参加过的DM NLP CV的一些比赛和练习赛（菜鸡比赛记）光学习不如认真敲点代码！！！.zip

在这个压缩包文件中，我们可以看到一个名为"ori_code"的子文件夹，这通常意味着它包含了一些原始的代码文件，可能记录了作者在参与数据挖掘（DM）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）相关比赛时的实践过程。这些领域的比赛通常涉及到大量的编程和算法实现，对于提升技能和理解实际应用至关重要。 1. 数据挖掘（DM）：数据挖掘是利用统计、机器学习等方法从大量数据中提取有价值信息的过程。在比赛中，参赛者可能需要进行数据清洗、特征工程、模型构建和优化。常见的DM任务包括分类、回归、聚类等。代码可能包含了对原始数据的预处理步骤，如缺失值处理、异常值检测、数据标准化等，以及使用Python的Pandas、NumPy、Scikit-learn等库构建的模型。 2. 自然语言处理（NLP）：NLP是人工智能领域的一个分支，专注于理解和生成人类语言。比赛可能涉及文本分类、情感分析、机器翻译、命名实体识别等任务。Python的NLTK、Spacy、Gensim和transformers库是常用的工具。代码中可能有分词、词性标注、句法分析、情感向量表示（如Word2Vec或BERT）等操作。 3. 计算机视觉（CV）：CV是让计算机理解图像和视频的技术。在竞赛中，常见任务包括图像分类、目标检测、语义分割等。参赛者可能会使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，来构建卷积神经网络（CNN）模型。代码中可能出现的数据预处理步骤可能包括图像缩放、归一化、数据增强等。 通过这些比赛，作者不仅学习了理论知识，还积累了实践经验。代码的编写有助于提升问题解决能力，加深对算法的理解，以及提高代码效率和可读性。这些实践经验对于任何想要在IT行业中发展的人来说都是宝贵的财富，因为它们能帮助快速适应实际项目的需求，提升解决问题的能力。 在"ori_code"中，我们可能会看到作者尝试的不同模型架构、参数调整过程、训练和验证策略，以及可能的性能评估指标（如准确率、F1分数、mAP等）。通过阅读和学习这些代码，我们可以了解如何将理论知识应用于实际问题，从而提高自己的技能水平。如果代码附带了详细的注释和文档，那么对于初学者来说，这将是一份极好的学习资源。