0. 本文主题
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- 人的分类是主观的,下面仅仅提供一种视角,并且存在同一篇博客落入多个子分类的情况,笔者认为没有大的问题,望读者周知
1. 大分类
1.1 机器/深度学习-入门
- 机器学习/深度学习-入门建议
- 学习建议
1.2 机器/深度学习-研究
- 声明
- 此处提到的机器学习与深度学习,都是与【具体任务无关的通用的,泛化的】技术部分,技术相关会归入相应子分类
机器学习-Notes
机器学习-Coding
写实验
日常学习(小代码,github项目)
竞赛
深度学习-Papers
深度学习-Coding
写实验
日常学习(小代码,github项目)
竞赛
深度学习Notes
1.3 计算机视觉
- 计算机视觉-入门建议
- CS231N-Standford
- 其他:(推荐但我没在入门阶段自修过)
- 数字图像处理
- 信号系统处理
- 计算几何
- 图像四大任务
- 读papers
- 写code
- 一些反思总结
- 视频异常检测
- 读papers
- 写code
- 一些反思总结
1.4 机器/深度学习框架
- Pytorch
- Tensroflow
- Caffe
1.5 编程语言
- Python
1.6 数据结构与算法
- 入门建议
- 公开课:清华大学邓俊辉
- 书籍:邓俊辉配套教辅,算法导论,算法
- 刷题篇(Leetcode, 牛客)
1.7 Web开发
1.8 生活篇
- 心智成长
- 世界观
- 价值观
- 认知与天性(学习)
- 个人事业(Career)
- 沟通交际(Social)
- 个人情感(Love)
- 有趣
1.9 TODO
- NLP(自然语言处理)
- 操作系统
- 计算机网络
- 一些有趣的课程