四种对象定义方式（in stack、in heap、in global area）在C++中，编译器把内存分为三个部分，有四种方法可以产生一个对象。 静态存储区域：主要保存全局变量和静态变量。生存期：整个程序。 堆：存储动态生成的变量。生存期：自己来决定。 栈：存储调用函数相关的变量和地址等。 ...

<bits/stdc++> 简介：#include <bits/stdc++> 就相当于引入了所有标准式函数库，即不用每次事先在cpp代码里输入:

第一章：KJ机器人的基本架构（怎么实现物体抓取），软硬件架构（17年论文） 机器人三原则 第二章：空间齐次坐标变换，旋转向量，欧拉角（缺点，哪个纬度消失了），四元数（原始定义，右乘共轭），会写会用会算 第三章：图像处理的流程（预处理–空间预处理，白噪声，椒盐噪声各用什么样的滤波器，什么是卷积（核）， ...

决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。决策树是一种十分常用的分类方法，需要监管学习（有教师的Supervised Learn ...

论文链接：https://arxiv.org/abs/1803.08494 提出背景：Group Normalization（GN）是针对Batch Normalization（BN）在batch size较小时错误率较高而提出的改进算法，因为BN层的计算结果依赖当前batch的数据，当batch ...

今天刷了一些题目，查漏补缺的同时记录一下重要的知识。 似然与概率（likelihood and probability ）前者是给定联合样本值X下关于未知参数θ的函数,后者是关于x的函数。所以这里的等号= 理解为函数值形式的相等，而不是两个函数本身是同一函数(根据函数相等的定义，函数相等当且仅当定义 ...

1、AI四大派系：符号主义–知识图谱 连接主义–深度学习网络 行为主义–机器人 统计主义–机器学习 2、机器学习三部曲：​ 训练集–用于学习参数，降低Loss 开发集–用于挑选超参数 测试集–用于估计泛化误差泛化误差。 for{超参数组合} on Dev set ​ ...

输入数据层面以minist数据为例，输入[55000, 784]，第一维为batchsize，中间层-1代表可自动调整 对NN来说，不看batch维，输入为[-1, 784]，假设1隐层625节点，用W[784, 625]来调节，即W后一个数代表隐层节点数，传入下一层的维度由7841变为6251减 ...