AI 知识库 (Artificial Intelligence Knowledge Base)
- 1、AI笔记: python、opencv、tensorflow、cuda&cudnn软件环境的搭建
- 2、AI笔记: 计算机视觉概述
- 3、AI笔记: 计算机视觉之照明模型和颜色模型
- 4、AI笔记: 计算机视觉之图像的采集和传输、视频的压缩和显示
- 5、AI笔记: 计算机视觉之图像滤波去噪:原理、方法和效果比较
- 6、AI笔记: 计算机视觉之图像滤波去噪补充: 数学形态学滤波(膨胀和腐蚀)
- 7、AI笔记: 计算机视觉之图像边缘检测: Robert算子, Sobel算子, Laplace算子, LoG算子, Canny算子
- 8、AI笔记: 计算机视觉之图像直方图、图像分割、大津算法和区域生长算法
- 9、AI笔记: 计算机视觉之图像特征描述
- 10、AI笔记: 计算机视觉之图像分割：局部阈值法分割、分水岭算法、基于边缘轮廓的分割
- 11、AI笔记: 计算机视觉之图像分割：视觉算法开发步骤和使用OpenCV完成图像分割
- 12、AI笔记: 计算机视觉之基于Hough变换的直线检测
- 13、AI笔记: 计算机视觉之基于Harris角点检测
- 14、AI笔记: 计算机视觉之SIFT特征检测: 尺度空间、二维高斯函数、高斯金字塔
- 15、AI笔记: 计算机视觉之SIFT特征检测: 关键点定位、关键点特征描述
- 16、AI笔记: 计算机视觉之ORB特征检测
- 17、AI笔记: 计算机视觉之角点检测示例
- 18、AI笔记: Ubuntu下进行深度学习GPU环境的搭建
- 19、AI笔记: 运动估计之背景建模
- 20、AI笔记: 光流估计
- 21、AI笔记: 运动估计、光流估计综合示例
- 22、AI笔记: 机器学习之监督学习，非监督学习，强化学习
- 23、AI笔记: 关于回归、线性回归、预测残差、残差平方和
- 24、AI笔记: 损失函数之L1损失、L2损失、Huber损失
- 25、AI笔记: 损失函数的概率解释
- 26、AI笔记: 过拟合和欠拟合、相关案例、机器学习中常用正则项
- 27、AI笔记: 带正则的线性回归模型
- 28、AI笔记: 正则的概率解释
- 29、AI笔记: 线性回归模型优化求解
- 30、AI笔记: 线性回归模型梯度下降法求解
- 31、AI笔记: 线性回归模型坐标轴下降求解
- 32、AI笔记: 回归模型性能评价指标
- 33、AI笔记: 交叉验证与模型评估
- 1、AI笔记: 数学基础之集合与函数
- 2、AI笔记: 数学基础之反函数和6个基本初等函数
- 3、AI笔记: 数学基础之直线、圆和方程
- 4、AI笔记: 数学基础之数列与不等式
- 5、AI笔记: 数学基础之排列与组合
- 6、AI笔记: 数学基础之角的概念和三角常用公式推导
- 7、AI笔记: 数学基础之平面向量
- 8、AI笔记: 数学基础之概率与统计
- 9、AI笔记: 数学基础之随机变量及其分布
- 10、AI笔记: 数学基础之二项分布与二项式定理
- 11、AI笔记: 数学基础之数列的极限及其准则
- 12、AI笔记: 数学基础之函数的极限及自然常数e的由来
- 13、AI笔记: 数学基础之函数的导数应用及求导公式
- 14、AI笔记: 数学基础之导数的应用：单调性、凸凹性、极值
- 15、AI笔记: 数学基础之导数的应用：求极值与最值
- 16、AI笔记: 数学基础之导数的应用：泰勒Taylor公式
- 17、AI笔记: 数学基础之泰勒Taylor公式的变形和应用
- 18、AI笔记: 数学基础之多元函数的概念和极限
- 19、AI笔记: 数学基础之偏导数与方向导数
- 20、AI笔记: 数学基础之方向导数的计算和梯度
- 21、AI笔记: 数学基础之定积分的引例与定义
- 22、AI笔记: 数学基础之定积分的性质
- 23、AI笔记: 数学基础之线性代数与矩阵
- 24、AI笔记: 数学基础之矩阵运算与行列式
- 25、AI笔记: 数学基础之矩阵的初等变换
- 26、AI笔记: 数学基础之矩阵的初等变换计算矩阵的秩
- 27、AI笔记: 数学基础之向量组的线性表示与线性相关
- 28、AI笔记: 数学基础之齐次与非齐次线性方程组解的结构定理
- 29、AI笔记: 数学基础之特征值与特征向量
- 30、AI笔记: 数学基础之正交矩阵与矩阵的QR分解
- 31、AI笔记: 数学基础之向量的导数与概率论
- 32、AI笔记: 数学基础之联合概率、条件概率与全概率公式
- 33、AI笔记: 数学基础之贝叶斯公式(概率公式)
- 34、AI笔记: 数学基础之随机变量与常见离散型及其分布
- 35、AI笔记: 数学基础之柏松分布、几何分布、超几何分布
- 36、AI笔记: 数学基础之连续型与均匀分布、指数分布、正态分布等
- 37、AI笔记: 数学基础之数字特征-期望与方差
- 38、AI笔记: 数学基础之数字特征-标准差、协方差、相关系数、中心矩、原点矩、峰度、偏度
- 39、AI笔记: 数学基础之相关大数定理与参数估计方法-点估计、矩估计
- 40、AI笔记: 数学基础之极大似然估计