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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。本书共三篇，第一篇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

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本书针对推荐系统中的二部图、社交网络和知识图谱的图结构模式，研究基于图表示学习的深度推荐系统。通过挖掘图信息中的隐性关系和高阶关系，使用图学习的方式探索用户和产品的潜在关联，弥补相关推荐系统研究在挖掘用户之间或者产品之间隐性关系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推荐技术。增加推荐系统输入的多样性，运用社交网络和知识图