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Deep Learning学习笔记:

Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)

Deep learning：五十(Deconvolution Network简单理解)

Deep learning：四十九(RNN-RBM简单理解) 

Deep learning：四十八(Contractive AutoEncoder简单理解)

Deep learning：四十七(Stochastic Pooling简单理解) 

Deep learning：四十六(DropConnect简单理解)

Deep learning：四十五(maxout简单理解) 

Deep learning：四十四(Pylearn2中的Quick-start例子) 

Deep learning：四十三(用Hessian Free方法训练Deep Network)

Deep learning：四十二(Denoise Autoencoder简单理解)

Deep learning：四十一(Dropout简单理解)

Deep learning：四十(龙星计划2013深度学习课程小总结)

Deep learning：三十九(ICA模型练习)

Deep learning：三十八(Stacked CNN简单介绍)

Deep learning：三十七(Deep learning中的优化方法)

Deep learning：三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑)

Deep learning：三十五(用NN实现数据降维练习)

Deep learning：三十四(用NN实现数据的降维)

Deep learning：三十三(ICA模型)

Deep learning：三十二(基础知识_3)

Deep learning：三十一(数据预处理练习)

Deep learning：三十(关于数据预处理的相关技巧)

Deep learning：二十九(Sparse coding练习)

Deep learning：二十八(使用BP算法思想求解Sparse coding中矩阵范数导数)

Deep learning：二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导)

Deep learning：二十六(Sparse coding简单理解)

Deep learning：二十五(Kmeans单层网络识别性能)

Deep learning：二十四(stacked autoencoder练习)

Deep learning：二十三(Convolution和Pooling练习) 

Deep learning：二十二(linear decoder练习)

Deep learning：二十一(随机初始化在无监督特征学习中的作用)

Deep learning：二十(无监督特征学习中关于单层网络的分析) 

Deep learning：十九(RBM简单理解)

Deep learning：十八(关于随机采样) 

Deep learning：十七(Linear Decoders，Convolution和Pooling) 

Deep learning：十六(deep networks) 

Deep learning：十五(Self-Taught Learning练习) 

Deep learning：十四(Softmax Regression练习) 

Deep learning：十三(Softmax Regression)

Deep learning：十二(PCA和whitening在二自然图像中的练习) 

Deep learning：十一(PCA和whitening在二维数据中的练习) 

Deep learning：十(PCA和whitening)

Deep learning：九(Sparse Autoencoder练习)

Deep learning：八(Sparse Autoencoder)

Deep learning：七(基础知识_2)

Deep learning：六(regularized logistic回归练习)

Deep learning：五(regularized线性回归练习)

Deep learning：四(logistic regression练习) 

Deep learning：三(Multivariance Linear Regression练习)

Deep learning：二(linear regression练习)

Deep learning：一(基础知识_1)

 

 

常用机器学习算法&数据挖掘笔记：

机器学习&数据挖掘笔记_25（PGM练习九：HMM用于分类）

机器学习&数据挖掘笔记_24（PGM练习八：结构学习） 

机器学习&数据挖掘笔记_23（PGM练习七：CRF中参数的学习） 

机器学习&数据挖掘笔记_22（PGM练习六：制定决策）

机器学习&数据挖掘笔记_21（PGM练习五：图模型的近似推理）

机器学习&数据挖掘笔记_20（PGM练习四：图模型的精确推理）

机器学习&数据挖掘笔记_19（PGM练习三：马尔科夫网络在OCR上的简单应用）

机器学习&数据挖掘笔记_18（PGM练习二：贝叶斯网络在遗传图谱在的应用）

机器学习&数据挖掘笔记_17（PGM练习一：贝叶斯网络基本操作）

机器学习&数据挖掘笔记_16（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）

机器学习&数据挖掘笔记_15（关于凸优化的一些简单概念）

机器学习&数据挖掘笔记_14（GMM-HMM语音识别简单理解）

机器学习&数据挖掘笔记_13（用htk完成简单的孤立词识别）

机器学习&数据挖掘笔记_12（对Conjugate Gradient 优化的简单理解）

机器学习&数据挖掘笔记_11（高斯过程回归）

机器学习&数据挖掘笔记_10（高斯过程简单理解）

机器学习&数据挖掘笔记_9(一些svm基础知识)

PCA算法学习_2(PCA理论的matlab实现)

PCA算法学习_1(OpenCV中PCA实现人脸降维)

EM算法学习笔记_2(opencv自带EM sample学习)

EM算法学习笔记_1(对EM算法的简单理解)

HMM学习笔记_3(从一个实例中学习Viterbi算法)

HMM学习笔记_2(从一个实例中学习HMM前向算法)

HMM学习笔记_1(从一个实例中学习DTW算法)

 

 

行为识别：

ChaLearn Gesture Challenge_5：GSD数据库使用的再次理解

ChaLearn Gesture Challenge_4：one shot learning比赛结果简单分析

ChaLearn Gesture Challenge_3：Approximated gradients源码简单分析 

ChaLearn Gesture Challenge_2：examples体验 

ChaLearn Gesture Challenge_1：CGD数据库简单介绍 

 

目标跟踪学习笔记:

目标跟踪学习笔记_5(opencv中kalman点跟踪例子) 

目标跟踪学习笔记_4(particle filter初探3) 

目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2)

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 

目标跟踪学习笔记_1(opencv中meanshift和camshift例子的应用) 

 

前景检测算法：

前景检测算法_4(opencv自带GMM)

前景检测算法_3(GMM) 

前景检测算法_2(帧差法1) 

前景检测算法_1(codebook和平均背景法)

 

特征点检测学习

特征点检测学习_2(surf算法)

特征点检测学习_1(sift算法) 

 

目标检测学习:

目标检测学习_1(用opencv自带hog实现行人检测)

 

基础学习笔记之opencv:

基础学习笔记之opencv(24)：imwrite函数的使用

基础学习笔记之opencv(23)：OpenCV坐标体系的初步认识 

基础学习笔记之opencv(22)：learning OpenCV书中一个连通域处理函数 

基础学习笔记之opencv(21)：一个简单有趣的皮肤检测代码

基础学习笔记之opencv(20)：OpenCV中的颜色空间(ing...)

基础学习笔记之opencv(19)：有关图像序列的直方图计算 

基础学习笔记之opencv(18)：kmeans函数使用实例

基础学习笔记之opencv(17)：皮肤检测类CvAdaptiveSkinDetector的使用

基础学习笔记之opencv(16)：grabcut使用例程

基础学习笔记之opencv(15)：离散傅里叶变换

基础学习笔记之opencv(14)：随机数发生器&绘制文字

基础学习笔记之opencv(13)：基本绘图

基础学习笔记之opencv(12)：改变图像对比度和亮度

基础学习笔记之opencv(11)：图像混合

基础学习笔记之opencv(10)：Mat mask操作

基础学习笔记之opencv(9)：Mat图像扫描

基础学习笔记之opencv(8)：Mat - 基本图像容器

基础学习笔记之opencv(7)：ubuntu下opencv在Qt中的使用

基础学习笔记之opencv(6)：实现将图片生成视频

基础学习笔记之opencv(5)：实现鼠标选定矩形框

基础学习笔记之opencv(4)：直方图使用学习 

基础学习笔记之opencv(3)：haartraining生成.xml文件过程

基础学习笔记之opencv(2)：haartraining前将统一图片尺寸方法 

基础学习笔记之opencv(1)：opencv中facedetect例子浅析 

 

Kinect+OpenNI学习笔记:

Kinect+OpenNI学习笔记之14(关于Kinect的深度信息)

Kinect+OpenNI学习笔记之13(Kinect驱动类，OpenCV显示类和手部预分割类的设计) 

Kinect+OpenNI学习笔记之12(简单手势所表示的数字的识别) 

Kinect+OpenNI学习笔记之11(OpenNI驱动kinect手势相关的类的设计)

Kinect+OpenNI学习笔记之10(不需要骨骼跟踪的人体多个手部分割) 

Kinect+OpenNI学习笔记之9(不需要骨骼跟踪的人体手部分割)

Kinect+OpenNI学习笔记之8(Robert Walter手部提取代码的分析)

Kinect+OpenNI学习笔记之7(OpenNI自带的类实现手部跟踪)

Kinect+OpenNI学习笔记之6(获取人体骨架并在Qt中显示)

Kinect+OpenNI学习笔记之5(使用OpenNI自带的类进行简单手势识别)

Kinect+OpenNI学习笔记之4(OpenNI获取的图像结合OpenCV显示)

Kinect+OpenNI学习笔记之3(获取kinect的数据并在Qt中显示的类的设计)

Kinect+OpenNI学习笔记之2(获取kinect的颜色图像和深度图像) 

Kinect+OpenNI学习笔记之1(开发环境的建立)

 

图像分割学习笔记:

图像分割学习笔记_1(opencv自带meanshift分割例子) 

 

初步体验libsvm用法:

初步体验libsvm用法3(matlab实例) 

初步体验libsvm用法2(matlab下安装使用) 

初步体验libsvm用法1(官方自带工具) 

 

神经网络学习笔记:

神经网络学习笔记_1(BP网络分类双螺旋线)

 

C/C++，数据结构，算法：

 

算法设计和数据结构学习_6(单链表的递归逆序) 

算法设计和数据结构学习_5(BST&AVL&红黑树简单介绍)

算法设计和数据结构学习_4(《数据结构和问题求解》part4笔记)

算法设计和数据结构学习_3(《数据结构和问题求解》part2笔记)

算法设计和数据结构学习_2(常见排序算法思想)

算法设计和数据结构学习_1(一道堆排序作业题)

C++笔记(3)：一些C++的基础知识点

C++笔记(2)：《数据结构和问题求解》part1笔记

C++笔记(1)：使用STL中sort()对struct排序 

 

 

Qt学习之路:

Qt学习之路_14(简易音乐播放器)

Qt学习之路_13(简易俄罗斯方块)

Qt学习之路_12(简易数据管理系统)

Qt学习之路_11(简易多文档编辑器)

Qt学习之路_10(Qt中statusBar,MessageBox和Timer的简单处理)

Qt学习之路_9(Qt中Item Widget初步探索)

Qt学习之路_8(Qt中与文件目录相关操作) 

Qt学习之路_7(线性布局和网格布局初步探索)

Qt学习之路_6(Qt局域网聊天软件) 

Qt学习之路_5(Qt TCP的初步使用) 

Qt学习之路_4(Qt UDP的初步使用) 

Qt学习之路_3(VS下Qt的信号与槽初次体验) 

Qt学习之路_2(VS下Qt设计师文件的使用)

Qt学习之路_1(安装及首次体验)

 

opencv源码解析： 

opencv源码解析之(7)：CvAdaptiveSkinDetectorl类 

opencv源码解析之(6)：hog源码分析

opencv源码解析之(5)：CommandLineParser类的简单理解 

opencv源码解析之(4)：GaussianBlur()

opencv源码解析之(3)：特征点检查前言1 

opencv源码解析之(2)：滤波前言2 

opencv源码解析之(1)：滤波前言1 

 

OpenGL_Qt学习笔记: 

OpenGL_Qt学习笔记之_07(闪烁的星星) 

OpenGL_Qt学习笔记之_06(纹理滤波和光照)

OpenGL_Qt学习笔记之_05(纹理映射)

OpenGL_Qt学习笔记之_04(3D图形的绘制和旋转)

OpenGL_Qt学习笔记之_03(平面图形的着色和旋转) 

OpenGL_Qt学习笔记之_02(绘制简单平面几何图形)

OpenGL_Qt学习笔记之_01(创建一个OpenGL窗口)

 

Android开发历程:

Android开发历程_18(XML文件解析) 

Android开发历程_17(ContentProvider的使用)

Android开发历程_16(SQLite的使用) 

Android开发历程_15(AppWidget的使用) 

Android开发历程_14(广播机制)

Android开发历程_13(Service的使用)

Android开发历程_12(Handler的使用)

Android开发历程_11(AnimationListener的使用方法) 

Android开发历程_10(LayoutAnimationController的初步使用) 

Android开发历程_9(Frame Animation的使用) 

Android开发历程_8(Tween Animation的2种属性设置方法)

Android开发历程_7(ListView和ProgressBar控件的学习)

Android开发历程_6(RadioButton和CheckBox的使用)

Android开发历程_5(Activity相对布局) 

Android开发历程_4(Activity线性布局和表格布局)

Android开发历程_3(Activity生命周期)

Android开发历程_2(实现简单的乘法计算) 

Android开发历程_1(从1个activity跳转到另一个activity) 

  

Matlab成长之路:

Matlab成长之路_5(解决out of memory问题)

Matlab成长之路_4(关于matlab的cell)

Matlab成长之路_3(将1维向量显示成直方图)

Matlab成长之路_2(将2维图片显示成3维图形) 

Matlab成长之路_1(图片,视频,摄像头的读取和显示)

 

一些知识点的初步理解:

一些知识点的初步理解_9(独立成分分析-ICA,ing...)

一些知识点的初步理解_8(Graph Cuts,ing...)

一些知识点的初步理解_7(随机森林,ing...)

一些知识点的初步理解_6(核函数,ing...)

一些知识点的初步理解_5(梯度下降,ing...) 

一些知识点的初步理解_4(协方差矩阵,ing...) 

一些知识点的初步理解_3(立体视觉,ing...) 

一些知识点的初步理解_2(流行学习,ing...) 

一些知识点的初步理解_1(集成学习,ing...) 

 

Eigen初步:

Eigen初步1：初步体验Eigen库

 

课程理论学习：

龙星计划机器学习笔记 

 

Reading Papers:

Reading papers_16(Learning hierarchical invariant spatio-temporal features for action recognition with independent subspace analysis)

Reading papers_15(Graph cuts optimization for multi-limb human segmentation in depth maps)

Reading papers_14(关于depth image on hand segmentaion,ing...) 

Reading papers_13(gesture recognition survey,ing...)

Reading papers_12(Attention Based Detection and Recognition of Hand Postures Against Complex Backgrounds)

Reading papers_11(读Integrating local action elements for action analysis相关文章)

Reading papers_10(人体行为识别特征点提取小综述) 

Reading papers_9(与object recognition相关,ing...) 

Reading papers_8(与图像特征点检测相关,ing...)  

Reading papers_7(与human activity recognition特征提取相关,ing...)  

Reading papers_6(Pattern Recognition And Machine Learning一书,ing...) 

Reading papers_5(与human activity analysis综述相关,ing...) 

Reading papers_4(与particle filter相关,ing...)  

Reading papers_3(与mean shift相关,ing...)   

Reading papers_2(与GMM相关,ing...)  

Reading papers_1(与kalman filter相关,ing...)   

 

论文写作心得：

论文写作心得：1（用Endnote批量处理论文中所需参考文献的格式）

 

总结系列：

总结系列_15(不能从u盘启动安装win7系统的一个小原因)

总结系列_14(OpenCV2.4.3的新特征以及安装方法) 

总结系列_13(Qt使用总结,续...)

总结系列_12(XML使用总结,续...) 

总结系列_11(Andriod常见错误总结,续...)

总结系列_10(Android开发总结,续...) 

总结系列_9(Linux下常见使用总结,续...)

总结系列_8(Xp下U盘安装Ubuntu简单总结)

总结系列_7(opencv2.4.2+vs2010安装简介)

总结系列_6(matlab错误调试,续...)

总结系列_5(opencv知识点,续...) 

总结系列_4(C++知识学习,续...) 

总结系列_3(opencv中c版本和c++版本区别体验,续...)  

总结系列_2(vc,opencv等错误调试,续...) 

总结系列_1(opencv需常用的小工程,续...) 

 

Matlab DIP(瓦)练习：

Matlab DIP(瓦)ch11表示与描述练习 

Matlab DIP(瓦)ch10图像分割练习 

Matlab DIP(瓦)ch9形态学图像处理 

Matlab DIP(瓦)ch8图像压缩练习 

Matlab DIP(瓦)ch7小波练习 

Matlab DIP(瓦)ch6彩色图像处理练习  

Matlab DIP(瓦)ch5图像复原练习 

Matlab DIP(瓦)ch4图像频域滤波练习

Matlab DIP(瓦)ch3图像空间域滤波练习 

 

交流讨论：

Deep learning高质量交流群

 

感悟总结：

告别学生时代