3月第三周周记

3月第一周周记

本文介绍了Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation这篇论文的主要思路。

数学相关（整理了一些好的书籍和视频, MIT open course是个好东西）。

本篇将探讨关于效率，学习，复习以及自律的相关内容。

在本站点中，目前已知数学公式书写问题： * 要用 \* 来转义 在$$$$ 中书写数学公式，不能用\\换行

本文先简单分析了字符串匹配中暴力搜索效率低的原因，然后引出了两类改进的算法，然后重点关注第二类Rabin-Karp算法，分析了它的算法实现，以及它在多模式串匹配上的高效率。 字符串匹配在计算机科学中是一个非常重要的问题。给定一个长度为m的p

2月第四周周记

本文总结了cs50 week0 的note，介绍了什么是计算机科学，如何表示数据，算法以及伪代码，Scratch 的简单介绍。课程主页：https://cs50.harvard.edu/college/weeks/0/notes/ 计算

本文介绍了使用pytorch 建立神经网络的一些步骤： 如何定义网络 如何定义损失函数 如何反向传播 并介绍了一个训练图片分类器的实例本文参考自DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE B

本文介绍了pytorch 的一些基础知识，比如 tensors，operations等，还有pytorch 的自动微分机制本文参考自DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ Pyto

本文来自于 cs231n assignment3 NetworkVisualization这个作业，下面我总结了这个作业的知识点和一些编程技巧。 这个作业介绍了梯度上升法来生成新的图像，在训练模型的时候，我们定义一个损失函数来衡量模型的