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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。
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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)
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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)。