08 2019 档案
摘要：L1、L2正则化数学解释和推导 softmax反向传播不可导问题解决 BP反向传播，及关于loss函数可导和不可导问题 常用loss函数,loss函数改进过程中的可导与不可导问题 精度(Presicion)、召回率(Recall)、AP、mAP的计算方法及ROC曲线绘画
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摘要：分类中解决类别不平衡问题 链接：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80287033 机器学习中类别不平衡问题 链接：https://www.cnblogs.com/wkslearner/p/8870673.html
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摘要：深度学习训练时网络不收敛的原因分析总结 链接：https://blog.csdn.net/comway_li/article/details/81878400 深度学习网络训练不收敛问题 链接：https://blog.csdn.net/shinetzh/article/details/849454
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摘要：卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解 链接：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导 链接：https://blog.csdn.n
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摘要：算法记录 链接: https://blog.csdn.net/chenyangXA51/article/details/93852215
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摘要：Manacher's Algorithm 马拉车算法 链接：https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4475985.html
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摘要：卷积神经网络——im2col函数 链接：https://blog.csdn.net/anlian523/article/details/81979496 im2col的原理和实现 链接: https://blog.csdn.net/dwyane12138/article/details/784498
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摘要：目标检测之IOU 链接：https://blog.csdn.net/u014061630/article/details/82818112
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摘要：一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战（上篇） 链接：https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79789440 多层神经网络BP算法 原理及推导 链接: https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/469
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摘要：各领域中采样方式研究 链接：https://www.jianshu.com/p/f15ad28ce3d1
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摘要：L1和L2正则化的直观解释 链接：https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975
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摘要：小白都能看懂的softmax详解 链接：https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/82320853
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摘要：部分面试题： 1.介绍一下Inception v3和Resnet。 2.什么是BN层，BN层有什么作用？ 3.简介下CNN。 4.说下MaxPooling和AvgPooling。 5.BP数学推导。 地址：https://blog.csdn.net/fendouaini/article/detail
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摘要：深入理解Batch Normalization批标准化 转自博客：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 常用的 Normalization 方
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摘要：最常见的 35 个 Python 面试题及答案（2018 版） https://baijiahao.baidu.com/s?id=1607651363840614527&wfr=spider&for=pc 整理的最全 python常见面试题（基本必考） https://www.cnblogs.com
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摘要：池化层（pooling）的反向传播是怎么实现的 链接：https://blog.csdn.net/Jason_yyz/article/details/80003271 深度学习笔记（3）——CNN中一些特殊环节的反向传播 链接：https://blog.csdn.net/qq_21190081/ar
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摘要：一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战（上篇） 链接1：https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79789440 多层神经网络BP算法 原理及推导 链接2：https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/46
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摘要：加双引号表示，应用程序先在当前的文件夹里面寻找该头文件，若没有找到，再到系统文件夹里去找。一般加双引号多为自己编写的头文件。 加尖括号则表示，应用程序直接到系统文件夹去找该文件。这类多为系统头文件。
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摘要：指针 数组 保存数据的地址 保存数据 间接访问数据，首先获得指针的内容，然后将其作为地址，从该地址中提取数据 直接访问数据， 通常用于动态的数据结构 通常用于固定数目且数据类型相同的元素 通过Malloc分配内存，free释放内存 隐式的分配和删除 通常指向匿名数据，操作匿名函数 自身即为数据名
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摘要：1.指针有自己的一块空间，而引用只是一个别名； 2.使用sizeof看一个指针的大小是4，而引用则是被引用对象的大小； 3.指针可以被初始化为NULL，而引用必须被初始化且必须是一个已有对象 的引用； 4.作为参数传递时，指针需要被解引用才可以对对象进行操作，而直接对引 用的修改都会改变引用所指向的
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摘要：1. 全局静态变量 在全局变量前加上关键字static，全局变量就定义成一个全局静态变量. 静态存储区，在整个程序运行期间一直存在。 初始化：未经初始化的全局静态变量会被自动初始化为0（自动对象的值是任意的，除非他被显式初始化）； 作用域：全局静态变量在声明他的文件之外是不可见的，准确地说是从定义之
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摘要：计算机视觉算法岗面经：两万字啊你确定不看看 转自牛客网：https://www.nowcoder.com/discuss/128148
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摘要：链接：https://www.cnblogs.com/fnlingnzb-learner/p/6903966.html
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摘要：请你说一说vector和list的区别，应用，越详细越好? 1、概念： 1）Vector 连续存储的容器，动态数组，在堆上分配空间 底层实现：数组 两倍容量增长： vector 增加（插入）新元素时，如果未超过当时的容量，则还有剩余空间，那么直接添加到最后（插入指定位置），然后调整迭代器。 如果没有
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