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计算机视觉进展二十年 (1995~2015)计算机视觉的两大主要板块是：几何和识别，这里我们主要来讲述计算机视觉在1995～2015年间的进展。1. 影像特征点检测算子(detector)和描述算子(descriptor) SIFT的诞生 (1999, 2004)Scale invariant fe... 阅读全文
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置信区间置信区间(Confidence interval)什么是置信区间 置信区间又称估计区间，是用来估计参数的取值范围的。常见的52%-64%，或8-12，就是置信区间（估计区间）置信区间的计算步骤 第一步：求一个样本的均值 第二步：计算出抽样误差。 人们经过实践，通常认为调查: 100... 阅读全文
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Popular Deep Learning Tools – a reviewDeep Learning is the hottest trend now in AI and Machine Learning. We review the popular software for Deep Learn... 阅读全文
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100 open source Big Data architecture papers for data professionals.Big Data technology has been extremely disruptive with open source playing a domin... 阅读全文
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流形学习（manifold learning）的一些综述讨论与进展 issue 26https://github.com/memect/hao/issues/26Introductionhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_eccca60e0101h1d6.html@cmdy... 阅读全文
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听同事讲 Bayesian statistics: Part 1 - Bayesian vs. Frequentist摘要：某一天与同事下班一同做地铁，刚到地铁站，同事遇到一熟人正从地铁站出来。俩人见面都特别高兴，聊了许久。过后我问她这人是谁，她说是她的朋友，伯克利的教授Michael Jordan... 阅读全文
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NEURAL NETWORKS, PART 3: THE NETWORKWe have learned about individual neurons in theprevious section, now it’s time to put them together to form an act... 阅读全文
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NEURAL NETWORKS, PART 2: THE NEURONA neuron is a very basic classifier. It takes a number of input signals (a feature vector) and outputs a single val... 阅读全文
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NEURAL NETWORKS, PART 1: BACKGROUNDArtificial neural networks (NN for short) are practical, elegant, and mathematically fascinating models for machine... 阅读全文
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TRANSFORMING IMAGES TO FEATURE VECTORSI’m keen to explore some challenges in multimodal learning, such as jointly learning visual and textual semantic... 阅读全文
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谈谈如何训练一个性能不错的深度神经网络深度学习大火，将各个数据集的state of the art不断地刷新，到了开源代码一放出，有种全民皆可刷排名的节奏。不过可别把刷数据想的那么简单，不然大家去哪发paper，怎么混饭吃= = 但是我不想发paper就想占坑刷数据怎么办，看到cifar10都尼玛刷... 阅读全文
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如何在caffe中添加新的Layer本文分为两部分，先写一个入门的教程，然后再给出自己添加maxout与NIN的layer的方法（一）其实在Github上已经有答案了（https://github.com/BVLC/caffe/issues/684）Here's roughly the proces... 阅读全文
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