学习笔记(74):一学即懂的计算机视觉（第一季）-程序示例

最新推荐文章于 2025-07-31 21:36:45 发布
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#计算机视觉 #图像处理 #人工智能 #工程师 #可视化

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程序人生：职业生涯学习成长的跨界秘籍
AI天才研究院
04-26 1529
技术深度要求不断提升（如分布式系统、AI算法的复杂度）与跨界协作需求指数级增长（业务对接、跨领域项目、技术管理）。本文聚焦"如何通过跨界学习实现职业生涯突破"，构建包含技术能力、软技能、行业知识的三维成长模型，提供可落地的学习路径与实战策略。核心概念：定义T型能力矩阵，解析技术深度与跨界维度的关系成长模型：分四阶段拆解能力进化路径，配套具体学习策略跨界领域：详解技术跨界、软技能、行业知识、思维模式四大核心方向实战案例：通过真实转型案例演示能力迁移方法论支撑体系。
【图像去噪/超分】论文精读：Interpreting Low-level Vision Models with Causal Effect Maps（CEM）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
04-30 521
论文题目：Interpreting Low-level Vision Models with Causal Effect Maps —— 用因果效应图解释低级视觉模型TPAMI 2025！深度神经网络显着提高了低级视觉任务的性能，但也增加了可解释性的难度。对深度模型的深入理解有利于网络设计和实际可靠性。为了应对这一挑战，我们引入了因果理论来解释低级视觉模型，并提出了一种称为因果效应图 (CEM)的模型/任务不可知方法。使用 CEM，我们可以可视化和量化正负效应的输入-输出关系。
学习笔记(15):一学即懂的计算机视觉（第一季）-程序示例
huanggang982的专栏
03-02 248
图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多，但总有“听不透”，“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉，通过生动、细腻的讲解配合实战演练，让学生真正学懂、用会。课程内容分为三篇，包括视觉系统构成，图像处理基础，特征提取与描述，运动跟踪，位姿估计，三维重构等内容。课程理论与实战结合，注重教学内容的可视化和工程实践，为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。...
第一学习季（4.24-5.7）
z377989129的博客
04-25 596
1.完善Qt软件（可直接进行实验）2.基本了解主被动遥感分类与深度学习的流程，了解基准模型3.读完10篇论文（至少五篇英文），并每天习惯学英语。
程序人生职业生涯学习成长，自我驱动来领航
AI天才研究院
05-03 1016
本文针对软件开发者在职业发展中面临的方向迷茫、成长瓶颈、动力衰减等核心问题，构建以自我驱动为核心的能力培养体系。覆盖从初级开发者到技术专家的全周期，解析技术能力、职业认知、软技能的协同进化机制，提供可落地的学习策略和实践框架。职业生涯阶段模型与核心驱动要素解析技术能力矩阵构建与T型能力进化路径自我驱动的核心算法：目标管理-学习执行-反馈迭代闭环量化成长的数学模型与效能优化策略全周期实战案例：从初级到架构师的成长路线图工具链与资源体系：构建个人知识管理系统。
计算机视觉论文-2021-12-01
中科院AI算法工程师的博客
12-02 5570
本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年12月1日，来源：paper digest 欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 标题：EA GAN ：一种高效的两阶段进化结构搜索算法 作者：应国浩；贺新；高斌；韩波；储小文 类别： cs.简历 [cs.简历LG， cs.NE]突出：为了缓解不稳定的问题，我们提出了一个有效的两阶段进化算法（ EA ）基于 NAS 框架来发现 ...
ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT
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结构之法 算法之道
01-15 22万+
本篇ChatGPT笔记会全力做到，通俗易懂且循序渐进(尽最大努力让每一个初学者哪怕是文科生都能没有障碍的读懂每一字一句、每一个概念、每一个公式) 一方面，对于想了解ChatGPT背后原理和如何发展而来的，逐一阐述从GPT/GPT2/GPT3到强化学习、PPO算法，最后再到instructGPT、ChatGPT、SeqGAN 且本文之前，99%的文章都不会把PPO算法从头推到尾，本文会把PPO从零推到尾，按照“RL-策略梯度-重要性采样(重要性权重)-TRPO(增加信任区域和KL散度约束)-PPO”的顺序逐步
尚硅谷 SpringCloud 第二季学习笔记【已完结】
m0_54850467的博客
06-22 2171
https://spring.io/projects/spring-cloud#overview更详细的版本对应查看方法：https://start.spring.io/actuator/info题外话：boot版已经到2.2.4为最新，为什么选2.2.2？ SpringCloud和SpringBoot版本对应关系以前：现在（2020年）：约定 > 配置 > 编码 如果有依赖下载不下来就先把 pom 文件中的 注释掉，等下载完成后在取消注释即可Maven中的DependencyManagement和De
高分学姐公务员备考笔记第一季
weixin_35815766的博客
06-19 1231
备考公务员考试是一项系统工程，涉及诸多知识点的梳理与实战能力的培养。本章将与读者分享一些实用的备考策略，帮助大家在紧张的备考过程中找到正确的方向，有效提升复习效率。行政职业能力测验（简称“行测”）是中国公务员考试的重要组成部分，旨在评估考生的逻辑推理、资料分析、判断决策等多方面的能力。要有效地复习行测，首先需了解其结构与评分标准，接着深入分析各部分题型的特点与解题思路。公务员考试的真题是备考中不可或缺的资源，它不仅是考生熟悉考试题型和难度的窗口，也是对历年考试趋势进行分析和预测的重要依据。
终身学习助力程序人生，谱写职业生涯华丽乐章
最新发布
架构师的AI之路，分享AI应用开发架构的学习与实践。
07-31 1204
技能过时危机：编程语言、框架和工具的快速更替使静态技能组合迅速贬值。JavaScript生态系统就是典型案例，从jQuery到Angular/React/Vue的演变仅用了5年时间，而每个框架又在持续快速迭代。认知负荷过载：信息爆炸使技术人员面临"知识焦虑"，平均每个开发者需关注10+技术领域才能做出明智的技术选型决策。职业高原现象：技术人员在10-15年职业期后常遭遇发展瓶颈，表现为技术深度难以突破或管理转型困难。Stack Overflow数据显示，45岁以上开发者仅占总人数的7%，远低于其他专业领域。
学习笔记-基于全局和局部对比自监督学习的高分辨率遥感图像语义分割-day2
顾伟的博客
07-28 4390
最近，监督深度学习在遥感图像（RSI）语义分割中取得了巨大成功。然而，监督学习进行语义分割需要大量的标记样本，这在遥感领域是很难获得的。自监督学习（SSL）是一种新的学习范式，通过预训练大量未标记图像的通用模型，然后在具有极少标记样本的下游任务上对其进行微调，可以解决此类问题。对比学习是SSL的一种典型方法，可以学习一般的不变特征。然而，大多数现有的对比学习方法是为分类任务设计的，以获得图像级表示，这对于需要像素级区分的语义分割任务可能是次优的。...
学习笔记(39):Python数据清洗实战-csv文件读写
Aaces的博客
02-12 717
本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
学习笔记(80):一学即懂的计算机视觉（第一季）-为什么要图像分割？
Aaces的博客
02-16 657
图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多，但总有“听不透”，“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉，通过生动、细腻的讲解配合实战演练，让学生真正学懂、用会。课程内容分为三篇，包括视觉系统构成，图像处理基础，特征提取与描述，运动跟踪，位姿估计，三维重构等内容。课程理论与实战结合，注重教学内容的可视化和工程实践，为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。...
学习笔记(97):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据增强
Aaces的博客
02-17 412
本次课程是一门从新手到掌握计算机视觉各项核心基础技术的课程，包括数据的使用，模型的设计和优化，模型和数据的可视化，图像分类任务，图像分割任务，目标检测任务。...
学习笔记(47):Python数据清洗实战-日期格式数据处理
Aaces的博客
02-12 392
本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
学习笔记(96):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据整理
Aaces的博客
02-17 330
本次课程是一门从新手到掌握计算机视觉各项核心基础技术的课程，包括数据的使用，模型的设计和优化，模型和数据的可视化，图像分类任务，图像分割任务，目标检测任务。...
学习笔记(36):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数
Aaces的博客
02-12 316
本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
学习笔记(94):轻松入门Tensorflow-案例简介
Aaces的博客
02-16 276
以手写数字识别为例，介绍TensorFlow框架实战。 从数据集读取、数据增强、卷积神经网络构建、超参数设置、模型训练、模型保存、验证集测试以及模型调优等， 完整再现深度学习实战的完整过程。 ...
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