摘要：
numpy中除了可以用newaxis、expand_dim函数扩充维度(参考链接)，还可以用None扩充维度。 示例： 我们也可以用这个方法来实现某个维度的内部相减，例如对于2维数组，有第0维(即行)和第1维(即列)，我们可以用下面的方法实现用其他列减去第2列的想法： import numpy as 阅读全文
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NTU RGB+D数据集链接，GitHub链接 拍摄相机的机位示意图： NTU60每个视频长度（帧数）的统计情况： 总共约56880个视频，最长的是300帧，最短的是32帧，平均长度82.9帧； 长度大于50帧的视频大约37000个，长度大于60帧的视频大约30000个，长度大于70帧的约23000 阅读全文
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内存映射文件的作用是使一个磁盘文件与存储空间中的一个缓冲区建立映射关系，然后当从缓冲区中取数据，就相当于读文件中的相应字节；而将数据存入缓冲区，就相当于写入文件中。这样就可以不使用read和write直接执行I/O了。 用图来表示mmap，即为如下所示。mmap函数会在内存中找一段空白内存，然后将这 阅读全文
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Python pickle模块：实现Python对象的持久化存储 打开并读取pkl文件 1 import pickle 2 3 # 打开文件，'rb' 表示以二进制读取模式 4 with open('data.pkl', 'rb') as file: 5 # 使用pickle.load从文件中读取并 阅读全文
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一. 博客文章和视频 blibli视频：Temporal Convolutional Networks (TCN) （推荐） 简书：TCN(Temporal Convolutional Network) 个人博客：Temporal Convolutional Network (TCN与Trellis 阅读全文
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一句话总结为什么RNN会梯度消失和LSTM为什么可以防止梯度消失：RNN会梯度消失是因为后一个状态对前一个状态的梯度连乘。在LSTM中，后一个cell对前一个cell的导数结果可以由几个门控制，这几个门的值是可学习的，网络可以自适应的学习相应的值，控制梯度消失或不消失。 目录 一. 全连接网络的梯度 阅读全文
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feature map的含义(摘自这篇知乎) Feature Map(特征图)是输入图像经过神经网络卷积产生的结果 。 层与层之间会有若干个卷积核(kernel)，每一层中的每个feature map跟每个卷积核做卷积，对应产生下一层的一个feature map。 feature map的含义在计算 阅读全文
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Self-Supervised Learning 自监督学习中Pretext task的理解 Pretext task也叫surrogate task Various pretext tasks have been proposed for self-supervised learning incl 阅读全文
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定义 时间复杂度就是用来方便开发者估算出程序的运行时间。 我们该如何估计程序运行时间呢，我们通常会估计算法的操作单元数量，来代表程序消耗的时间， 这里我们默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。 假设算法的问题规模为n，那么操作单元数量便用函数f(n)来表示。 随着数据规模n的增大，算法执行时 阅读全文
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任务 action recognition motivation Both recurrent and convolutional operations are neighborhood-based local operations either in space or time; hence lo 阅读全文