图论入门图是啥？拓扑结构上的定义：由节点和边组成，各节点可由边任意联结形成的拓扑结构。另外，一般来说不允许出现重复边（多条边的起点和终点重复）和自连环（一条边的起点和终点是同一个节点）。按照边是否有明确指向，可以将图分成有向图和无向图。可见，从直观印象来说，图就是一种广义上的树结构，允许树的任意层节点互连。因此图数据结构在计算机工程上有着重要而广泛的应用。说几个我目前看到的图结构应用吧！并发式图计

我们应该从线性神经网络开始，去逐步了解深度神经网络（深度学习）的各种复杂结构和底层原理。

trick这个词或许有投机取巧的意味，但深度学习论文中出现的很多这个trick确实对模型更方面性能有所提高，而且它们中的很多还具有普适性，那么这种“trick“或许应该被叫做“技术”。

从多层感知机的问题出发，引出深度学习算法。对深度学习算法的基本组成介绍明白。深度学习实现效果的总体评价方法做一个介绍。诚然，时至今日 深度学习是一个较大的计算机科学领域了。深度学习领域又可以分为若干小领域。按应用场景分：CV、NLP、数据分析…（每个应用场景又分出好多细分领域…）按算法分：CV的卷积神经网络、NLP的transformer/注意力机制、强化学习…（每个算法也有若干细分算法，适用于各

trick这个词或许有投机取巧的意味，但深度学习论文中出现的很多这个trick确实对模型更方面性能有所提高，而且它们中的很多还具有普适性，那么这种“trick“或许应该被叫做“技术”。

骨干网络（backbone network）顾名思义，是深度学习中最核心的网络组成。本文按时间顺序，简要介绍几种影响重大的backbone设计思路，我们或许可以从窥探前人的设计思路中获得启发和灵感。

目前有两种主流优化器：随机梯度下降系（Stochastic Gradient Descent, SGD）和Adam系。应该认识到的是，优化器并不是某类数学上的优化算法，而是梯度下降（一阶迭代法）的工程实现方案和包装。

大数据算法简介今天我们来开个新坑——大数据算法。PS：这是我第一次用md写正式的博客文章，写作的工具从一开始的ipad手写笔 到ipad+键盘 终于过渡到正轨了。。。目录文章目录大数据算法简介目录引言：一、 布隆过滤器1.1 概念1.2 插入1.3 查找1.4 布隆过滤器的性能分析二、Bit Map2.1 概念2.2 插入2.3 移除2.4 bit map应用三、堆与堆排序3.1 概念3.2 堆排