目标检测入门

预习内容（1）

必备数学知识

在入门深度学习目标检测领域之前，在这里先给大家补点数学知识，因为无论是深度学习还是机器学习，背后都是一些数学原理和公式推导，所以掌握相关的数学知识是至关重要的，下面给大家提供相关知识并提供相关链接，遇到大家不懂得地方可以点击这些链接进行学习！

高等数学

高等数学链接：【《高等数学》全程教学视频 2.0版【宋浩老师】（下册增加了黑板版）】https://www.bilibili.com/video/BV1CAxaeHEeH?vd_source=ef41a56fd808e5725cf77c945aab5e53
下面为高等数学的大纲，供读者进行查漏补缺
1.导数定义

2.左右导数的几何意义和物理意义

3.函数的可导性与连续性之间的关系

4.平面曲线的切线和法线

5.四则运算法则

6.基本导数与微分表
7.复合函数，反函数，隐函数以及参数方程所确定的函数的微分法

8.高阶导数公式

9.微分中值定理，泰勒公式

  • 费马定理
  • 罗尔定理
  • 拉格朗日中值定理
  • 柯西中值定理

10.洛必达法则

11.泰勒公式

12.函数单调性的判断
13.渐近线的求法
14.函数凹凸性的判断

  • 凹凸性的判别定理
  • 拐点的判别定理1
  • 拐点的判别定理2

15.弧微分
16.曲率
17.曲率半径

线性代数

线性代数为大家提供两种链接

行列式

1.行列式按行（列）展开定理

矩阵的线性运算

1.矩阵的加法
2.矩阵的数乘
3.矩阵的乘法
4.A类的知识
5.有关矩阵秩的结论

6.分块求逆公式

向量

1.有关向量组的线性表示
2.有关向量组的线性相关性
3.有关向量组的线性表示
4.向量组的秩与矩阵的秩之间的关系
5.n维向量空间的基变换公式及过渡矩阵
6.坐标变换公式
7.向量的内积
8.Schmidt正交化

9.正交基及规范正交基

线性方程组

1．克莱姆法则
2.非奇次线性方程组有解的充分必要条件，线性方程组解的性质和解的结构
3.奇次线性方程组的基础解系和通解，解空间，非奇次线性方程组的通解

矩阵的特征值和特征向量

1.矩阵的特征值和特征向量的概念及性质
2.相似变换、相似矩阵的概念及性质
3.矩阵可相似对角化的充分必要条件
4.实对称矩阵的特征值、特征向量及相似对角阵

二次型

1.二次齐次函数
2.惯性定理，二次型的标准形和规范形
3.用正交变换和配方法化二次型为标准形，二次型及其矩阵的正定性

概率论和数理统计

概率论和数理统计【《概率论与数理统计》教学视频 2.0版本【宋浩老师】】https://www.bilibili.com/video/BV1JXppejE8q?vd_source=ef41a56fd808e5725cf77c945aab5e53

随机事件和概率

1.事件的关系与运算

2.运算律
3.德⋅摩根律
4.完全事件组
5.概率的基本公式
6.事件的独立性
7.独立重复试验
8.重要公式与结论

随机变量及其概率分布

1.随机变量及概率分布
2.分布函数的概念与性质
3.离散型随机变量的概率分布
4.连续型随机变量的概率密度
5.常见分布
6.随机变量函数的概率分布
7.重要公式与结论

多维随机变量及其分布

1.二维随机变量及其联合分布
2.二维离散型随机变量的分布
3.二维连续性随机变量的密度
4.常见二维随机变量的联合分布
5.随机变量的独立性和相关性
6.两个随机变量简单函数的概率分布
7.重要公式与结论

随机变量的数字特征

1.数学期望
2.方差
3.标准差
4.离散型
5.连续型
6.随机变量函数的数学期望
7.协方差
8.相关系数
9.重要公式与结论

数理统计的基本概念

1.分布
2.正态总体的常用样本分布
3.部分重要公式与结论

python快速入门

我们之所以要学习python是因为在所有的深度学习框架中一般都会有Python版的接口，建议使用pycharm或者IPython Notebook

基础操作

让我们来先输入一个Hello world!

print('Hello World!')

直接输入这串代码就可以

基础数学

在python语言中有四种不同的数字类型：普通整数，长整数，浮点数和复数。值得注意的是，布尔值是普通整数的子类型。（下面的代码仅展示举例部分）
在这里给大家一个链接，可供读者自行学习【黑马程序员python教程，8天python从入门到精通，学python看这套就够了】https://www.bilibili.com/video/BV1qW4y1a7fU?vd_source=ef41a56fd808e5725cf77c945aab5e53
【北京理工大学（导师：嵩天） - Python语言程序设计（零基础快速入门）深入体验Python学习，全套Python教程现在分享给大家】https://www.bilibili.com/video/BV1JF411L7SD?vd_source=ef41a56fd808e5725cf77c945aab5e53

  1. 加法
1+1
  1. 减法（展示两种不同的数据类型，加法也是如此）
130-2.0


输出结果为：128.0

130-2

输出结果为：128
3. 除法(与减法不同)

130/2

输出结果为：65.0

130.0/2

输出结果为：65.0
4. 幂运算

2*3

输出结果为：6
5. 取余

9%3

输出结果为:0

posted @ 2025-06-16 23:50  探索笋  阅读(63)  评论(0)    收藏  举报