ZAO 背后的深度学习算法原理浅析
ZAO最近火爆，成为现象级产品之一，引起大家的广泛关注，ATA上面已经有同学做了一些说明分析，链接如下：
https://www.atatech.org/articles/148375?spm=ata.13269325.0.0.27ad49fa0Vr2gG
上面文章介绍了ZAO是基于deep fake算法演变出来的一种产品，并提供了deepFake lab的下载地址，计算机硬件的要求等等。本文
仅使用NumPy完成卷积神经网络CNN的搭建（附Python代码）
现有的Caffe、TensorFlow等工具箱已经很好地实现CNN模型，但这些工具箱需要的硬件资源比较多，不利于初学者实践和理解。因此，本文教大家如何仅使用NumPy来构建卷积神经网络（Convolutional Neural Network , CNN）模型，具体实现了卷积层、ReLU激活函数层以及最大池化层（max pooling），代码简单，讲解详细。
专访阿里巴巴林伟：三项世界级挑战背后的思考、实践和经验
今年双11，阿里云大数据平台扛住了巨大的技术挑战，主要体现在实时数据处理技术以及超大规模的离线数据处理两方面，来自阿里巴巴的资深技术专家林伟将为大家介绍双11前中后大数据计算平台对于整个双11的成功提供了哪些不可或缺的支持。
一文读懂目标检测AI算法：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2
## 1 引言
深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。上文我们对物体识别领域的技术方案，也就是CNN进行了详细的分析，对LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet等各种优秀的模型框架有了深入理解。本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法，对其中的经典模型框架进行深入分析。
目标检测可以
