本节为吴恩达教授机器学习课程笔记第十一部分，因子分析，针对对于样本数量少，特征维度高的数据建模，主要包括：样本数量远大于特征维度时使用高斯分布建模的问题，对协方差矩阵的两种限制条件，多元高斯联合分布的边缘分布和条件分布，因子分析模型的形式化定义和通俗理解，以及使用EM算法求解因子分析模型，最后附上使用因子分析解决实际问题的python代码实现。

本节为opencv数字图像处理（6）：频率域滤波的第三小节，二维取样定理与二维傅里叶变换，主要包括：二维连续/离散傅立叶变换、二维取样及二维取样定理与二维离散傅立叶变换的性质。

DDRNet用于道路场景的实时分割模型，模型基本流程如下图所示，网络经过一个主干模块后分为两个具有不同分辨率的平行分支，一个分支保持较高的分辨率另一个分支则通过多阶段下采样操作获得丰富的语义信息，两个分支的信息融合则通过双向桥接模块完成，模型最后还添加了一个DAPPM模块增加感受野以提取更丰富的语义信息。

本节为高等数学复习笔记的第一部分，主要包括：几个特殊的因式分解公式、二项式定理、夹逼准则、单调有界准则、洛必达法则以及几个常见的泰勒展开式的的应用。1. 基础知识  高等数学基础知识也就是高中的数学知识，详细的包括三角函数与反三角函数的图像、性质、特殊值，等差等比数列及其求和方式，三角函数的基本转换关系、诱导公式、倍角/半角公式、和差公式、万能公式、积化和差/和差化积公式等等，此处不再赘述，只对几

高等数学复习笔记（汇总）

本节为opencv数字图像处理（4）：频率域滤波的第一小节，频率域滤波的基础概念，主要包括：复数定义的回顾、傅里叶级数的形式、冲激及其取样特性以及连续函数的傅里叶变换。

本节为opencv数字图像处理（7）：频率域滤波的第四小节，频率域滤波的基础公式、步骤与C++实现，频率域滤波的前三小节（频率域滤波的基础概念、取样和取样函数的傅立叶变换以及二维取样定理与二维傅里叶变换），更偏向于数学概念，围绕傅立叶变换对展开，包括一维、二维、连续、离散傅立叶变换对机器性质以及此基础上得到的采样定理。从本节开始，会更偏向于如何使用频率域滤波来处理图像，本小节的主要内容包括：频率域

本节为opencv数字图像处理（2）：灰度变换与空间滤波的第二小节，直方图处理，主要包括：直方图均衡化与直方图规定化的原理、推导与C++代码实现。

本节为opencv数字图像处理（15）：图像压缩的第二小节，图像压缩中的编码方法：霍夫曼编码、Golomb编码、Rice编码、算术编码及其实现，主要包括：霍夫曼编码、Golomb编码、Rice编码、算术编码的原理与实现代码。

本节为opencv数字图像处理（3）：灰度变换与空间滤波的第三小节，图像平滑与锐化，主要包括：平滑线性滤波器（均值、盒装etc）、统计排序滤波器（中值etc）、拉普拉斯算子、梯度算子、边缘检测算子的对比及其C++实现代码。