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• 「机器学习」 极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM) 类别型特征提升(Categorical Boosting, CatBoost) 轻量级梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine, LightGBM) 极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost) 自组织映射神经网络(Self-Organizing Map, SOM) 孤立森林(Isolation Forest, iForest) 局部保留投影(Locality Preserving Projection, LPP) 一致流形近似与投影(Uniform Manifold Approximation and Projection, UMAP) t分布随机近邻嵌入(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE) 局部线性嵌入(Locally Linear Embedding, LLE) 等度量映射(Isometric Mapping, ISOMAP) 多类别(Multiclass)与多标签(Multilabel)分类 多维缩放(Multiple Dimensional Scaling, MDS) 核主成分分析(Kernelized Principal Component Analysis, KPCA) 拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps, LE) 核方法(Kernel Method) 集成学习中的误差-分歧分解(Error-Ambiguity Decomposition) 集成学习中的多样性度量(Diversity Measure) 最大熵模型(Maximum Entropy) Multi-Armed Bandit(MAB)：多臂老虎机 Gaussian Mixture Model(GMM)：高斯混合模型 异常检测(Anomaly Detection) 基于密度的聚类(Density-Based Clustering) 谱聚类(Spectral Clustering) 层次聚类(Hierarchical Clustering) 基于划分的聚类(Partition-based Clustering) 径向基函数网络(Radial Basis Function, RBF) 前馈神经网络(Feedforward Neural Networks, FNN) 深度信念网络(Deep Belief Network, DBN) Restricted Boltzmann Machine：受限玻尔兹曼机 Boltzmann Machine：玻尔兹曼机 Hopfield Neural Network：Hopfield神经网络 Energy-based Model：能量模型 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) 自编码器(Autoencoder) 稀疏编码(Sparse Coding) 偏最小二乘回归(Partial Least Squares, PLS) 前向逐步回归(Stagewise Regression) 局部加权线性回归(Local Weighted Linear Regression) 岭回归与LASSO回归(Ridge/LASSO Regression) Tube回归(Tube Regression) 朴素贝叶斯(Naive Bayes) Recommender System：推荐系统 期望最大算法(Expectation Maximization, EM) 变分推断(Variational Inference) 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) k近邻算法(k-Nearest Neighbor, kNN) 提升树(Boosting Tree) 梯度提升决策树(Gradient Boosted Decision Tree, GBDT) 随机森林(Random Forest) 决策树(Decision Tree) 集成学习中的提升(Boosting)方法 集成学习中的Bagging(Bootstrap Aggregation)方法 集成学习中的组合(Blending)策略 支持向量回归(Support Vector Regression, SVR) 支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 逻辑回归(Logistic Regression) 线性回归(Linear Regression) 感知机(Perceptron) 分类任务的常用性能指标 模型评估方法 模型复杂度理论 机器学习的一些定理 机器学习(Machine Learning)概述
• 「深度学习」 多实例学习(Multiple Instance Learning) 大型语言模型(Large Language Model) 全色锐化(Panchromatic Sharpening) 状态空间模型(State Space Model) 射频人体感知(RF-based Human Perception) 布局引导图像生成(Layout-to-Image Generation) 视觉-语言预训练(Vision-Language Pretraining) 开放集合目标检测(Open-Set Object Detection) 目标计数(Object Counting) 点云分类(Point Cloud Classification) 大模型的参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 视觉Transformer(Vision Transformer) 度量学习(Metric Learning) 自监督学习(Self-Supervised Learning) 半监督学习(Semi-Supervised Learning) 主动学习(Active Learning) Transformer中的位置编码(Position Encoding) 扩散模型(Diffusion Model) 流模型(Flow-based Model) 变分自编码器(Variational Autoencoder) 生成对抗网络(Generative Adversarial Network) 轻量级(LightWeight)卷积神经网络 多任务学习(Multi-Task Learning) 时空动作检测(Spatio-Temporal Action Detection) 降低Transformer的计算复杂度 卷积神经网络中的池化(Pooling)层 图像长尾分布(Long-Tail Distribution)问题 卷积神经网络的可视化 卷积神经网络中的自注意力机制(Self-Attention Mechanism) 卷积神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism) 音乐生成 图像超分辨率(Super Resolution) 对抗训练(Adversarial Training)：攻击和防御 连接时序分类 人体姿态估计(Human Pose Estimation) 图像到图像翻译(Image-to-Image Translation) 迁移学习(Transfer Learning) 终身学习(Lifelong Learning) 元学习(Meta Learning) 阅读理解 文本检测与识别(Text Detection and Recognition) 图像描述 文本摘要 行人检测与属性识别(Pedestrian Detection and Attribute Recognition) 人脸检测, 识别与验证(Face Detection, Recognition, and Verification) 目标检测(Object Detection) 图像分割(Image Segmentation) 图像识别(Image Recognition) 网络压缩 混合精度训练(Mixed Precision Training) 词嵌入(Word Embedding) 可解释人工智能(Explainable Artificial Intelligence, XAI) 预训练语言模型(Pretrained Language Model) Transformer及其结构改进 自注意力机制(Self-Attention Mechanism) 记忆增强神经网络(Memory Augmented Neural Network) 序列到序列模型中的注意力机制(Attention Mechanism) 序列到序列模型(Sequence to sequence) 胶囊网络(Capsule Network) 图神经网络(Graph Neural Network) 递归神经网络(Recursive Neural Network) 循环神经网络(Recurrent Neural Network) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network) 深度学习中的初始化方法(Initialization) 深度学习中的归一化方法(Normalization) 深度学习中的正则化方法(Regularization) 深度学习中的优化算法(Optimization) 深度学习中的激活函数(Activation Function) 深度学习(Deep Learning)概述
• 「数学」 Cox比例风险模型(Cox Proportional-Hazards Model) 损失函数的健全性检查(Sanity Check) 对比学习的损失动力学(InfoNCE Loss Dynamics) 投影切片定理(Projection-Slice Theorem) 小波变换(Wavelet Transform) 使用快速傅里叶变换(FFT)加速卷积运算 欧拉路径(Euler Path)与de Bruijn图 样条曲线(Spline Curve) 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing) 集函数的子模性(Submodularity)与Lovász延拓(Lovász Extension) 二值图像的距离变换(Distance Transform) 积分概率度量(Integral Probability Metric) 利普希茨连续条件(Lipschitz Continuity Condition) 约束优化问题与对偶问题(Dual Problem) 线性规划的对偶理论(Duality Theory) 行列式点过程(Determinantal Point Process) 深度学习中的不确定性(Uncertainty) 琴生不等式(Jenson’s Inequality) 二分图与二分匹配(Bipartite Matching) 最优传输(Optimal Transport)问题与Wasserstein距离 随机变量的变量替换定理(Change of Variable Theorem) 概率分布的重参数化(Reparameterization)技巧 超球面上的von Mises-Fisher(vMF)分布 圆周率(Ratio of Circumference to Diameter)的计算 函数的光滑化(Smoothing) 合作博弈(Cooperative Game)与Shapley值 多目标优化的帕累托最优(Pareto Optimality) 泰勒公式(Taylor Formula) 二进制乘法的Mitchell近似 机器学习中的假设检验(Hypothesis Test) 瑞利商(Rayleigh Quotient)与广义(Generalized)瑞利商 距离度量(Distance Metric)方法 张量分解(Tensor Decomposition) 概率分布之间的散度(Divergence) 参数估计(Parameter Estimation) 抽样分布(Sampling Distribution) 数理统计学(Mathematic Statistics)的基本概念
• 「英语」 40篇短文搞定3500个单词 英语构词法 英语国际音标 英语简史
• 「Python」 sklearn.model_selection中StratifiedKFold与train_test_split的区别 微调 Grounding DINO 和 Label Studio 进行半自动化目标检测标注 目标检测数据集的分析 使用einops实现张量操作 使用torch.autograd.grad实现对输入求导 使用pydensecrf构造条件随机场 曲线的平滑处理方法 使用opencv-python(cv2)库进行相机标定 使用torchvision.transforms进行图像增强 使用sympy.solve求解方程 使用scipy.optimize.minimize求解非线性规划 绘制混淆矩阵 MMDetection 用户笔记 Albumentations: 图像的数据增强库 计算模型的参数量(Params)和运算量(FLOPs) Argmax与SoftArgmax 使用json库进行OpenPose输出关节点转换(25→18) Pytorch中的Hook机制 使用Mayavi库进行3D绘图 为RTX3090配置深度学习环境 Pytorch构建自己的数据集 使用tifffile库处理tiff格式图像 (目标检测适用)批量修改xml文件中的name字段 使用Matplotlib绘制训练曲线 ECCV 2020 Tutorial：PyTorch性能调优指南 使用tqdm库绘制进度条 使用numpy.bincount计算混淆矩阵 批量处理文件夹内的图片 处理Matlab中的mat格式文件 LeetCode刷题指南(Python) 数据结构与算法(Python) Pytorch用户笔记 Python常用标准库 Python用户笔记
• 「随笔」 会展记：黑神话悟空交响音乐会“随乐西行 且听天命” 国产大型语言模型的2025高考测评 制蝶记 博物记：忍冬与金银忍冬 博物记：梅杏桃樱李梨海棠 科普记：释放想象力吧！绕地球一圈的光线 北京地铁三号线路考 首乘国产大飞机C919 宝可梦北京大师赛将出现最强的口袋迷ag！ 二十四年磨一剑：毕业小记 博物记：银杏 菏泽一中百廿华诞赋 会展记：香港M+特别展览“草间弥生：一九四五年至今” 漫威电影宇宙（MCU）列传：卷五 漫威电影宇宙（MCU）列传：卷四 科普记：讨论带传动的拉力关系 科普记：立方体电阻的等效问题 科普记：存储文件会增加手机的质量吗？ 科普记：彩虹的尽头是什么？ 科普记：“飞蛾扑火”问题研究
• 「游记」 （陕西篇）榆林：塞上明珠出黄土，镇北红石护古城 （辽宁篇）丹东：抗美援朝安社稷，保家卫国东方红 （内蒙古篇）赤峰：红山淬火玉龙铸，风沙磨刃文明兴 （上海篇）上海：潮涌申江浸上海，海上浸江申涌潮 （浙江篇）安吉：安且吉兮桃城镇，青山绿水展新颜 （日本篇）富士：五湖八海绘浮世，富士山下舞和风 （日本篇）镰仓：镰仓幕府风云散，湘南江岛白浪翻 （日本篇）东京：江户风华承古韵，东京霓虹映今辉 （河北篇）唐山：凤凰涅槃卌五载，钢城焕彩铸新篇 （内蒙古篇）响沙湾：响沙唱晚驼铃脆，绿进沙退又一春 （内蒙古篇）乌兰察布：辉腾锡勒风车转，乌兰哈达火山眠 （内蒙古篇）呼和浩特：青城共谱团结曲，蒙汉同书盛世歌 （辽宁篇）沈阳：沈水之阳辞旧岁，龙行龘龘迎新春 （河北篇）保定：直隶故都文脉厚，驴肉火烧滋味长 （黑龙江篇）哈尔滨：冰城雪砌琼楼景，松水波摇尔滨情 （广东篇）珠海：渔女凭栏观珠海，长桥卧波共伶仃 （澳门篇）澳门：妈港非我真名姓，赌城之外有洞天 （广东篇）深圳：改革征途无穷尽，开放浪潮涌未息 （香港篇）香港：港岛风华香江畔，维湾灯火映辉煌 （广东篇）广州：五羊衔穗珠水畔，高塔早茶粤韵悠 （河北篇）承德：昔日皇家避暑地，热河潺潺话古今 （江西篇）九江：不识庐山真面目，九派浔阳似画图 （湖南篇）长沙：湘江北去千帆过，橘子洲头万木春 （陕西篇）西安：天长地久有时尽，一日看尽长安花 （重庆篇）重庆：赛博织就山城梦，麻辣烹出江湖情 （四川篇）成都：晓看天府红湿处，芙蓉花重锦官城 （韩国篇）济州岛：汉拿山下橘香远，火山痕中凝文明 （泰国篇）普吉岛：安达曼畔珍珠落，芭东海滩万舸忙 （泰国篇）芭提雅：灯红酒绿霓虹舞，孤城幽幽醉晚风 （泰国篇）华欣：往日皇室清幽地，今朝游人惬意乡 （泰国篇）曼谷：相遇以萨瓦迪卡，徜徉于天使之城 （英国篇）伯克郡：温莎古堡皇旗易，御苑芳园绿常荫 （英国篇）格林尼治：子午为界定寰宇，帆钟初响始计时 （英国篇）牛津郡：古垣巍巍藏经帙，黉宇悠悠贯岁华 （英国篇）剑桥郡：不惹云裳康河畔，书香氤氲剑桥城 （英国篇）伦敦：英伦浓雾终散去，泰晤士旁夕阳斜