本文介绍了计算机视觉中单阶段目标检测问题的解决方法，即 Yolo 系列。
计算机视觉（Two-Stage 目标检测）
本文介绍了计算机视觉中目标检测问题的基础研究和历史。
深度学习基础（CNN 卷积神经网络）
本文介绍了深度学习中卷积神经网络的（CNN）的基础知识。
统计学基础（核回归）
本文介绍了统计学中的核回归方法，并铺垫了非参数化统计方法等一些基础知识。
最优控制基础（微分方程的解法）
本文介绍了最优控制的数值解法的基础知识，包括微分方程的数值解法。
深度学习基础（高斯过程）
本文介绍了高斯过程，包括高斯函数、多元高斯分布、高斯过程。
VSCode部署R开发环境
本文介绍了基于 VSCode 的 R 开发环境的搭建方法。
PyTorch基础（随机数种子）
本文主要记录自己学习 PyTorch 过程中涉及的一些基础知识。
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深度学习文章阅读（深度流体可视化）
本文介绍了 2020 年 Raissi 等发表在 Science 上的一种根据流体可视化结果来学习速度和压力场的方法，称为隐流体力学（hidden fluid mechanics）。