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原创 Markdown最基础的语法（自用）
前言：为什么学Markdown语法？因为经常写博客，之前都是点博客编辑器上方的各种操作，但是有点麻烦。总之，学这个纯属是因为我懒~（人类的很多发明不都是因为我们想在目前的操作上更省时省力，简称“懒”，才有了驱动力，所以不断的去发明、创造）怎么学？-半个小时看完文档教程+找出自己目前需要用的，记录为笔记-不断的操作（比如这篇记录笔记全程就是用markdown语法编辑的！）一、标...
2020-03-04 15:27:17
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原创 每天读点计算机基础文章—计算机网络相关知识点
DAY1：TCP三次握手的过程详解（2021/8/24）TCP状态流转端口号选择半/全连接队列的创建与处理重传计时器DAY2：
2021-08-24 15:25:23
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原创 每天读点计算机基础文章—操作系统相关知识点
每天读点计算机基础的文章/公众号/视频…DAY1：垃圾回收机制（Garbage Collection算法）：标记清除算法、复制算法、引用计数法、标记压缩算法、对象分类后每类用各自的GC算法标记清除算法：复制算法：把整个空间平均分成两部分， 先在From空间进行分配，当From空间被占满，GC将活动对象复制到To空间， 复制完成后， From和To进行互换。引用计数：标记-压缩算法：标记清除 + 复制算法把对象进行分类，对不同的分类选择不同的垃圾收集算.
2021-08-20 22:34:15
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原创 Unity—手机端的触屏控制
参考文章：Unity 操作检测的各种实现#2手机端 - 触屏与手势一、触摸操作触发OnMouseDown()方法手势指的是，类似下划，上划一类的操作方式。检测触屏，需要用到由MonoBehaviour提供的OnMouseDown()方法。这个方法在电脑和手机端都可以调用。此方法的接口文档这个方法可以检测用户对GUI Element (比如GUI Texture)和碰撞体的触屏点击。因此通常这个方法不会放进主程序的Update内，这是因为只要我们给点击相关物件的代码加入这个方法，那么当
2021-08-13 16:20:45
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原创 Unity遇到过的错误
打包时报错UnityException: Build path contains project built with "Create Visual Studio Solution" option, which is incompatible with current build settings. Consider building your project into an empty directory.问题原因：打包时存的路径名带有中文字符...
2021-08-10 20:50:57
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原创 动手学深度学习v2 课程笔记 — 深度学习基础
一、深度学习介绍1. AI地图：符号学 —> 统计 —> 机器学习2. 应用：广告点击的案例广告排名的三个步骤：（这个和听过的一个讲座一样：社会计算+广告学）触发广告每个广告的点击率预估根据 点击率×竞价 来将广告排序二、安装环境1. 本地安装：CPU首先，安装Anaconda + Juptyer Notebook。Anaconda是包管理器和环境管理器；Jupyter可以将数据分析的代码、图像和文档全部组合到一个web文档中。Anaconda安装其次，
2021-06-28 09:30:31
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原创 国科大人工智能学院《计算机视觉》课 —ޮ典型视觉应用和系统
一、基于图像的大规模场景建模系统：SFM、MVS二、机器人视觉导航与定位系统：SLAMQ：把一个机器人放到未知环境里，它该怎么运动？主要思路是：把这个环境的场景结构建模出来，再给机器人一个运动轨迹让它走。然后建模场景结构有两个思路，一个是事先离线建好，让机器人随意走动，拍很多不同角度的图片，算法就是SFM（从运动恢复结构）；二是让机器人边走边建模场景，算法就是SLAM地图在哪里？— 建模场景结构（环境地图）“我在哪里”
2021-06-14 23:55:38
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原创 国科大人工智能学院《计算机视觉》课 —计算机视觉中的机器学习方法
一、背景内容二、计算机视觉中的机器学习方法：子空间分析（PCA、ICA、LDA）PCA的应用：三、计算机视觉中的机器学习方法：流行学习（LLE、Isomap、Laplacian Eigenmap）四、计算机视觉中的机器学习方法：稀疏表达1范数：有唯一解、是凸函数五、计算机视觉中的机器学习方法：低秩表达...
2021-06-14 15:26:20
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原创 国科大人工智能学院《计算机视觉》课 —运动视觉—运动表达和行为识别
一、运动表达和行为分析的背景内容二、运动表达：运动轨迹、时空图（运动能量图、运动历史图）三、行为识别1. 行为识别方法分类：基于模板匹配的方法（时间模板、动态时间规整）2. 行为识别方法分类：基于状态转移图模型的方法3. 行为识别方法分类：基于深度学习的方法...
2021-06-13 16:55:32
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原创 国科大人工智能学院《计算机视觉》课 —运动视觉—视觉跟踪（目标跟踪、视觉定位）
一、视觉跟踪 的前奏知识1. 什么是跟踪：目标跟踪、相机跟踪2. 目标跟踪的问题分类3. 目标跟踪的应用：行为分析、虚拟现实、增强现实等二、目标跟踪：传统跟踪方法、基于神经网络的跟踪方法1. 运动目标的表示方法：基于点、区域、轮廓、模型的跟踪2. 传统目标跟踪方法：先表示，再追踪（自底向上《数据驱动》和自顶向下《模型驱动》）模板匹配法：基于卡尔曼滤波器的跟踪方法：相关滤波与跟踪（MOSSE）：3. 基于DNN的跟踪方法三、视觉定位
2021-06-13 14:46:33
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原创 国科大人工智能学院《计算机视觉》课 —运动视觉—运动检测
零、运动分析：视频图像分析一、运动检测的概念运动检测定义：将运动前景从图像序列中提取出来，即 将背景与运行前景 区分开。运动检测的意义：是目标跟踪、运动表述和行为理解等后续处理的基础。运动检测的难点：运动检测的两种常见思路：直接利用前景所特有的信息检测前景：适用于前景特征变化不大的场景先得到背景图像，然后将输入图像减去背景图像从而得到前景图像：适用于背景相对固定，而前景变化较大的场景二、常规的运动检测方法1. 背景差法原理：计算当前图像与背景图像的逐像素的灰
2021-06-13 00:57:05
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原创 国科大人工智能学院《计算机视觉》课 —三维视觉—三维表达与语义建模
一、三维建模的方式：SFM+MVS、X（明暗、光度立体、纹理、焦点）二、点云网格建模1. 小场景的点云网格化算法2. 大场景的点云网格化算法：分布式点云网格化三、三维语义建模1. 三维语义分割：基于几何特征2. 三维语义分割：基于模板匹配3. 三维语义分割：端到端分割4. 二维图像分割的三维融合5. 语义和几何的联合优化四、三维矢量建模...
2021-06-12 16:55:26
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原创 国科大人工智能学院《计算机视觉》课 —三维视觉—相机标定与稀疏重建
一、三角化：求X二、相机标定：求K、R、t（K是同一个）投影矩阵P有11个自由度。三维标定物：只需一幅图像平面标定板：至少需要三幅图像除了三维标定物和二维标定平面外，还可以利用消影点进行标定。单应矩阵：基本矩阵单应矩阵本质矩阵投影矩阵三、姿态估计：求R、t最少为 P3P四、稀疏重建 SFM：求K、R、t、X所以K假设已知，实则为多少呢？五、重投影误差最小化问题的求解...
2021-06-11 01:10:10
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原创 基于深度学习的自然语言处理—前预训练时代的自监督学习
一、神经网络二、自监督 词表示 学习：建模语言，使其能输入到神经网络中one-hot：高维稀疏，不需要学习embedding：低维稠密，需要去学习参数 —> 学习方法：词向量模型Word2Vec三、句子编码神经网络...
2021-06-09 22:21:50
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原创 基于深度学习的自然语言处理—走进自然语言处理
一、自然语言处理的应用1. 智能问答最初仅存在于 搜索引擎一些设备出现：小屏化、无屏化（手机、智能音箱等）2. 智能对话个人虚拟助手、智能音箱3. 机器同传实时翻译：Youtube现在就可以二、自然语言处理的挑战1. 自然语言的 多样性2. 自然语言的 歧义性三、自然语言处理的评测标准：图灵测试四、自然语言处理技术的发展...
2021-06-09 21:34:11
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原创 国科大人工智能学院《计算机视觉》课 —底层视觉—图像分割
一、早期的图像分割方法：阈值法、基于边缘信息的分割方法图像分割：把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像分割的基本依据：区域内的一致性、区域间的不一致性阈值法：局部阈值法：将图像分块，分别用全局阈值方法分割，最后再综合。基于边缘的分割方法：先检测边缘再根据边缘将图像分割成不同的区域霍夫变换（Hough transform）：是图像中检测直线的一种方法，也可以检测其他参数化的物体，比如圆或者椭圆等。二、基于特定理论的方法：Mean S
2021-06-09 20:21:20
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原创 国科大人工智能学院《计算机视觉》课 —底层视觉—特征点提取、描述与匹配
一、二维图像变换图像变换：值域（亮度、对比度）、自变量域（几何：缩放、平移、旋转）什么类型的变换能表示为2×2矩阵（线性变换）？尺度缩放、旋转 可以。平移不能写成2×2矩阵。为了能写，引入了齐次坐标系。仿射变换 = 线性变化 + 平移：单应变换/射影变换（Projective Transformations） = 仿射变换 + Projective warps 射影空间扭曲：二维变换的总结：欧式变换、相似变换、仿射变换、单应变换二、SIFT特征点检测
2021-06-09 16:13:07
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原创 OCR文字识别项目（原理）
参考视频：OCR文字识别原理OCR光学字符识别：提取图像中的文字，并转换为文本形式，供后续NLP使用。一、CTPN算法：文字检测二、CRNN算法：文字识别池化此时为1×2。才能把特征变为适用于输入到RNN中。...
2021-05-27 10:44:50
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原创 文字识别（输入为自然场景中的图像）
大老板给我定的方向是文字识别。所以在回所之前先把基础知识看一下，相当于综述~我的方向与目前的文字识别区别在于，目前的文字识别输入主要是自然场景中的图像，从图像进行文字检测再继而文字识别；而我要做的输入是通过手写笔在特殊笔记本上书写后采集到的坐标点。但是还是先从目前的文字识别入手吧~在这个过程中目的有两个。首先是了解文字识别的步骤与经典算法，其次是学会使用深度学习框架。参考文献：OCR文字识别用的是什么算法？文字识别方法整理一文读懂CRNN+CTC文字识别场景文字检测—CTPN原理与..
2021-05-25 16:14:26
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原创 OCR文字识别—文本检测的算法
一、文字识别：通用目标检测（一阶段、两阶段）二、Faster R-CNN这个是通用目标检测的典型算法。框架分为四大部分：三、CTPN：两阶段的文本检测
2021-05-25 14:31:09
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原创 OCR文字识别（初识）
一、OCR的概念OCR（Optical Character Recognition）：定位与识别图片中的所有文字信息，返回文字框位置与文字内容。即对文本资料和图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。二、OCR的技术发展1. OCR传统的解决方案2. OCR前沿的解决方案：文字检测、文字识别文字检测：通用目标检测文字识别：三、OCR的应用...
2021-05-24 22:07:00
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原创 爬虫
爬虫，就是一个自动化的程序。爬虫的具体流程：网站托管在服务器上，服务器是24小时运行的。爬虫，首先会模拟请求（好像在浏览器输入网址，然后回车），爬虫可以用一些 Http 库向指定的服务器偷偷摸摸的发起请求，这个时候爬虫可以假装自己是浏览器（添加一些header信息），大多数服务器（但很多服务器建立了反爬虫机制）误以为爬虫就是浏览器，就把数据返回给爬虫了。不同的情况下，服务器返回给我们的数据格式不一样，有HTML、JSON、二进制的数据等，根据不同的情况，我们可以使用不同的方式对他们进行处理。处理完之后就.
2021-05-23 12:06:44
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原创 爬虫开源工具GoPUP的介绍与使用
老师今天中午找我做一个任务： 爬虫+将爬到的数据可视化。老师指定我用 GoPUP 来获取数据，用 ECharts 来可视化成图表。一、 介绍GoPUP是GitHub中的一个开源工具，GoPUP项目所采集的数据皆来自公开的数据源，不涉及任何个人隐私数据和非公开数据。同时开发者指出本项目提供的数据接口及相关数据仅用于学术研究。项目地址为：https://github.com/justinzm/gopup。此项目的核心思想：将各种数据接口做整合二、使用方法（建议先浏览一遍文档..
2021-05-11 17:31:55
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原创 《左神算法初级班》第八节课：暴力递归到动态规划
1）递归2）动态规划3）如何把暴力递归套路的变成动态规划题目一：介绍递归和动态规划暴力递归： 1，把问题转化为规模缩小了的同类问题的子问题 2，有明确的不需要继续进行递归的条件(base case) 3，有当得到了子问题的结果之后的决策过程 4，不记录每一个 子问题的解动态规划 1，从暴力递归中来 2，将每一个子问题的解记录下来，避免重复计算 3，把暴力递归的过程，抽象成了状态表达 4，并且存在化简状态表达，使其更加简洁的可能题目二：求n!的结果题目三：汉诺塔问题打印n层汉诺塔从最左边
2021-03-31 16:10:09
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原创 《左神算法初级班》第七节课：前缀树、堆结构和贪心算法
1）前缀树2）堆结构的扩展与应用3）介绍贪心算法及其相关题目4）在面试中如何快速的尝试出贪心策略题目一：介绍前缀树何为前缀树？如何生成前缀树？ 例子： 一个字符串类型的数组arr1，另一个字符串类型的数组arr2。题目二：arr2中有哪些字符，是arr1中出现的？请打印题目三：arr2中有哪些字符，是作为arr1中某个字符串前缀出现的？请 打印题目四：arr2中有哪些字符，是作为arr1中某个字符串前缀出现的？请打印 arr2中出现次数最大的前缀。题目五：分割的最小代价一
2021-03-31 16:07:01
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原创 《左神算法初级班》第五节课：和哈希函数有关的三个结构与并查集
1）哈希函数与哈希表2）布隆过滤器详解3）一致性哈希结构4）并查集结构与应用（岛问题）题目一：认识哈希函数和哈希表题目二：设计RandomPool结构【题目】 设计一种结构，在该结构中有如下三个功能： insert(key)：将某个key加入到该结构，做到不重复加入。 delete(key)：将原本在结构中的某个key移除。 getRandom()： 等概率随机返回结构中的任何一个key。【要求】 Insert、delete和getRandom方法的时间复杂度都是 O(1)题目三：认识
2021-03-31 16:01:23
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原创 《左神算法初级班》第四节课：二叉树结构
目录：1）二叉树结构2）二叉树的递归与非递归遍历3）打印二叉树4）判断搜索二叉树5）判断完全二叉树6）判断平衡二叉树7）折纸问题8）二叉树节点的前驱节点与后继节点9）二叉树的序列化和反序列化题目一：实现二叉树的先序、中序、后序遍历，包括递归方式和非递归 方式题目二：如何直观的打印一颗二叉树题目三：在二叉树中找到一个节点的后继节点题目四：介绍二叉树的序列化和反序列化题目五：折纸问题题目六：判断一棵二叉树是否是平衡二叉树题目七：判断一棵树是否是搜索二叉树、判断一棵
2021-03-31 15:56:25
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原创 《左神算法初级班》第三节课：栈、队列、链表、数组和矩阵结构介绍及常见面试题讲解
目录：栈、队列、链表、数组和矩阵结构介绍及常见面试题讲解1）介绍栈结构及其面试题目2）介绍队列结构及其面试题目3）介绍链表结构及其面试题目4）介绍数组结构及其面试题目5）介绍矩阵结构及其面试题目6）二分搜索的扩展题目一：用数组结构实现大小固定的队列和栈题目二：实现一个特殊的栈，在实现栈的基本功能的基础上，再实现返 回栈中最小元素的操作。【要求】1．pop、push、getMin操作的时间复杂度都是O(1)。2．设计的栈类型可以使用现成的栈结构。题目三：如何仅用队列结构实现栈结
2021-03-18 16:21:58
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原创 应用信息论基础—绪论
从 Konw-how 走向 Konw-whyInformation Thoery1. 信息是什么信息是对不确定性的度量。人们可以通过对不确定性的消除来获得信息。信息是在一组不确定性的选择中，作出选择时所产生的产物。2. 信息论产生的背景3. 信息论的贡献信源可以被建模为一个随机过程，可以用一个概率分布来进行表达。信道可以被抽象为一个概率转移的矩阵：当输入的符号服从一个概率分布时，输出的符号会以一个条件概率的矩阵形式加以表达。对信道的噪声进行了建模和表达。..
2021-03-17 12:00:38
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原创 国科大人工智能学院《计算机视觉》课 —底层视觉—深度学习与卷积神经网络、图像底层特征提取
提纲：深度学习与卷积神经网络图像底层特征提取一、深度学习的发展历史要理清楚老师讲的这块的“来龙去脉”，是层层递进的。人工神经网络：多输入单输出、兴奋性神经元和抑制性神经元、阈值生物神经元 —> MP模型感知机的本质是MP模型。浅层学习：单层感知机深度学习：多层感知机（单隐层感知机、双隐层感知机）BP算法：误差逆传播。sigmoid函数梯度消失—> 无监督预训练初始化+有监督的微调ReLU激活函数二、深度学习的常用模型CNN理解卷
2021-03-16 17:11:50
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原创 《左神算法初级班》第二节课：复杂度估算和排序算法（下）
题目一：Partiton分方法一：双指针法方法二：一个指针从左边开始走、一个x值作为小于等于num数的区间右端点（此区间左端点为最左边起始点处）假设整个数组的下标起始值为0~n-1下标在[0, x]区间内数都小于等于num，x初始为-1一个指针cur从下标0处开始游走，遇到大于num的数不做操作，指针cur继续向下游走；遇到小于等于num的数与x的下一个位置数做交换，这样小于等于num的区间就扩大了一位，即x++，cur++。题目二：荷兰国旗问题less指针和more..
2021-03-15 22:31:51
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原创 JS读取文件+将生成的控制台信息存入文件+高德地图API的使用
功能描述：利用高德地图的API，来获取某定点（金库）距离各网点的距离和时间信息。首先读入各网点的名字和经纬度，有特定格式根据格式分解各网点信息利用高德地图API获得距离和时间信息输出到控制台等都输出后，保存到txt文件中参考文章：js如何读写txt文件？（曲线救国篇）<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <
2021-03-12 20:23:33
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原创 《左神算法初级班》第一节课：复杂度估计和排序算法
一、第一节课：复杂度估计和排序算法1. 时间复杂度：常数操作：数组寻址、位操作等时间复杂度是常数操作数量的指标。
2021-03-11 22:39:07
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国科大人工智能学院图像处理课程考试复习资料（彭思龙老师与杨戈老师共同授课）
2020-12-31
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