太强了，一位算法大神的Python笔记-优快云博客

当前，深度学习模型的规模越来越大，例如谷歌的BERT模型、OpenAI的GPT系列模型等；深度学习算法在不断优化，例如计算机视觉领域，图像分类的准确率显著提升；深度学习的应用领域在不断拓展，在医疗、金融等领域也得到了广泛应用。因此，从事深度学习相关工作，需要不断学习和巩固基础知识，提升业务实践能力，持续关注新技术和新方法，并不断拓展知识面。

BERT模型（左） GPT系列模型（右）

一年前，我们重磅推出了一本深度学习领域的“学霸笔记”——《深度学习高手笔记卷1：基础算法》（简称卷1），读者纷纷表示这本书知识全面，读完之后受益匪浅，并且疯狂催促我们出版后续的书。

现在，它来了！《深度学习高手笔记卷2：经典应用》

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同样的作者，更全面的内容，有了这本笔记，你就可以了解到近10年来深度学习在各个领域的进展，学会如何应用不用方向、不同领域的算法；有了这本笔记，你就可以在深度学习领域少走弯路，更快地掌握深度学习技术的精髓。让我们一起跟随这本书，深入探索深度学习的奥秘，成为真正的算法大神吧！

Part.1

别怕，大师兄为你保驾护航

本书作者刘岩，曾先后就读于重庆大学软件工程专业和澳门大学计算机科学专业，分别获得学士学位和硕士学位，期间发表多篇论文。作为知乎“深度学习”话题的优秀答主，他被大家亲切地称为“大师兄”，个人撰写的100多篇文章细致入微，循循善诱，如同师兄为后辈引路一般，很快就积累了3万粉丝。

目前，他就职于京东零售技术研发与数据中心，主要负责电商场景下的基础算法研究以及内容风控业务，包括风险舆情监控和挖掘、风险电商内容的发现和治理等。作为一位优秀的算法专家，他擅长前沿人工智能算法的原理分析和落地，先后参与并负责了深度学习多个算法在业务上的落地，例如OCR、公式识别、手势识别、视频抠像、文本分类、预训练词向量模型、语言识别、图神经网络等。

本书通过扎实、详细的内容，从理论知识、算法源码、实验结果等方面对深度学习中涉及的算法进行分析和介绍。本书结构清晰，内容兼具广度与深度，致力于介绍深度学习中经典的、前沿的应用。作者以其丰富的实践经验和深厚的理论基础，将复杂的技术以易于理解的方式呈现，书中的章节设计独立且相互补充，即使只关注特定算法，也能轻松获取所需信息。通过阅读本书，读者可以了前沿的深度学习算法，扩展自己的算法知识面。无论是从事深度学习科研的教师及学生，还是从事算法落地实践的工作人员，都能从本书中获益。

第一篇目标检测与分割

主要介绍深度学习在目标检测与分割方向的前沿算法，包括双阶段检测、单阶段检测、无锚点检测、特征融合、损失函数、语义分割这 6 个方向。

第二篇场景文字检测与识别

主要介绍深度学习在场景文字检测与识别方向的重要突破，主要介绍场景文字检测、场景文字识别这两个阶段的算法。

第三篇其他算法与应用

主要介绍深度学习的其他算法与应用，包括图像翻译、图神经网络、二维结构识别、人像抠图、图像预训练、多模态预训练这6个方向的算法。

附录部分

介绍双线性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德劳内三角化、图像梯度、仿射变换矩阵等内容。

Part.2

知名教授作序，尽显领域权威

这是一本非常出色的图书，它涵盖了目标检测、图像分割、光学字符识别（OCR）、图神经网络、图像生成等多个关键方向。本书作者以其丰富的工作经验和严谨的学术思维，将复杂的概念和技术转化为通俗易懂的内容。无论你是初学者还是专业人士，本书都会为你提供宝贵的知识和实用的指导。

文俊浩