TTTree_的博客

看到一篇很好的文章,解释了牛顿法的原理

用到了最小二乘法拟合曲线，记录一下 https://www.jb51.net/article/153711.htm https://zhuanlan.zhihu.com/p/72241280 使用python读取excel文件数据： https://www.jb51.net/article/172932.htm

在看泊松融合的时候复习了一下梯度、散度（大学学的全还给老师了…… 图像梯度计算 图像中的梯度和散度 看完上面两篇文章大致可以理解如何求梯度，为什么对梯度求偏导再相加的和为散度，然后可以看图像融合之泊松融合 python 实现泊松融合： https://blog.youkuaiyun.com/aitail/article/details/106002129 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68349210 ...

今天看到一个靠谱的解释，马一下。 怎样通俗易懂地解释反卷积

首先推荐一篇入门博文，可以快速理解注意力机制的作用和本质。 注意力机制的基本思想和实现原理（很详细） 注意力机制的基本思想和实现原理（很详细）(第二篇) ...

奇异值分解 几乎从刚开始接触机器学习就听说了SVD，但是一直没有了解其原理。 一文让你通俗理解奇异值分解

记录一些RNN/LSTM看过的不错的文章。 LSTM结构详解 循环神经网络（RNN）浅析

看了一会贝叶斯滤波，记录几篇看得明白的。 https://www.cnblogs.com/FangLai-you/p/10973255.html https://www.cnblogs.com/ycwang16/p/5995702.html （这篇写得好） 卡尔曼滤波： https://www.cnblogs.com/ycwang16/p/5999034.html 马尔科夫链： https://b...