xx 宝的哥们花了百来万硬件号称把人脸识别和声纹都用上了，实现个电影检索有多难，搜索巨头们不做这个估计就是版权坑。

不留邮箱不留公司名字不太好吧

@oxogenesis 论坛是会议主持人的延伸，后一个我觉得可以用强化学习来写，reward 就是管理员被请去喝咖啡次数......

图片 hash+faiss，有技术有条件可以上 dl 提特征

@dafengchui
https://github.com/sundyCoder/DEye
翻了一下历史记录找到了，看了一下是国人搞的，还挺完整的。

@dafengchui 不复杂，大多数深度学习项目工程化关键都在于折腾数据，算法一大堆开源的，昨天刷 github 就看到了一个相关的库，楼主有兴趣我可以再去找找。

瑕疵检测可是可以给一家图像公司当主营业务的领域，现在主流基本都是直接堆数据上检测搞定，外加各种数据增广，基于匹配的大概率不行。

垃圾的种类数目太多不好做，当然可以直接端到端直接分出干湿垃圾，但估计准确率很悲剧，听说微软亚研院有人在搞了。

有可能在交易所的钱包里名义上一直没动

@feather12315 对于搞深度学习的会个 flask 出接口都足够了，显然不必花一堆时间学 spring 全家桶或者 vue，实现的时候有一点计算机基础的学点轻量框架也很快，我见过几个写 A 类论文的大佬前后端全栈，不过也见过 postget 分不清的搞工程的大佬。

作为一个什么都写点的，表示要用 css 的时候都是跑去菜鸟教程 Ctrl+c 的。

就算大学不教，校招的时候企业还是会考察，在大学就混工作室或者自己接项目的会相当有优势，所以得自己去学，当年我就是脑抽了只会肝 leetcode 和数据结构，不怎么看这种框架，然后面啥都跪，还好最后被个大佬捡去做 dl 调包侠了......个人觉得这种东西应该嵌入到软工或者 java 后面来增加内容，让不会自己主动去学的学生至少能毕业就能干活。当然对于面向科研的同学这些东西完全就是浪费时间。

@jadec0der 专家系统没被放弃.....现在改名叫知识图谱了，NLP 从网络数据里提取三元组是很热门的方向，顺便一说 ai 不一定会把妹，但是用跟推荐系统一样技术整理出来个 pua 学估计是可以的。

说好的 ai 加速芯片呢

@garlics 用科大讯飞的语音转写，返回会带时间戳的。

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百度语音 api 找位置，然后 FFmpeg 切掉，嫌百度贵可以自己上 github 找开源实现。