这篇论文介绍了一种新的深度度量学习方法，称为排行榜损失，改进在SOP数据集上的算法收敛性。作者团队从技术角度出发，探索了如何通过排行榜损失来提升深度度量学习的性能。他们计划将其工作扩展到TPAMI提交，并期待未来的更新。如有学术使用意向，请通过电子邮件联系获取最新代码。引用：InProceedings{Wang_2019_CVPR, author = {Wang, Xinshao and Hua, Yang and Kodirov, Elyor and Hu, Guosheng and Garnier, Romain and Robertson, Neil M.}, title = {Ranked List Loss for Deep Metric Learning}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision an
深度度量学习的排行榜损失 CVPR2019论文简介
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微小宝的公众号榜单数据，结构还算规整，字段清晰，字段像公众号名称、阅读数、点赞数都有，拿来直接扔进Excel或者Python里搞点图表，方便。嗯，响应也快，适合做成小工具。
你要是做内容推荐系统、数据课程的案例，或者做个榜单类的可视化页面，这份数据都挺合适。数据量不算大，但质量还不错，属于那种“能省你不少时间”的类型。
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