CVonline：图像数据库这是一个整理的图像和视频数据库列表，这些数据库对计算机视觉研究和算法评估很有用。（Google直接翻译的，希望对大家有帮助）原文链接：http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htm#action目录一、行动数据库...

十一、一般视频AlignMNIST- MNIST手写数据集的人工扩展版本。（en Hauberg）视听事件（AVE）数据集- AVE数据集包含4143个YouTube视频，涵盖28个事件类别和AVE数据集中的视频，在时间上标有视听事件边界。（田亚鹏，景石，李伯辰，段志尧，徐晨亮）多模态语义自我中心视频（DoMSEV）的数据集 - 标记80小时的多模式语义自我中心视频（DoMSEV）...

引言：在解决无约束问题时，经常用到的一类算法是最速下降法，在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的

四足机器人具有高机动性，环境适应能力强，在军事、救援、巡检等领域具有广阔的应用前景。西安交通大学系统工程研究所智能机器人研究团队针对自主设计的四足机器人，成功研究双足支撑静平衡控制方法，使四足机器人仅依靠对角双足两点支撑，就可以在较长时间内保持身体平衡。这为后续研究四足机器人在狭窄平衡木上行走打下了良好的基础。相关视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1ep4

引言：在解决无约束问题时，经常用到的一类算法是最速下降法，在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的