概述

这是我们进行机器学习和深度学习（计算机视觉方向）的一个仓库，用来保存笔记、代码和其他文件，方便记录学习进程

文档结构如下

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├── c++
├── cmake_demo
├── EECS498
├── data_structure
├── git_img
├── Java
├── img_cls
├── Jupyter
├── obsidian
├── pytorch_image_classification
└── scripts

cmake_demo是使用cmake进行C++编程的练习例程
EECS498是在大佬开源笔记上进行修改的笔记，内容是参考密歇根大学EECS498（CS231N课程的扩充版）进行修改的
data_structure是使用Python完成的数据结构练习
git_img是git笔记中图片保存的位置
Java是随手编写的Java程序
Jupyter是基于torch完成的机器学习/深度学习项目，编辑器为Jupyter Notebook
Obsidian是使用Obsidian笔记本写的笔记（包括他人的笔记）
pytorch_image_classification是一个基于pytorch的图像分类数据集
scripts是随意编写的Python脚本
img_cls是一个使用不同网络进行图像分类的简单项目，个人感觉这是一个很标准的小项目

参考书：周志华《机器学习》，李航《统计学习方法》

参考资料：

密歇根大学公开课EECS498（主讲人也是是CS231n的主讲人Justin博士）
[理解和利用CNN的内部表征 TechBeat 周博磊][https://www.techbeat.net/talk-info?id=180]
[点云上的深度学习及其在三维场景理解中的应用][https://www.techbeat.net/talk-info?id=254]
其他公开课

2023.6.4更新情况

目前主要是更新计算机视觉和深度学习的相关笔记，在另一位大佬的开源上进行增加我们自己的思考和感悟

我们在这个笔记上投入了大量精力，希望这个笔记可以帮助到其他人，后面我们会加入大量相关的内容

笔记在同名文件夹下，格式为markdown，可使用typora打开，记得在里面使用LaTeX进行渲染，否则个别公式无法正常显示

此外还有git的笔记（整合了B站几个教程，几个同学一起做的），笔记中的图片在git_img文件夹下，还有另一个同学的Python自学笔记

**5.22注:**目前EECS498的笔记更新完18节，后面的生成模型、强化学习和总结暂时停止更新，接下来会在后面看看直接增加一个自动驾驶感知和三维感知的笔记，准备开始做项目

**6.4注:**我们在更新相关的计算机视觉与深度学习的知识，并且增加代码

HotBloodLee/ML_DL_CV_with_pytorch

概述

2023.6.4更新情况