<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[烟雨任逍遥]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; TenSeven]]></copyright><item><title><![CDATA[牛人灌水的经验]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5867762</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5867762</guid><author>TenSeven</author><pubDate>Tue, 07 Sep 2010 09:36:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是一个一年三篇IF大于7的牛人当我问道他怎么这么强的时候，他给我他在网上总结发文章的秘笈。看了实在是心中有一种感觉，特奉献出来。一、研究生必备四本俗话说好记性不如烂笔头，所以一定要首先养成做笔记的好习惯！作为研究生下面这几个本子是必不可少的：1，实验记录本（包括试验准备本），这当然首当其冲必不可少，我就不多说了；2，Idea记录本，每次看文献对自己有用的东西先记下，由此产生的idea更不能放过，这可是做研究的本钱，好记性不如烂笔头，以后翻翻会更有想法的；3，专业概念以及理论进展记录本，每个人不可能对自己领]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人工智能会议Top30]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5844823</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5844823</guid><author>TenSeven</author><pubDate>Fri, 27 Aug 2010 22:41:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[AAAI: American Association for AI National Conference (0.99)NIPS: Neural Information Processing Systems (0.98)IJCAI: Intl Joint Conf on AI (0.96)ICCV: Intl Conf on Computer Vision (0.96)CVPR: IEEE Conf on Comp Vision and Pattern Recognition (0.96)ICML: Int]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机视觉相关书籍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5830493</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5830493</guid><author>TenSeven</author><pubDate>Sun, 22 Aug 2010 19:04:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[《数字图像处理》冈萨雷斯基础，必读《图像处理，分析与机器视觉》经典，注意参考文献Amazon 5 stars《计算机视觉》郑南宁介绍canny算子较详细《计算机视觉中的数学方法》吴福朝《机器视觉》Ramesh Jain,Rangachar Kasturi,Brian G. Schunck 入门好书Amazon 4 stars《计算机视觉：一种现代方法》David A. Forsyth,Jean Ponce《机器视觉：理论、算法与实践》E. R. DaviesAmazon 5 stars《计算机视觉》Lind]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机视觉领域的大牛主页]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5817873</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5817873</guid><author>TenSeven</author><pubDate>Tue, 17 Aug 2010 13:20:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />研究群体<br />http://www-2.cs.cmu.edu/~cil/vision.html<br />这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页，上面提供很全的资料，从发表文章的下载到演示程序、测试图像、常用链接、相关软硬件，甚至还有一个搜索引擎。 <br />http://www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm<br />这是一个侧重图像分析的站点，一般。但是提供一个Image Analysis环境---ZIMAGE and SZIMAGE。 <br />h]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机视觉领域资料]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5817844</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5817844</guid><author>TenSeven</author><pubDate>Tue, 17 Aug 2010 13:05:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[International Journal of Computer Vision_Springerhttp://www.springer.com/computer/image+processing/journal/11263http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/journals/ijcv/index.htmlComputer Sources_Springerhttp://www.springer.com/computer?SGWID=0-146-0-0-0IE]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人工智能著名会议]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5817097</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5817097</guid><author>TenSeven</author><pubDate>Tue, 17 Aug 2010 09:14:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[南京大学 周志华　tier 1： 一流国际会议：IJCAI （1+）： 人工智能（AI）最好的综合性会议， 1969年开始， 每两年开一次， 奇数年开。 因为AI 实在太大， 所以虽然每届基本上能录100多篇（现在已经到200多篇了），但分到每个领域就没几篇了，象machine learning、computer vision这么大的领域每次大概也就10篇左右， 所以难度很大。 不过从录用率上来看倒不太低，基本上20%左右， 因为内 行人都会掂掂分量， 没希望的就别浪费reviewer的时间了。 最近中国大]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据挖掘十大经典算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5815369</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5815369</guid><author>TenSeven</author><pubDate>Mon, 16 Aug 2010 12:45:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.<br /> <br />不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[和机器学习及其计算机视觉相关的数学]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5815270</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5815270</guid><author>TenSeven</author><pubDate>Mon, 16 Aug 2010 11:42:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[（以下转自一位MIT牛人的空间文章，写得很实际：） 作者：Dahua感觉数学似乎总是不够的。这些日子为了解决research中的一些问题，又在图书馆捧起了数学的教科书。从大学到现在，课堂上学的和自学的数学其实不算少了，可是在研究的过程中总是发现需要补充新的数学知识。Learning和Vision都是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交汇，对于一个researcher来说，往往是非常exciting的enjoyable的事情。不过，这也代表着要充分了解这个领域并且取得有意义的进展是很艰苦的。 记得在两年]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于数据集与源代码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5809143</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5809143</guid><author>TenSeven</author><pubDate>Fri, 13 Aug 2010 11:22:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />UCI数据集是一个常用的标准测试数据集，下载地址在<br />http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html<br />我的主页上也有整理好的一些UCI数据集：<br />http://lamda.nju.edu.cn/yuy/files/download/UCI_arff.zip<br />在看别人的论文时，别人使用的数据集会给出数据集的出处或下载地址（除非是很机密的数据，例如与国家安全有关）。如果你看的论文没有给出数据集的出处，请立即停止看这]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[周志华推荐的人工智能网站]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5809105</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5809105</guid><author>TenSeven</author><pubDate>Fri, 13 Aug 2010 11:14:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />AI URLs (maintained by Zhi-Hua Zhou)<br /> 北京大学视觉与听觉信息处理实验室北京邮电大学模式识别与智能系统学科复旦大学智能信息处理开放实验室IEEE Computer Society北京映象站点计算机科学论坛机器人足球赛模式识别国家重点实验室南京航空航天大学模式识别与神经计算实验室 - PARNEC南京大学机器学习与数据挖掘研究所 - LAMDA南京大学人工智能实验室南京大学软件新技术国家重点实验室人工生命之园数据挖掘研究院微软亚洲研究院中国科技大学人工]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[18 Candidates for the Top 10 Algorithms in Data Mining]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5809082</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5809082</guid><author>TenSeven</author><pubDate>Fri, 13 Aug 2010 11:09:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[Classification=================#1. C4.5Quinlan, J. R. 1993. C4.5: Programs for Machine Learning.Morgan Kaufmann Publishers Inc.Google Scholar Count in October 2006: 6907#2. CARTL. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, and C. Stone. Classification andRegression ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据集——用于数据挖掘、信息检索、知识发现等]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5802123</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/TenSeven/article/details/5802123</guid><author>TenSeven</author><pubDate>Tue, 10 Aug 2010 17:40:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、气候监测数据集 http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b2、几个实用的测试数据集下载的网站http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.htmlhttp://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.htmlhttp://kdd.ics.uci.edu/summary.task.type.htmlhttp://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/data/h]]></description><category></category></item></channel></rss>