- TensorRT 是 NVIDIA 官方推出的基于 CUDA 和 cudnn 的高性能深度学习推理加速引擎，能够使深度学习模型在 GPU 上进行低延迟、高吞吐量的部署。 TensorRT 是 NVIDIA 官方推出的基于 CUDA 和 cudnn 的高性能深度学习推理加速引擎，能够使深度学习模型在 GPU 上进行低延迟、高吞吐量的部署。
- 深度学习和计算机视觉方向除了算法训练/研究，还有两个重要的方向: 模型压缩（模型优化、量化）、模型部署（模型转换、后端功能SDK开发）。所谓模型部署，即将算法研究员训练出的模型部署到具体的端边云芯片平台上，并完成特定业务的视频结构化应用开发。 深度学习和计算机视觉方向除了算法训练/研究，还有两个重要的方向: 模型压缩（模型优化、量化）、模型部署（模型转换、后端功能SDK开发）。所谓模型部署，即将算法研究员训练出的模型部署到具体的端边云芯片平台上，并完成特定业务的视频结构化应用开发。
- 查准率和查全率是一对矛盾的的度量。一般来说，查全率高时，查准率往往偏低；而查全率高时，查准率往往偏低。通常只有在一些简单任务中，才可能使查全率和查准率都很好高。精准率和召回率的关系可以用一个 P-R 图来展示，以查准率 P 为纵轴、查全率 R 为横轴作图，就得到了查准率－查全率曲线，简称 P-R 曲线，PR 曲线下的面积定义为 AP。 查准率和查全率是一对矛盾的的度量。一般来说，查全率高时，查准率往往偏低；而查全率高时，查准率往往偏低。通常只有在一些简单任务中，才可能使查全率和查准率都很好高。精准率和召回率的关系可以用一个 P-R 图来展示，以查准率 P 为纵轴、查全率 R 为横轴作图，就得到了查准率－查全率曲线，简称 P-R 曲线，PR 曲线下的面积定义为 AP。
- 机器学习的本质属于应用统计学，其更多地关注如何用计算机统计地估计复杂函数，而不太关注为这些函数提供置信区间，大部分机器学习算法可以分成监督学习和无监督学习两类；通过组合不同的算法部分，例如优化算法、代价函数、模型和数据集可以建立一个完整的机器学习算法。 机器学习的本质属于应用统计学，其更多地关注如何用计算机统计地估计复杂函数，而不太关注为这些函数提供置信区间，大部分机器学习算法可以分成监督学习和无监督学习两类；通过组合不同的算法部分，例如优化算法、代价函数、模型和数据集可以建立一个完整的机器学习算法。
- K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。 K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
- Low level 特征是较低级别的特征，主要是原始特征，不需要或者需要很少的人工处理和干预，例如文本中的词向量特征，图像特征中的像素点大小，用户 id，商品 id等。High level 特征是经过比较复杂的处理，结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征，例如人工打分，模型打分等特征，可以用于较复杂的非线性模型。 Low level 特征是较低级别的特征，主要是原始特征，不需要或者需要很少的人工处理和干预，例如文本中的词向量特征，图像特征中的像素点大小，用户 id，商品 id等。High level 特征是经过比较复杂的处理，结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征，例如人工打分，模型打分等特征，可以用于较复杂的非线性模型。
- 在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。 在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。
- ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G，仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。 ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G，仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。
- 之后会参与leetcode周赛、双周赛，希望自己能够坚持下来，并以此来督促检验、提升自己的算法能力，加油！ 之后会参与leetcode周赛、双周赛，希望自己能够坚持下来，并以此来督促检验、提升自己的算法能力，加油！
- 0. 简介在开发大型的机器人工程时候，我们会发现团体开发以及代码的review的会非常重要。而这些离不开敏捷开发（Scrum）以及Git管理。而最常用敏捷开发流程就是DoD。本文也将介绍和学习这种方式，来辅助各位能够在实验室和工作中团体开发中有效的管理自己以及团队。 1. 常见的迭代DoD条款所有完成的用户故事得到PO的验证所有代码得到静态分析，纠正最高级别的不符合项所有新增代码得到人工评... 0. 简介在开发大型的机器人工程时候，我们会发现团体开发以及代码的review的会非常重要。而这些离不开敏捷开发（Scrum）以及Git管理。而最常用敏捷开发流程就是DoD。本文也将介绍和学习这种方式，来辅助各位能够在实验室和工作中团体开发中有效的管理自己以及团队。 1. 常见的迭代DoD条款所有完成的用户故事得到PO的验证所有代码得到静态分析，纠正最高级别的不符合项所有新增代码得到人工评...
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