第二篇年终随笔，又一年过去了。。。正好是10年代和20年代的交替日。
之前就看过几次操作系统的知识，但是会遗忘。所以，这次就写一个总结。主要是需要从另一个层面思考操作系统知识。
想着看书应该做个笔记，不求细致，但需要总结重要点，以后养成一个习惯吧。
深度学习中看到的小trick，不一定有用。
中文NLP目前的主流任务：分词，词性标注，命名实体识别，实体关系抽取，句法依存，文本分类，中文摘要，文本相似度，机器翻译，机器阅读理解，对话问答，百度的paddlepaddle 开源了好几个nlp模型，可以参考学习。
图像检测，分类并找出具体位置，传统的做法为HOG+SVM或类似，人为提取特征并训练，检测时由于图片大小不一，需要多尺度检测，对重叠区域 再作处理，如扩大。图像的复杂性在于不同光照，颜色北京，深度学习图像检测成为主流。