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理论：

• 数学基础
  
  • 集合论
  • 1 样本集
  • 2 集合操作
  • 分析
  • 微积分
  • 数学分析
    
    • 《陶哲轩实分析》
    • 1.0 数学分析介绍
    • 2.0 自然数概述
    • 2.1 Peano公理
    • 2.2 加法
    • 2.3 乘法
  • 实分析
  • 复分析
  • 泛函分析
  • 测度论
  • 线性代数
  • 《Introduction to Linear Algebra》
    
    • 线性代数BigPicture
    • 1.0 向量
    • 1.1 线性组合
    • 1.2 点乘和长度
    • 2.1 Ax=b
    • 2.2 消元
    • 2.3 消元和矩阵
    • 2.4 矩阵计算
    • 2.5 逆
    • 2.6 LU和LDU分解
    • 2.7 映射与排列
    • 3.1 向量空间
    • 3.2 Null 空间
    • 3.3 秩
    • 3.4 Ax=B
    • 3.5 线性独立，基和维度
    • 3.6 四个空间的维度
    • 4.1 四个子空间的正交
    • 4.2 投影
    • 4.3 最小二乘（略）
    • 4.4 正交基和Gram-Schmidt算法
    • 5.1 行列式的性质
    • 5.2 排列和代数余子式
    • 5.3 Cramer’s 法则,逆和体积
    • 6.1 特征值介绍
    • 6.2 矩阵对角化
    • 6.3 微分方程应用（略）
    • 6.4 对称矩阵
    • 6.5 正定矩阵
    • 6.6 相似矩阵
    • 6.7 奇异值分解
    • 7.1 线性变换思想
    • 7.2 线性变换的矩阵
    • 7.3 对角化和伪逆
  • 微分方程
  • 拓扑学
  • 概率论
  • 概率论BigPicture
  • 1.0 概率介绍、试验、事件、公理化的概率
  • 1.1 样本空间、柯氏公理、概率的性质
  • 1.2 古典概率、乘法原理、排列
  • 1.3 组合、二项式定理、多项式定理
  • 1.4 有限事件并的概率、概率欺骗了你
  • 2.1 条件概率、全概率公式
  • 2.2 事件独立、条件独立
  • 2.3 Bayes’ Theorem
  • 3.1 Random Variables and Discrete Distributions
  • 3.2 Continuous Distributions
  • 3.3 Cumulative Distribution Function
  • 3.4 Bivariate Distribution
  • 3.5 Marginal Distribution & Independent random Variables
  • 3.6 Conditional Distributions (Part I)
  • 3.6 Conditional Distributions (Part II)
  • 3.7 Multivariate Distributions（Part I）
  • 3.7 Multivariate Distributions（Part II）
  • 3.8 Functions of a Random Variable
  • 3.9 Functions of Two or More Random Variables
  • 4.1 The Expectation of a Random Variable (Part I)
  • 4.1 The Expectation of a Random Variable (Part II)
  • 4.2 Properties of Expectation
  • 4.3 Variance
  • 4.4 Moment
  • 4.5 The Mean and the Median
  • 4.6 Covariance and Correlation
  • 4.7 Conditional Expectation
  • 5.1 Special Distribution Introduction
  • 5.2 the Bernoulli and Binomial Distribution
  • 5.3 Hypergeomtric Distribution
  • 5.4 The Poisson Distribution
  • 5.5 The Negative Binomial Distribution
  • 5.6 The Normal Distributions(Part I)
  • 5.6 The Normal Distributions(Part II)
  • 5.6 The Normal Distributions(Part III)
  • 5.7 The Gamma Distributions(Part I)
  • 5.7 The Gamma Distributions(Part II)
  • 数理统计
  • 随机过程
  • 信息论
  • 凸优化
• 算法设计过程

• 算法

  • 机器学习算法
  • 统计学习算法
  • 深度学习算法
  • FaceNet论文阅读
  • 可视化CNN
  • LeNet
  • Dropout
  • CNN训练数据选择
  • 图像处理
  • 1.1 灰度级
  • 1.2 灰度变换，gama变换，对数，反对数变换
  • 2.1 一维DFT
  • 2.2 二维DFT
  • 2.3 FFT算法理解与c语言的实现
  • 2.4 二维FFT,IFFT,c语言实现
  • 2.5 图像傅里叶变换（快速傅里叶变换FFT）
  • 3.0 二值图像
  • 3.1 二值图像-形态学处理 数学形态学
  • 3.2 二值图像-形态学处理 腐蚀和膨胀
  • 3.3 二值图像-形态学处理 开操作和闭操作
  • 3.4 二值图像-形态学处理4 其他操作
  • 4.0 灰度图像
  • 4.1 灰度图像-形态学处理
  • 4.2 灰度图像-频域滤波 傅里叶变换之卷积
  • 4.3 灰度图像-频域滤波 傅里叶变换之连续周期信号傅里叶级数
  • 4.4 灰度图像-频域滤波 傅里叶变换之离散周期信号傅里叶级数
  • 4.5 灰度图像-频域滤波 傅里叶变换之连续信号傅里叶变换（FT）
  • 4.6 灰度图像-频域滤波 傅里叶变换之采样定理
  • 4.7 灰度图像-频域滤波 傅里叶变换之离散时间傅里叶变换(DTFT)
  • 4.8 灰度图像-频域滤波 傅里叶变换之离散傅里叶变换(DFT)
  • 4.9 灰度图像-频域滤波 傅里叶变换之二维离散傅里叶变换
  • 4.10 灰度图像-频域滤波 概论
  • 4.11 灰度图像-频域滤波 滤波器
  • 4.12 灰度图像-频域滤波 同态滤波
  • 5.0 灰度图像-空域滤波 基础：卷积和相关
  • 5.1 灰度图像-图像增强 综合介绍
  • 5.2 灰度图像-图像增强 平滑之均值滤波、高斯滤波
  • 5.3 灰度图像-图像增强 双边滤波 Bilateral Filtering
  • 5.4 灰度图像-图像增强 中值滤波
  • 5.5 灰度图像-图像增强 锐化基础
  • 5.6 灰度图像–图像增强 拉普拉斯算子
  • 5.7 灰度图像-图像增强 非锐化掩蔽 （Unsharpening Mask）
  • 5.8 灰度图像-图像增强 Robert算子、Sobel算子
  • 5.9 灰度图像–图像增强 灰度变换
  • 5.10 灰度图像–图像增强 直方图均衡化（Histogram Equalization)
  • 5.11 灰度图像-图像增强 直方图匹配（规定化）Histogram Specification
  • 6.0 灰度图像-图像分割 综合介绍
  • 6.1 灰度图像-图像分割 边缘模型
  • 6.2 灰度图像-图像分割 边缘检测算子 综述
  • 6.3 灰度图像-图像分割 Robert算子
  • 6.4 灰度图像-图像分割 Sobel算子
  • 6.5 灰度图像-图像分割 Prewitt算子
  • 6.6 灰度图像-图像分割 Scharr算子
  • 6.7 灰度图像-图像分割 Sobel算子，Prewitt算子和Scharr算子平滑能力比较
  • 6.8 灰度图像-图像分割 Canny边缘检测
  • 6.9 灰度图像-图像分割 Marr-Hildreth算子（LoG算子）
  • 6.10 灰度图像-图像分割 霍夫变换(Hough Transform)–直线
  • 7.0 灰度图像-图像分割 阈值处理综述
  • 7.1 灰度图像-图像分割 阈值处理之平均阈值
  • 7.2 灰度图像-图像分割 阈值处理之P-Tile阈值
  • 7.3 灰度图像–图像分割 阈值处理之迭代均值阈值
  • 7.4 灰度图像-图像分割 阈值处理之谷底阈值、峰顶平均
  • 7.5 灰度图像-图像分割 阈值处理之OTSU阈值
  • 7.6 灰度图像–图像分割 阈值处理之补充说明
  • 7.7 灰度图像-图像分割 阈值处理之局部阈值
  • 7.8 灰度图像-图像分割 区域分割之区域生长
  • 7.9 灰度图像-图像分割 区域分割之区域分离
  • 7.10 灰度图像-图像分割 区域分割之分水岭算法
  • 8.0 彩色模型，CIE XYZ，CIE RGB
  • 8.1 彩色图像-色彩空间 综述
  • 8.2 彩色图像-色彩空间 RGB系列
  • 8.3 彩色图像-色彩空间 CMY(K)空间
  • 8.4 彩色图像-色彩空间 YIQ 、YUV 、YCbCr 、YC1C2 和I1I2I3
  • 8.5 彩色图像-色彩空间 CIELAB、CIELUV
  • 8.6 彩色图像-色彩空间 HSI(HSL)、HSV(HSB)
  • 8.7 彩色图像-色彩空间 总结
  • 9.1 彩色图像-伪彩处理 灰度图转伪彩色图像
  • 9.2 彩色图像-彩色变换 补色处理
  • 10.1 彩色图像-图像增强 直方图增强
  • 10.2 彩色图像-图像增强 图像平滑
  • 10.3 彩色图像-图像增强 图像锐化

  • 10.4 彩色图像-图像分割 彩色空间分割

  • 遗传算法

• 神经生物学

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技术

• 语言
  
  • C++
  • Python
  • Web Crawler
    
    • 1.0 Introduction
    • 2.0 分析目标网站
    • 3.0 三只虫
    • 3.1 HTTP协议（一）
    • 3.2 HTTP协议（二）
    • 3.3 数据抓取
  • CUDA
  • 0.0 腾讯云CUDA环境搭建
  • 1.0 并行计算与计算机架构
  • 1.1 异构计算与CUDA
  • 2.0 CUDA编程模型概述(一)
  • 2.1 CUDA编程模型概述(二)
  • 2.2 给核函数计时
  • 2.3 组织并行线程
  • 2.4 设备信息查询
  • 3.1 CUDA执行模型概述
  • 3.2 理解线程束执行的本质（Part I）
  • 3.2 理解线程束执行的本质（Part II）
• 框架
  
  • OpenCV
  • OpenCV矩阵计算分析
  • TensorFlow .etc
• 设计实现框架
  
  • PineNut

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随笔

• 其他
  
  • 推荐读物
  • 学习
  • Hexo博客搭建