SMPL是一个逼真的人体形状和姿势学习模型，与现有的渲染引擎兼容，允许动画师控制，并可用于研究目的。目的是创建逼真的动画人体，可以表示不同的身体形状，通过姿势自然变形，并显示出像真人一样的软组织运动，同时可以利用已有的软件和渲染引擎以加快速度。笔者从人工智能小白的角度，力求能够从原文中解析出最高效率的知识。之前看了很多博客去学习AI，但发现虽然有时候会感觉很省时间，但到了复现的时候就会傻眼，因为太

批量归一化（Batch Normalization），由Google于2015年提出，是近年来深度学习（DL）领域最重要的进步之一。该方法依靠两次连续的线性变换，希望转化后的数值满足一定的特性（分布），不仅可以加快了模型的收敛速度，也一定程度缓解了特征分布较散的问题，使深度神经网络（DNN）训练更快、更稳定。

支持向量机(SVM)在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。本资料包含了SVM的完整解析及全部实现代码。从DataSet.txt中导入数据一直讲到SVM的线性非线性实现。

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本文用到的所有数据决策树(Decision Tree)首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析，本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程决策树是一种典型的分类方法。CLS算法是早期提出的决策树学习算法，是很多决策树学习算法的基础框架。依据其中选择分类属性的策略不同，可以得到不同的决策树算法。比较常用的决策树有ID3，C4.5和CART三种和实现，其中C