌似有点问题
BaiXiang的CRNN论文阅读
BaiXiang的CRNN论文阅读 1. 论文题目 BaiXiang——【arXiv2015】An End-to-End Trainable Neural Network f...
