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摘要： C/C++ asser用法总结 链接：https://www.cnblogs.com/lvchaoshun/p/7816288.html 阅读全文

摘要： C++ 多态和虚函数 链接：https://blog.csdn.net/weixin_39731083/article/details/81739340 C++：多态与纯虚函数、虚函数 链接：https://blog.csdn.net/liuyizhou95/article/details/8245 阅读全文

摘要： C/C++结构体和联合体的区别 链接：https://www.cnblogs.com/Yiaos/p/5288595.html 阅读全文

摘要： CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet 链接：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8451834.html 《人工智能杂记》神经网络架构发展史（CNN） 链接：https://blog.csdn.net/u013162035/article/details/ 阅读全文

摘要： STL 四种智能指针 链接：https://blog.csdn.net/k346k346/article/details/81478223 C++智能指针总结 链接：https://www.cnblogs.com/wuyepeng/p/9741241.html 阅读全文

摘要： Focal loss论文详解 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49981234 何恺明大神的「Focal Loss」，如何更好地理解？ 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32423092 阅读全文

摘要： 权重初始化 链接：https://blog.csdn.net/hai008007/article/details/79735491 神经网络之权重初始化 链接：https://www.cnblogs.com/makefile/p/init-weight.html?utm_source=itdadao 阅读全文

摘要： 精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线 链接：https://blog.csdn.net/CYJ2014go/article/details/84537317 [总结]ROC曲线、AUC、准确度、召回率 链接：https://blog.csdn.net/bra_ve/article/details/8 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文