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README
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Machine Learning Series
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Mathematics Series
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Image Segmentation
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Python Series
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Fundamentals of Computers
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OpenCV Series
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C++ Series
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Deep Learning Series
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Conda
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Tensorflow Series
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Algorithms Series
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AI Papers
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Object Recognition
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Natural Language Processing
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Aha! Algorithms
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Camera Calibration
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How Program Works
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Optical Flow Estimation
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How Networks Work
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Computer Vision
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Source Code
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CUDA C++ Programming Guide
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C++ Concurrency IN ACTION
1
README
【README】写在前面
My first blog
Machine Learning Series
【机器学习基础】第五十二课:[计算学习理论]有限假设空间
可分情形,不可分情形
【机器学习基础】第五十一课:[计算学习理论]PAC学习
概率近似正确(Probably Approximately Correct,PAC)
【机器学习基础】第五十课:[计算学习理论]基础知识
计算学习理论,误差参数,Jenson不等式,Hoeffding不等式,McDiarmid不等式
【机器学习基础】第四十九课:[特征选择与稀疏学习]压缩感知
压缩感知,奈奎斯特(Nyquist)采样定理,欠定方程,限定等距性(RIP),基寻踪去噪,矩阵补全,核范数,半正定规划(SDP)
【机器学习基础】第四十八课:[特征选择与稀疏学习]稀疏表示与字典学习
字典学习,KSVD
【机器学习基础】第四十七课:[特征选择与稀疏学习]嵌入式选择与L1正则化
L1正则化,L2正则化,岭回归,LASSO,近端梯度下降(PGD),连续函数,一致连续(均匀连续),利普希茨连续(Lipschitz continuity),利普希茨常数
【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
Image Segmentation
【论文阅读】Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following
Border Following,cv::findContours原理
【论文阅读】Efficient Graph-Based Image Segmentation
图像分割,最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST),kruskal算法,prim算法
【图像分割】GrabCut算法(源代码解读)
计算机视觉,图像分割,GrabCut,源代码解读
【图像分割】GrabCut算法
计算机视觉,图像分割,GrabCut
【图像分割】“最大流-最小割”算法
计算机视觉,图像分割,最大流-最小割
【图像分割】Graph Cut算法
计算机视觉,图像分割,Graph Cut
Python Series
【Python基础】第四十七课:频繁样式探勘
Frequent Pattern Growth Tree算法,pymining
【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
Fundamentals of Computers
【计算机基础】初识编译器
gcc,clang,make,cmake,
OpenCV Series
【OpenCV基础】第四十五课:BRISK特征检测与匹配
cv::BRISK::create
【OpenCV基础】第四十四课:AKAZE局部匹配
非线性尺度空间,KAZE,AKAZE
【OpenCV基础】第四十三课:平面对象识别
cv::findHomography,RANSAC,LMeDS,PROSAC,cv::perspectiveTransform
【OpenCV基础】第四十二课:特征匹配
BFMatcher,FLANN
【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】第一百一十三课:[特殊工具与技术]固有的不可移植的特性
不可移植特性,位域,volatile限定符,链接指示,extern "C"
【C++基础】第一百一十二课:[特殊工具与技术]局部类
局部类
【C++基础】第一百一十一课:[特殊工具与技术]union:一种节省空间的类
union
【C++基础】第一百一十课:[特殊工具与技术]嵌套类
嵌套类
【C++基础】第一百零九课:[特殊工具与技术]类成员指针
成员指针,mem_fn
【C++基础】第一百零八课:[特殊工具与技术]枚举类型
enum,enum class
【C++基础】第一百零七课:[特殊工具与技术]运行时类型识别
RTTI,dynamic_cast,typeid,type_info类
【C++基础】第一百零六课:[特殊工具与技术]控制内存分配
重载new和delete,malloc函数,free函数,定位new表达式
【C++基础】第一百零五课:[用于大型程序的工具]多重继承与虚继承
多重继承,虚继承,虚基类
【C++基础】第一百零四课:[用于大型程序的工具]命名空间
内联命名空间,全局命名空间,未命名的命名空间,命名空间的别名,using声明,using指示
【C++基础】第一百零三课:[用于大型程序的工具]异常处理
异常处理,栈展开,重新抛出,函数try语句块,不抛出说明,异常类层次
【C++基础】第一百零二课:[标准库特殊设施]IO库再探
格式控制,未格式化IO,随机访问
【C++基础】第一百零一课:[标准库特殊设施]随机数
random,随机数引擎类,随机数分布类
【C++基础】第一百课:[标准库特殊设施]正则表达式
regex
【C++基础】第九十九课:[标准库特殊设施]bitset类型
bitset
【C++基础】第九十八课:[标准库特殊设施]tuple类型
tuple
【C++基础】第九十七课:[模板与泛型编程]模板特例化
模板特例化
【C++基础】第九十六课:[模板与泛型编程]可变参数模板
可变参数模板,参数包,包扩展,转发参数包
【C++基础】第九十五课:[模板与泛型编程]重载与模板
重载与模板
【C++基础】第九十四课:[模板与泛型编程]模板实参推断
type_traits,remove_reference,引用折叠,std::move,std::forward
【C++基础】第九十三课:[模板与泛型编程]定义模板
template,typename,函数模板,类模板
【C++基础】第九十二课:[面向对象程序设计]文本查询程序再探
文本查询程序,set_intersection
【C++基础】第九十一课:[面向对象程序设计]容器与继承
容器与继承
【C++基础】第九十课:[面向对象程序设计]构造函数与拷贝控制
构造函数与拷贝控制
【C++基础】第八十九课:[面向对象程序设计]继承中的类作用域
继承中的类作用域
【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
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【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
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【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
Conda
【Conda】常用的conda命令
基本命令,包管理,虚拟环境,镜像源
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
Algorithms Series
【算法基础】算法复杂度
时间复杂度,空间复杂度
【算法基础】【排序】基数排序
基数排序,LSD(Least Significant Digit first,最低位优先),MSD(Most Significant Digit first,最高位优先)
【算法基础】【排序】桶排序
桶排序
【算法基础】【排序】计数排序
计数排序
【算法基础】【排序】堆排序
二叉树,满二叉树,完全二叉树,堆排序
【算法基础】【排序】快速排序
归并排序
【算法基础】【排序】归并排序
归并排序
【算法基础】【排序】希尔排序
希尔排序
【算法基础】【排序】插入排序
插入排序
【算法基础】【排序】冒泡排序
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How Program Works
【程序是怎样跑起来的】第11章:硬件控制方法
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【程序是怎样跑起来的】第10章:通过汇编语言了解程序的实际构成
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【程序是怎样跑起来的】第9章:操作系统和应用的关系
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【程序是怎样跑起来的】第8章:从源文件到可执行文件
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【程序是怎样跑起来的】第6章:亲自尝试压缩数据
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【程序是怎样跑起来的】第1章:对程序员来说CPU是什么
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【网络是怎样连接的】第6章:请求到达Web服务器,响应返回浏览器——短短几秒的“漫长旅程”迎来终点
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【网络是怎样连接的】第4章:通过接入网进入互联网内部——探索接入网和网络运营商
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【网络是怎样连接的】第2章:用电信号传输TCP/IP数据——探索协议栈和网卡
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【网络是怎样连接的】第1章:浏览器生成消息——探索浏览器内部
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【C++并发编程】【1】【Hello, world of concurrency in C++!】What is concurrency?
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