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OpenMMLab AI实战营 第一期

OpenMMLab AI实战营 第一期

第一期课程主要是入门的一些基础知识的介绍，这里就不做细节记录了。大致内容如下：

  1. 计算机视觉入门知识介绍
  • 计算机视觉的应用
  • 计算机视觉的发展
    • 早期萌芽（1960~1980）：边缘检测等
    • 统计机器学习与模式识别（1990~2000）：Eige Face、Haar小波特征、VJ人脸检测，一些经典的视觉特征：SIFT、HOG等
    • ImageNet（2006）
    • 初有成效的视觉系统（~2010）：Feature+SVM、DPM
    • Deep Learning（2012~）：AlexNet、VGGNet、ResNet等
  1. OpenMMLab开源体系

本次课程并未详细阐述，详细了解可以参考：https://space.bilibili.com/1293512903/channel/collectiondetail?sid=737727。

  1. 机器学习和神经网络简介

这个部分是主要是一些基础知识的介绍，大致内容如下：

  • 机器学习基础
    • 典型范式
      • 监督学习
      • 无监督学习
      • 强化学习
  • 机器学习中的分类问题
    • 线性分类器
    • 感知器
    • 基本流程
      • 训练
      • 验证
      • 应用
  • 神经网络
    • 非线性分类器
    • 训练
  • CNN
  1. Pytorch环境配置与基本使用

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    题目链接：zoj 3826 Hierarchical Notation 题目大意：给定一些结构体，结构体有value值和key值，Q次询问，输出每个key值对应的value值。 解题思路：思路很简单，写个类词法的递归函数，每次将key值映射成一个hash值，用map映射每个key的value起始终止位置，预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的，因为没有考虑value为{}的情
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