机器视觉基础概念

Wasserstein Distance 

 GAN评价指标最全汇总

常见损失loss汇总

Tensorflow 损失函数（loss function）及自定义损失函数（一）

 一些经典的CNN模型

 使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）

 使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet实现图像分类（TensorFlow）

 TensorFlow/ models/research/slim/nets/

 TensorFlow examples

 PanJinquan / tensorflow_models_learning

 VGG19 and VGG16 on Tensorflow

Densely Connected Convolutional Networks, In CVPR 2017 (Best Paper Award)

AP、mAP、F1 Score、PR曲线、ROC曲线

理解目标检测当中的mAP

机器学习中的ROC和PR曲线以及代码实现

scikit-learn 2.3. Clustering

 sklearn.cluster常用API介绍(KMeans,MiniBatchKMeans)

如何直观形象的理解方向导数与梯度以及它们之间的关系？

PyTorch: 梯度下降及反向传播

详解神经网络中矩阵实现的梯度计算

方向导数与梯度

PyTorch学习笔记(1)——requires_grad和autograd.no_grad

导数偏导数的数学定义

Pytorch中torch.autograd.grad()函数用法示例

向量与矩阵的范数（比较1-范数、2-范数、无穷范数、p-范数、L0范数 和 L1范数等）

超全面的协方差矩阵介绍

终于明白协方差和相关性的意义

一文搞懂极大似然估计

如何理解先验概率与后验概率

最大似然估计(MLE)，最大后验概率估计（MAP），贝叶斯估计入门讲解

图像质量评价指标之 PSNR 和 SSIM