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Machine Learning Series

【机器学习基础】第四十六课:[特征选择与稀疏学习]包裹式选择

包裹式特征选择,LVW方法,拉斯维加斯方法,蒙特卡罗方法


【机器学习基础】第四十五课:[特征选择与稀疏学习]过滤式选择

Relief方法


【机器学习基础】第四十四课:[特征选择与稀疏学习]子集搜索与评价

子集搜索与评价


【机器学习基础】第四十三课:[降维与度量学习]度量学习

马氏距离(Mahalanobis distance),近邻成分分析(Neighbourhood Component Analysis,NCA)


【机器学习基础】第四十二课:[降维与度量学习]流形学习

流形学习,等度量映射(Isomap),局部线性嵌入(LLE)


【机器学习基础】第四十一课:[降维与度量学习]核化线性降维

核主成分分析(KPCA)


【机器学习基础】第四十课:[降维与度量学习]主成分分析

主成分分析(PCA),矩阵的内积(弗罗比尼乌斯内积),矩阵的外积(克罗内克积)


【机器学习基础】第三十九课:[降维与度量学习]低维嵌入

多维缩放(MDS),线性降维方法,特征值分解(EVD)


【机器学习基础】第三十八课:[降维与度量学习]k近邻学习

k近邻学习,懒惰学习(lazy learning),急切学习(eager learning)


【机器学习基础】第三十七课:聚类之层次聚类

层次聚类,AGNES算法


【机器学习基础】第三十六课:聚类之密度聚类

密度聚类,DBSCAN算法


【机器学习基础】第三十五课:聚类之原型聚类

原型聚类,k均值算法,学习向量量化(LVQ),Voronoi剖分,高斯混合聚类


【机器学习基础】第三十四课:聚类之距离计算

距离度量,闵可夫斯基距离,VDM(Value Difference Metric),MinkovDM,非度量距离


【机器学习基础】第三十三课:聚类之性能度量

外部指标,内部指标,Jaccard系数,FM指数,Rand指数,DB指数,Dunn指数


【机器学习基础】第三十二课:聚类之聚类任务

聚类任务


【机器学习基础】第三十一课:集成学习之多样性

误差-分歧分解,多样性度量(不合度量、相关系数、Q-统计量、$\kappa$-统计量),多样性增强(数据样本扰动、输入属性扰动、输出表示扰动、算法参数扰动)


【机器学习基础】第三十课:集成学习之结合策略

平均法(简单平均法、加权平均法),投票法(绝对多数投票法、相对多数投票法、加权投票法),学习法(Stacking)


【机器学习基础】第二十九课:集成学习之Bagging与随机森林

Bagging,“包外估计”(out-of-bag estimate),随机森林(Random Forest)


【机器学习基础】第二十八课:集成学习之Boosting

Boosting,AdaBoost


【机器学习基础】第二十七课:集成学习之个体与集成

集成学习简介,霍夫丁不等式


【机器学习基础】第二十六课:EM算法

期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,坐标下降法


【机器学习基础】第二十五课:贝叶斯网

贝叶斯网,边际独立性,道德图,道德化,最小描述长度(MDL)准则,AIC(Akaike Information Criterion)评分函数,BIC(Bayesian Information Criterion)评分函数,吉布斯采样


【机器学习基础】第二十四课:半朴素贝叶斯分类器

半朴素贝叶斯分类器,独依赖估计(ODE),SPODE,TAN,AODE


【机器学习基础】第二十三课:朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器,拉普拉斯修正


【机器学习基础】第二十二课:贝叶斯决策论

贝叶斯决策论,贝叶斯判定准则,贝叶斯最优分类器,贝叶斯风险,判别式模型,生成式模型,先验概率,条件概率,似然


【机器学习基础】第二十一课:支持向量机之核方法

表示定理,核方法,核线性判别分析(KLDA)


【机器学习基础】第二十课:支持向量回归

支持向量回归(SVR)


【机器学习基础】第十九课:支持向量机之软间隔与正则化

软间隔,正则化


【机器学习基础】第十八课:支持向量机之核函数

核函数,直积


【机器学习基础】第十七课:支持向量机之对偶问题

求解支持向量机,二次规划


【机器学习基础】第十六课:支持向量机之间隔与支持向量

二维平面,超平面,间隔,支持向量,支持向量机


【机器学习基础】第十五课:多变量决策树

多变量决策树


【机器学习基础】第十四课:决策树中的连续与缺失值

连续值处理,缺失值处理


【机器学习基础】第十三课:决策树的剪枝处理

剪枝,预剪枝,后剪枝


【机器学习基础】第十二课:决策树的划分选择

信息熵,信息增益,增益率,基尼值,基尼指数


【机器学习基础】第十一课:决策树的基本流程

决策树的基本流程


【机器学习基础】第十课:类别不平衡数据

不平衡数据,阈值移动,欠采样,过采样


【机器学习基础】第九课:多分类学习

多分类任务,一对一,一对其余,多对多,纠错输出码,海明距离


【机器学习基础】第八课:线性判别分析

线性判别分析,广义瑞利商,类内散度矩阵,类间散度矩阵,全局散度矩阵,拉格朗日乘子法,KTT条件,上确界,下确界


【机器学习基础】第七课:对数几率回归

单位阶跃函数,对率函数,sigmoid函数,几率,对数几率回归,最大似然估计


【机器学习基础】第六课:线性回归

线性模型,线性回归,最小二乘法,广义线性模型,距离的定义,闭式解,数值解,多变量线性回归


【机器学习基础】第五课:偏差与方差

偏差-方差分解,偏差,方差,噪声,偏差-方差窘境,代价的类型


【机器学习基础】第四课:统计学知识之假设检验

t检验,方差分析,卡方检验,秩检验


【机器学习基础】第三课:模型性能度量

查全率,查准率,F值,P-R曲线,ROC,AUC,代价敏感错误率,代价曲线


【机器学习基础】第二课:模型评估方法

误差,过拟合,留出法,交叉验证法,自助法


【机器学习基础】第一课:机器学习基本概念

机器学习定义,基本术语,假设空间,归纳偏好


Mathematics Series

【数学基础】第十九课:凸优化进阶

共轭函数,共轭函数的性质,对偶函数,对偶性


【数学基础】第十八课:凸优化基础

凸优化问题,凸集合,凸函数,上境图,凸组合,凸包,凸闭包,凸集合与凸函数的对应性质,凸集分离定理


【数学基础】第十七课:奇异值分解

奇异值分解


【数学基础】第十六课:主成分分析

主成分分析


【数学基础】第十五课:矩阵的相似变换和相合变换

相似变换,相合变换,正交相似变换


【数学基础】第十四课:线性代数

线性空间,基,线性映射,线性变换,基变换,线性回归


【数学基础】第十三课:参数估计

参数估计,点估计,区间估计,矩估计,极大似然估计,点估计的评判准则


【数学基础】第十二课:随机变量

随机变量,随机变量的矩,切比雪夫不等式,随机变量的特征函数,大数定律,中心极限定理


【数学基础】第十一课:贝叶斯公式

条件概率,全概率公式,贝叶斯公式,先验分布,似然函数,后验分布,共轭分布


【数学基础】第十课:积分

黎曼积分,牛顿-莱布尼兹公式,分部积分法,多变量函数的积分


【数学基础】第九课:协方差和相关系数

数学期望,方差,协方差,协方差矩阵,相关系数


【数学基础】第八课:概率分布

伯努利分布,二项分布,泊松分布,均匀分布,指数分布,正态分布,概率函数,概率密度函数,概率分布函数


【数学基础】第七课:矩阵与向量

矩阵定义,常见的矩阵类型,矩阵的基本运算,向量定义,常见的向量类型,向量的基本运算


【数学基础】第六课:梯度下降法和牛顿法

泰勒公式,梯度,牛顿法,梯度下降法,鞍点,黑塞矩阵


【数学基础】第五课:微分

微分,全微分,偏微分,微分方程


【数学基础】第四课:导数

导数,方向导数,偏导数,高阶导数,高阶偏导数,求导法则


【数学基础】第三课:极限

极限,无穷大,无穷小,洛必达法则


【数学基础】第二课:目标函数、损失函数、代价函数

目标函数,损失函数,代价函数,经验风险,结构风险


【数学基础】第一课:机器学习中需要的数学基础

监督学习,半监督学习,无监督学习,强化学习


Python Series

【Python基础】第四十六课:关联分析

关联规则,Apriori算法,apyori


【Python基础】第四十五课:使用SVD压缩图片

SVD,图片压缩


【Python基础】第四十四课:SVD

scipy.linalg.svd,sklearn.decomposition.TruncatedSVD


【Python基础】第四十三课:PCA

PCA,transform,explained_variance_


【Python基础】第四十二课:特征筛选

VarianceThreshold(),SelectKBest(),RFE(),feature_importances_


【Python基础】第四十一课:聚类算法实战---找出文章主题

jieba,CountVectorizer()


【Python基础】第四十课:聚类结果评估

WCSS,inertia_,Silhouette,metrics.silhouette_score


【Python基础】第三十九课:使用Python实现DBSCAN聚类

sklearn.cluster.DBSCAN,PIL模块,sklearn.preprocessing.binarize,np.where,np.column_stack


【Python基础】第三十八课:使用Python实现k-means聚类

k-means++,elkan k-means,sklearn.cluster.KMeans,.cluster_centers_


【Python基础】第三十七课:使用Python实现层次聚类

层次聚类,Agglomerative,Divisive,sch.linkage,sch.dendrogram,AgglomerativeClustering,single(the Nearest Point Algorithm),complete(the Farthest Point Algorithm,Voor Hees Algorithm),average(UPGMA),weighted(WPGMA),centroid(UPGMC),median(WPGMC),ward(Ward's minimum variance method),Lance–Williams algorithm


【Python基础】第三十六课:评估不同客户流失分析模型

SVC(),feature_importances_


【Python基础】第三十五课:ROC曲线

LabelEncoder,predict_proba,roc_curve,auc


【Python基础】第三十四课:模型评估方法

留出法,train_test_split,交叉验证法,KFold,cross_val_score,留一法,LeaveOneOut


【Python基础】第三十三课:混淆矩阵

accuracy_score,confusion_matrix,seaborn.heatmap,classification_report


【Python基础】第三十二课:使用分类模型预测客户流失

使用分类模型预测客户流失


【Python基础】第三十一课:分类模型之随机森林

随机森林,sklearn.ensemble.RandomForestClassifier


【Python基础】第三十课:分类模型之神经网络

神经网络,StandardScaler(),MLPClassifier(),plt.figure,subplots_adjust,add_subplot,plt.text


【Python基础】第二十九课:分类模型之SVM

SVM基础知识,SVC(),numpy数组中冒号的使用


【Python基础】第二十八课:分类模型之Logistic Regression

LogisticRegression()


【Python基础】第二十七课:分类模型之决策树

DecisionTreeClassifier(),graphviz可视化,numpy.arange,numpy.meshgrid,ravel,numpy.c_,numpy.r_


【Python基础】第二十六课:回归模型

回归模型,sklearn.linear_model,sklearn.preprocessing,statsmodels.api,R-squared,Adjusted R Square,AIC,BIC,itertools.combinations,str.format()


【Python基础】第二十五课:SQL实战应用之汇率资讯储存与管理

SQL实战应用之汇率资讯储存与管理


【Python基础】第二十四课:SQL Query的使用

pandas.melt,pandas.read_csv,pandas.to_sql,pandas.read_sql,SELECT,FROM,WHERE,ORDER BY,DESC,LIMIT,AVG,GROUP BY,HAVING


【Python基础】第二十三课:SQLite数据库之数据存储

使用python链接数据库,透过SQLite做数据新增、查询,使用pandas存储数据


【Python基础】第二十二课:关系数据库-SQLite简介

数据库,SQL,关系数据库,ACID原则,SQLite


【Python基础】第二十一课:网页浏览记录资料分析

parse_dates,pandas.unique,pandas.reset_index,pandas.merge,pandas.Series.dt.date,pandas.concat


【Python基础】第二十课:使用pandas绘制统计图表

pandas.DataFrame.plot(),pandas.DataFrame.rolling()


【Python基础】第十九课:使用pandas产生叙述性统计

叙述性统计,pandas_datareader,pct_change


【Python基础】第十八课:时事新闻资料的爬取和处理

网络爬虫,数据处理


【Python基础】第十七课:正则表达式

正则表达式,re


【Python基础】第十六课:重塑资料

虚拟变量(Dummy Variable),建立透视表(pivot_table),长宽表格转换(stack&unstack)


【Python基础】第十五课:处理时间格式资料

datetime


【Python基础】第十四课:资料转换

向量化计算,Apply,Map,ApplyMap


【Python基础】第十三课:资料处理实战应用

资料处理实战应用,位运算符,逻辑运算符


【Python基础】第十二课:类

类,创建类,类的基本用法,继承,导入类


【Python基础】第十一课:处理缺失值

缺失值的产生,缺失值的表示,检测缺失值,舍弃缺失值,填补缺失值


【Python基础】第十课:DataFrame的相关操作

数据选取,新增数据,删除数据,数据的索引


【Python基础】第九课:使用Pandas和Numpy处理数据

Pandas,NumPy,zip函数,列表解析,NumPy数组,DataFrame,Series


【Python基础】第八课:网络爬虫

网络爬虫架构,开发者工具,BeautifulSoup


【Python基础】第七课:处理JSON、XML格式的数据

JSON,XML


【Python基础】第六课:处理CSV、Excel格式的数据

CSV,Excel


【Python基础】第五课:读写TXT文件

读txt文件,写txt文件


【Python基础】第四课:数据类型

定量数据,定性数据,离散数据,连续数据,结构化数据,半结构化数据,非结构化数据


【Python基础】第三课:Python应用之文本的词频统计

词频统计


【Python基础】第二课:for循环、定义函数和模块导入

Python语法,for循环,if语句,定义函数,模块导入


【Python基础】第一课:列表、元组、字典

Python语法,列表,元组,字典,引号的用法


OpenCV Series

【OpenCV基础】第四十一课:LBP特征

LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)


【OpenCV基础】第四十课:HOG特征检测

HOG,cv::HOGDescriptor,cv::HOGDescriptor::compute,HOG+SVM,cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector,cv::HOGDescriptor::setSVMDetector,cv::HOGDescriptor::detectMultiScale


【OpenCV基础】第三十九课:SURF特征检测

SURF,cv::xfeatures2d::SURF::create


【OpenCV基础】第三十八课:Haar特征

Haar特征


【OpenCV基础】第三十七课:积分图计算

积分图,cv::integral


【OpenCV基础】第三十六课:SIFT特征检测

SIFT特征检测原理,二次型及其矩阵,对勾函数,cv::xfeatures2d::SIFT::create


【OpenCV基础】第三十五课:亚像素级别角点检测

cv::cornerSubPix


【OpenCV基础】第三十四课:自定义角点检测器

cv::cornerEigenValsAndVecs,cv::cornerMinEigenVal


【OpenCV基础】第三十三课:Shi-Tomasi角点检测

cv::goodFeaturesToTrack


【OpenCV基础】第三十二课:Harris角点检测

图像特征,Harris角点检测,实对称矩阵的对角化,相似矩阵的几何意义,椭圆,cv::cornerHarris


【OpenCV基础】第三十一课:基于距离变换与分水岭的图像分割

距离变换,cv::distanceTransform,分水岭算法,Geodesic Distance,cv::watershed,cv::imshow,cv::inRange


【OpenCV基础】第三十课:点多边形测试

cv::pointPolygonTest


【OpenCV基础】第二十九课:图像矩

图像矩,Hu矩,几何矩,中心矩,归一化中心矩,cv::moments,cv::HuMoments,cv::contourArea,cv::arcLength


【OpenCV基础】第二十八课:轮廓周围绘制矩形框和圆形框

道格拉斯-普克算法(RDP算法或DP算法),cv::approxPolyDP,cv::boundingRect,cv::minAreaRect,cv::minEnclosingCircle,cv::fitEllipse


【OpenCV基础】第二十七课:凸包

凸包,Graham扫描算法,cv::convexHull


【OpenCV基础】第二十六课:轮廓发现

轮廓发现,cv::findContours,cv::drawContours


【OpenCV基础】第二十五课:模板匹配

模板匹配,cv::matchTemplate


【OpenCV基础】第二十四课:直方图反向投影

直方图反向投影,cv::mixChannels,cv::calcBackProject


【OpenCV基础】第二十三课:直方图比较

直方图比较,cv::compareHist


【OpenCV基础】第二十二课:直方图计算

cv::split,cv::merge,cv::calcHist,cv::normalize


【OpenCV基础】第二十一课:直方图均衡化

图像直方图,直方图均衡化,cv::equalizeHist


【OpenCV基础】第二十课:像素重映射

像素重映射,cv::remap,最近邻插值,双线性插值,双三次插值


【OpenCV基础】第十九课:霍夫变换

霍夫变换之直线检测,cv::HoughLines,cv::HoughLinesP,霍夫变换之圆检测,cv::HoughCircles


【OpenCV基础】第十八课:Canny边缘检测算法

Canny边缘检测算法,cv::Canny


【OpenCV基础】第十七课:Laplace算子

Laplace算子,cv::Laplacian,cv::convertScaleAbs


【OpenCV基础】第十六课:Sobel算子

图像边缘提取,Sobel算子,Scharr算子


【OpenCV基础】第十五课:边缘处理

图像边缘处理


【OpenCV基础】第十四课:自定义线性滤波

算子,robert算子,sobel算子,拉普拉斯算子,filter2D


【OpenCV基础】第十三课:基本阈值操作

阈值二值化,阈值反二值化,阈值截断,阈值取零,阈值反取零,大津法,三角法图像二值化


【OpenCV基础】第十二课:图像的缩放

几何变换,图像金字塔,高斯不同


【OpenCV基础】第十一课:形态学操作的应用

提取水平线和垂直线,提取验证码


【OpenCV基础】第十课:形态学操作

膨胀,腐蚀,开操作,闭操作,形态学梯度,顶帽,黑帽


【OpenCV基础】第九课:图像模糊

均值模糊,高斯模糊,中值模糊,双边模糊,高斯分布


【OpenCV基础】第八课:绘制形状和文字

Point,Scalar,line,ellipse,rectangle,circle,fillPoly,putText,rng,waitKey


【OpenCV基础】第七课:调整图像亮度与对比度

图像变换,对比度,亮度


【OpenCV基础】第六课:图像混合

线性混合操作,addWeighted,add,multiply


【OpenCV基础】第五课:图像操作

读写像素值,与/或/非/异或操作,ROI


【OpenCV基础】第四课:Mat对象

Mat对象,复制


【OpenCV基础】第三课:掩膜操作

掩膜操作,分辨率,FOV,像素值,位图深度,计时函数,%d


【OpenCV基础】第二课:加载、修改、保存图像

加载图像,显示图像,修改图像,保存图像


【OpenCV基础】第一课:OpenCV环境配置

环境配置


C++ Series

【C++基础】第八十八课:[面向对象程序设计]访问控制与继承

访问控制与继承


【C++基础】第八十七课:[面向对象程序设计]抽象基类

纯虚函数,抽象基类


【C++基础】第八十六课:[面向对象程序设计]虚函数

虚函数


【C++基础】第八十五课:[面向对象程序设计]定义基类和派生类

基类,虚函数,派生类,protected,类派生列表,override,直接基类,间接基类,final,静态类型,动态类型


【C++基础】第八十四课:[面向对象程序设计]OOP:概述

面向对象程序设计(OOP),继承,基类,派生类,虚函数,类派生列表,动态绑定,运行时绑定


【C++基础】第八十三课:[重载运算与类型转换]重载、类型转换与运算符

类型转换运算符,二义性的类型转换,函数匹配与重载运算符


【C++基础】第八十二课:[重载运算与类型转换]函数调用运算符

函数对象,标准库函数对象,function


【C++基础】第八十一课:[重载运算与类型转换]成员访问运算符

重载成员访问运算符


【C++基础】第八十课:[重载运算与类型转换]递增和递减运算符

重载递增和递减运算符


【C++基础】第七十九课:[重载运算与类型转换]下标运算符

下标运算符


【C++基础】第七十八课:[重载运算与类型转换]赋值运算符

赋值运算符,复合赋值运算符


【C++基础】第七十七课:[重载运算与类型转换]算术和关系运算符

重载算术和关系运算符


【C++基础】第七十六课:[重载运算与类型转换]输入和输出运算符

重载输入输出运算符


【C++基础】第七十五课:[重载运算与类型转换]基本概念

operator,逗号运算符


【C++基础】第七十四课:[拷贝控制]对象移动

右值引用,左值引用,标准库move函数,移动构造函数,移动赋值运算符,noexcept,移动迭代器,make_move_iterator,引用限定符


【C++基础】第七十三课:[拷贝控制]动态内存管理类

动态内存管理类


【C++基础】第七十二课:[拷贝控制]拷贝控制示例

拷贝控制示例


【C++基础】第七十一课:[拷贝控制]交换操作

自定义swap函数


【C++基础】第七十课:[拷贝控制]拷贝控制和资源管理

行为像值的类,行为像指针的类


【C++基础】第六十九课:[拷贝控制]拷贝、赋值与销毁

拷贝控制操作,拷贝构造函数,拷贝赋值运算符,析构函数,阻止拷贝,=delete


【C++基础】第六十八课:[动态内存]使用标准库:文本查询程序

文本查询程序


【C++基础】第六十七课:[动态内存]动态数组

new和数组,allocator类


【C++基础】第六十六课:[动态内存]动态内存与智能指针

动态内存,智能指针,shared_ptr,make_shared,new,delete,空悬指针,unique_ptr,weak_ptr


【C++基础】第六十五课:[关联容器]无序容器

无序关联容器,哈希函数(散列函数),桶接口,bucket_count,max_bucket_count,bucket_size,bucket,桶迭代,local_iterator,哈希策略,load_factor,max_load_factor,rehash,reserve,hash


【C++基础】第六十四课:[关联容器]关联容器操作

key_type,value_type,mapped_type,关联容器迭代器,添加元素,insert,emplace,删除元素,erase,map的下标操作,访问元素,find,count,lower_bound,upper_bound,equal_range


【C++基础】第六十三课:[关联容器]关联容器概述

map,set,multimap,multiset,pair类型


【C++基础】第六十二课:[关联容器]使用关联容器

关联容器,map,set,multimap,multiset,unordered_map,unordered_set,unordered_multimap,unordered_multiset


【C++基础】第六十一课:[泛型算法]特定容器算法

merge,remove,remove_if,reverse,sort,unique,splice,splice_after


【C++基础】第六十课:[泛型算法]泛型算法结构

输入迭代器,输出迭代器,前向迭代器,双向迭代器,随机访问迭代器,算法形参模式,算法命名规范


【C++基础】第五十九课:[泛型算法]再探迭代器

插入迭代器,back_inserter,front_inserter,inserter,流迭代器,istream_iterator,ostream_iterator,反向迭代器,rbegin,rend,crbegin,crend,reverse_iterator,base


【C++基础】第五十八课:[泛型算法]定制操作

谓词,sort,stable_sort,lambda表达式,find_if,for_each,mutable,transform,bind函数,placeholders,ref,cref


【C++基础】第五十七课:[泛型算法]初识泛型算法

accumulate,equal,fill,fill_n,back_inserter,copy,replace,replace_copy,sort,unique


【C++基础】第五十六课:[泛型算法]概述

泛型算法,find


【C++基础】第五十五课:[顺序容器]容器适配器

stack,queue,priority_queue


【C++基础】第五十四课:[顺序容器]额外的string操作

substr,append,replace,insert,erase,assign,find,rfind,find_first_of,find_last_of,find_first_not_of,find_last_not_of,compare,to_string,stoi,stol,stoul,stoll,stoull,stof,stod,stold


【C++基础】第五十三课:[顺序容器]vector对象是如何增长的

shrink_to_fit,capacity,size,reserve


【C++基础】第五十二课:[顺序容器]顺序容器操作

push_back,emplace_back,push_front,emplace_front,insert,emplace,.back(),.front(),.at(n),pop_back,pop_front,erase,clear,before_begin,cbefore_begin,insert_after,emplace_after,erase_after,resize


【C++基础】第五十一课:[顺序容器]容器库概览

容器操作,iterator,const_iterator,size_type,difference_type,构造函数,赋值,swap,size(),max_size(),empty(),关系运算符,获取迭代器


【C++基础】第五十课:[顺序容器]顺序容器概述

顺序容器,vector,deque,list,forward_list,array,string


【C++基础】第四十九课:[IO库]string流

string流,sstream,istringstream,ostringstream,stringstream


【C++基础】第四十八课:[IO库]文件输入输出

ifstream,ofstream,fstream,open(),close(),is_open(),in,out,app,ate,trunc,binary


【C++基础】第四十七课:[IO库]IO类

IO库,IO操作,IO类,iostream,fstream,sstream,wcin,wcout,wcerr,iostate,badbit,eofbit,failbit,goodbit,good(),eof(),fail(),bad(),rdstate(),clear(),setstate(),刷新输出缓冲区,unitbuf,nounitbuf,tie()


【C++基础】第四十六课:[类]类的静态成员

类的静态成员


【C++基础】第四十五课:[类]构造函数再探

构造函数初始值列表,委托构造函数,默认构造函数的作用,转换构造函数,隐式的类类型转换,explicit,聚合类,字面值常量类,constexpr构造函数


【C++基础】第四十四课:[类]类的作用域

类的作用域,名字查找


【C++基础】第四十三课:[类]类的其他特性

类型成员,令成员作为内联函数,重载成员函数,可变数据成员,mutable,返回*this的成员函数,类类型,前向声明,不完全类型,类之间的友元关系,令成员函数作为友元,函数重载和友元,友元声明和作用域


【C++基础】第四十二课:[类]访问控制与封装

访问说明符,public,private,class关键字,友元,friend


【C++基础】第四十一课:[类]定义抽象数据类型

成员函数,this,常量成员函数,类作用域,构造函数,拷贝、赋值和析构


【C++基础】第四十课:函数指针

函数指针


【C++基础】第三十九课:函数匹配

函数匹配,候选函数,可行函数


【C++基础】第三十八课:特殊用途语言特性

默认实参,内联函数,constexpr函数,assert,NDEBUG,__func__,__FILE__,__LINE__,__TIME__,__DATE__


【C++基础】第三十七课:函数重载

函数重载


【C++基础】第三十六课:返回类型和return语句

无返回值函数,有返回值函数,返回数组指针


【C++基础】第三十五课:参数传递

传值参数,传引用参数,const形参和实参,数组形参,main:处理命令行选项,含有可变形参的函数


【C++基础】第三十四课:函数基础

编写函数,调用函数,形参和实参,函数返回类型,局部对象,自动对象,局部静态对象,函数声明,分离式编译


【C++基础】第三十三课:try语句块和异常处理

throw,try,catch,标准异常


【C++基础】第三十二课:跳转语句

break语句,continue语句,goto语句


【C++基础】第三十一课:迭代语句

while语句,传统的for语句,范围for语句,do while语句


【C++基础】第三十课:条件语句

if语句,switch语句


【C++基础】第二十九课:简单语句

表达式语句,空语句,复合语句(块)


【C++基础】第二十八课:类型转换

隐式转换,显式转换,命名的强制类型转换,static_cast,dynamic_cast,const_cast,reinterpret_cast,旧式的强制类型转换


【C++基础】第二十七课:sizeof运算符

sizeof运算符


【C++基础】第二十六课:位运算符

位运算符,移位运算符,位求反运算符,位与、位或、位异或运算符


【C++基础】第二十五课:成员访问运算符和条件运算符

成员访问运算符,条件运算符


【C++基础】第二十四课:递增和递减运算符

递增和递减运算符


【C++基础】第二十三课:赋值运算符

赋值运算符


【C++基础】第二十二课:逻辑和关系运算符

逻辑运算符,关系运算符


【C++基础】第二十一课:算术运算符

算术运算符


【C++基础】第二十课:表达式基础

表达式基本概念,重载运算符,左值,右值,优先级,求值顺序


【C++基础】第十九课:多维数组

多维数组


【C++基础】第十八课:C风格字符串

C风格字符串


【C++基础】第十七课:数组

定义和初始化内置数组,访问数组元素,指针和数组


【C++基础】第十六课:迭代器

迭代器,迭代器的使用,迭代器运算


【C++基础】第十五课:标准库类型vector

标准库vector,定义和初始化vector对象,push_back,vector内对象的索引


【C++基础】第十四课:标准库类型string

标准库string,定义和初始化string对象,string对象上的操作,处理string对象中的字符


【C++基础】第十三课:命名空间的using声明

命名空间


【C++基础】第十二课:自定义数据结构

struct,预处理器,头文件保护符


【C++基础】第十一课:处理类型

类型别名,typedef,using,auto,decltype


【C++基础】第十课:const限定符

const变量,const引用,const指针,顶层const,底层const,常量表达式,constexpr


【C++基础】第九课:复合类型

引用,指针


【C++基础】第八课:变量

变量定义,初始化,变量声明,标识符,作用域


【C++基础】第七课:字面值常量

字面值,转义序列


【C++基础】第六课:类型转换

原码,反码,补码,类型转换,取模运算,取余运算


【C++基础】第五课:基本内置类型

算术类型,空类型,比特,字,字节,带符号类型,无符号类型


【C++基础】第四课:类简介

类,类类型,类对象,成员函数


【C++基础】第三课:循环语句与判断语句

while语句,for语句,if语句


【C++基础】第二课:C++的输入与输出

输入,输出,iostream库,命名空间,代码注释


【C++基础】第一课:函数

main函数,函数定义


Deep Learning Series

【深度学习基础】第四十八课:注意力模型

注意力模型


【深度学习基础】第四十七课:BLEU得分

BLEU得分


【深度学习基础】第四十六课:Beam Search

Seq2Seq,Beam Search


【深度学习基础】第四十五课:自然语言处理与词嵌入

词嵌入,Word2Vec,skip-gram模型,CBOW模型,GloVe,词嵌入除偏


【深度学习基础】第四十四课:深层循环神经网络

深层循环神经网络


【深度学习基础】第四十三课:BRNN

双向循环神经网络


【深度学习基础】第四十二课:GRU和LSTM

GRU,LSTM


【深度学习基础】第四十一课:RNN应用之语言模型

语言模型


【深度学习基础】第四十课:循环神经网络

循环神经网络


【深度学习基础】第三十九课:序列模型

序列模型


【深度学习基础】第三十八课:1D数据和3D数据

1D数据和3D数据的卷积运算


【深度学习基础】第三十七课:神经风格迁移

神经风格迁移,卷积网络的可视化,内容代价函数,风格代价函数


【深度学习基础】第三十六课:人脸识别

One-Shot Learning,Siamese网络,Triplet Loss Function


【深度学习基础】第三十五课:R-CNN中的候选区域

R-CNN,候选区域


【深度学习基础】第三十四课:YOLO算法

YOLO算法,交并比IoU,非极大值抑制NMS,Anchor Box


【深度学习基础】第三十三课:基于滑动窗口的目标检测算法

基于滑动窗口的目标检测算法


【深度学习基础】第三十二课:目标定位和特征点检测

目标定位,bounding box,特征点检测


【深度学习基础】第三十一课:Inception网络

$1\times 1$卷积,Inception模块,Inception网络,GoogLeNet


【深度学习基础】第三十课:残差网络ResNets

ResNets


【深度学习基础】第二十九课:经典的神经网络结构

LeNet-5,AlexNet,VGG-16


【深度学习基础】第二十八课:卷积神经网络基础

卷积运算,边缘检测,padding,stride,卷积层,池化层,全连接层,卷积神经网络示例


【深度学习基础】第二十七课:机器学习策略(下)

错误分析,数据集的划分,数据不匹配问题,迁移学习,多任务学习,端到端的深度学习


【深度学习基础】第二十六课:机器学习策略(上)

机器学习策略,正交化,单一数字评估指标,优化指标,满足指标,人的表现,贝叶斯最优错误率,可避免偏差


【深度学习基础】第二十五课:深度学习框架

深度学习框架


【深度学习基础】第二十四课:softmax函数的导数

softmax函数在神经网络中的反向传播


【深度学习基础】第二十三课:Batch Normalization

Batch Normalization


【深度学习基础】第二十二课:超参数调试

超参数调试,随机取值,精细搜索,搜索策略


【深度学习基础】第二十一课:局部最优问题

局部最优问题


【深度学习基础】第二十课:学习率衰减

什么是学习率衰减,为什么要进行学习率衰减,怎么进行学习率衰减


【深度学习基础】第十九课:Adam优化算法

Adam优化算法


【深度学习基础】第十八课:RMSprop

RMSprop


【深度学习基础】第十七课:Momentum梯度下降法

Momentum梯度下降法


【深度学习基础】第十六课:指数加权平均

指数加权平均,偏差修正


【深度学习基础】第十五课:mini-batch梯度下降法

batch gradient descent,stochastic gradient descent,mini-batch gradient descent,mini-batch,epoch


【深度学习基础】第十四课:梯度检验

梯度的数值逼近,梯度检验


【深度学习基础】第十三课:梯度消失和梯度爆炸

梯度消失,梯度爆炸,权重随机初始化


【深度学习基础】第十二课:归一化输入

归一化输入


【深度学习基础】第十一课:正则化

范数,L1正则化,L2正则化,dropout,inverted dropout,data augmentation,early stopping


【深度学习基础】第十课:神经网络模型的初步优化

数据集划分,偏差和方差


【深度学习基础】第九课:深层神经网络

前向传播,反向传播,超参数


【深度学习基础】第八课:神经网络的梯度下降法

神经网络的梯度下降法,网络参数的随机初始化


【深度学习基础】第七课:激活函数

激活函数,sigmoid函数,tanh函数,ReLU函数,Leaky ReLU函数,线性激活函数,非线性激活函数


【深度学习基础】第六课:浅层神经网络

双层神经网络


【深度学习基础】第五课:向量化

vectorization,numpy,broadcasting,logistic regression code


【深度学习基础】第四课:正向传播与反向传播

学习率,计算图,正向传播,反向传播,梯度下降法在logistic回归中的应用


【深度学习基础】第三课:什么是神经网络

神经网络的基本概念、神经网络的基本结构


【深度学习基础】第二课:softmax分类器和交叉熵损失函数

线性分类,softmax分类器,hardmax分类器,交叉熵损失函数


【深度学习基础】第一课:从KNN到深度学习

深度学习,KNN算法,CIFAR-10数据集,超参数


Tensorflow Series

【Tensorflow基础】第十五课:声音分类

librosa,enumerate(),endswith(),os.sep,os.sep.join,os.path.join,np.transpose,tf.contrib.rnn.GRUCell,tf.contrib.rnn.DropoutWrapper,tf.contrib.rnn.MultiRNNCell


【Tensorflow基础】第十四课:CNN在自然语言处理的应用

tf.app.flags,tf.app.run,tf.flags,re.sub,VocabularyProcessor,np.random.permutation,tf.ConfigProto,compute_gradients,apply_gradients,tf.nn.zero_fraction,os.path.abspath,os.path.curdir,datetime.datetime.now().isoformat(),yield,tf.train.global_step


【Tensorflow基础】第十三课:Word2Vec

os.path.exists,urllib.request.urlretrieve,os.stat,zipfile.ZipFile,ZipFile.namelist,tf.compat.as_str,collections.deque,random.randint,numpy.random.choice,tf.nn.embedding_lookup,tf.nn.nce_loss,xrange,argsort,TSNE降维可视化,tf.random_uniform


【Tensorflow基础】第十二课:验证码的生成与识别

ImageCaptcha(),tf.train.string_input_producer,tf.TFRecordReader,tf.parse_single_example,tf.decode_raw,tf.train.shuffle_batch,tf.train.batch,nets_factory.get_network_fn,tf.one_hot


【Tensorflow基础】第十一课:TFRecord的生成

TFRecord,tf.Graph().as_default(),tf.python_io.TFRecordWriter,tf.train.BytesList,tf.train.Int64List,tf.train.FloatList,tf.train.Feature,tf.train.Features,tf.train.Example,SerializeToString


【Tensorflow基础】第十课:Inception-v3的训练和检测

Inception-v3,os.walk,tf.gfile.FastGFile,get_tensor_by_name


【Tensorflow基础】第九课:模型的保存和载入

tf.train.Saver(),saver.save(),saver.restore(),ckpt模型


【Tensorflow基础】第八课:循环神经网络的实现

tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell,tf.nn.dynamic_rnn


【Tensorflow基础】第七课:卷积神经网络的实现

tf.nn.conv2d(),padding详解,tf.nn.max_pool()


【Tensorflow基础】第六课:TensorBoard的使用

TensorBoard简介,TensorBoard的使用,TensorBoard可视化


【Tensorflow基础】第五课:模型优化

代价函数,网络结构,优化器,tf.truncated_normal


【Tensorflow基础】第四课:手写数字识别

MNIST数据集,手写数字识别模型


【Tensorflow基础】第三课:回归模型

非线性回归模型,numpy.linspace,numpy.random.rand,numpy.random.randn,numpy.random.normal,tf.random_normal,tf.reduce_mean,tf.train.GradientDescentOptimizer


【Tensorflow基础】第二课:Tensorflow基本概念

Graph,Session,Tensor,Operation,Feed,Fetch


【Tensorflow基础】第一课:Tensorflow的简介与安装

Tensorflow的简介,安装Tensorflow


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【论文阅读】Visualizing and Understanding Convolutional Networks

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【论文阅读】VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

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【论文阅读】Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition

卷积神经网络开山之作:LeNet-5