一些可能用到的画图方法

深度学习主干网络-VGG16论文网络实现，参数介绍，数据处理，单通道，多通道数据，最大池化可视化。带源码。

数据表示工程初步入门

此篇文章主要介绍了如何获得一颗最优的决策树关键思想：要构建一棵完美的树，你需要在信息量最大的特征处拆分树，从而得到最纯的子节点criterion=‘gini’：基尼不纯度是一种误分类的度量，目标是最小化误分类的概率。数据的完美拆分（每个子组包含一个目标标签的数据点）产生的基尼系数为0。我们可以度量树的每种可能拆分的基尼系数，然后选择基尼不纯度最低的那个。它常用于分类和回归树.criterion=‘

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LLAMA-Factory 报错cuDNN Frontend error: [cudnn_frontend] Error: No execution plans support the graph.问题原因：torch 2.5版本存在bug，需要重新 回退torch版本。

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完整的实现一个检测项目，源码一步一步解析，整个工作是如何进行的。HOG特征+SVM 进行行人检测，bootstrapping SVM调优。带源码，分析步骤，异常处理分析。