xuezu29的博客

支持向量机 (SVM) 是一个非常经典且高效的 分类模型. 但是, 支持向量机中涉及许多复杂 的数学推导, 并需要比较强的凸优化基础, 使 得有些初学者虽下大量时间和精力研读, 但仍 一头雾水, 最终对其望而却步. 本文旨在从零 构建支持向量机, 涵盖从思想到形式化, 再简 化, 最后实现的完整过程, 并展现其完整思想 脉络和所有公式推导细节. 本文力图做到逻辑 清晰而删繁就简, 避免引入不必要的概念, 记 号等. 此外, 本文并不需要读者有凸优化的基 础, 以减轻读者的负担. 对于用到的优化技术, 在文中均有其介绍. 尽管现在深度学习十分流行, 了解支持向量机 的原理, 对想法的形式化, 简化, 及一步步使模 型更一般化的过程, 及其具体实现仍然有其研 究价值. 另一方面, 支持向量机仍有其一席之 地. 相比深度神经网络, 支持向量机特别擅长 于特征维数多于样本数的情况, 而小样本学习 至今仍是深度学习的一大难题.

计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python编程技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch深度学习框架实战计算机视觉。本书中的大量实例可让读者在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。这本书超级适合新手入门。

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用STM32，做的触摸屏的代码，可以供初学者很好的使用，是一个很不错的例子。

MSC.ADAMS 不仅是一个优秀的虚拟样机建模和分析软件，同时也可作为开发虚拟 样机分析应用软件的有效工具。 用户可以针对特定的应用需求， 对 MSC.ADAMS进行功能定制 和二次开发，扩充其功能或者将其仿真分析功能集成到自己的程序中。本文从编写 MSC.ADAMS用户自定义函数和 MSC.ADAMS/SDK开发两个方面，对 MSC.ADAMS的二次开发技术 及其在工程上的应用进行了介绍。