参考链接：http://nn.cs.utexas.edu/downloads/papers/stanley.ec02.pdf  NEAT论文https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/evolutionary-algorithm/4-01-neuro-evolution/  莫凡python NEAThttp://neat-pyt

ShuffleNet是由2017年07月发布的轻量级网络，设计用于移动端设备，在MobileNet之后的网络架构。主要的创新点在于使用了分组卷积(group convolution)和通道打乱(channel shuffle)。分组卷积和通道打乱分组卷积分组卷积最早由AlexNet中使用。由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理，因此作者把特征图分给多...

原文：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Selvaraju_Grad-CAM_Visual_Explanations_ICCV_2017_paper.pdf代码链接：https://github.com/kazuto1011/grad-cam-pytorch(b,g)Guided Backprop 提供了高像素的可视化...

参考链接：https://www.jianshu.com/p/5056e6143ed5目标检测技术的演进：RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN不同于分类问题，物体检测可能会存在多个检测目标，这不仅需要我们判别出各个物体的类别，而且还要准确定位出物体的位置。首先讲解几个常用的概念：Bbox，IoU，非极大值抑制。Bounding Box...

具体使用见页面：http://www.yiibai.com/wxpython/wxpython_drawing_api.html组件容器（Containers）-用于容纳其他组件例如：wx.Panel动态组件（Dynamic Widgets）-可以被用户编辑例如：wx.Button,wx.TextCtrl,wx.ListBox静态组件（Static Widgets）-显示信息用，不能被用户编辑例如

  sym与syms  区别1：如果定义变量x，syms x；当用sym生成多个符号变量时,MATLAB要报错syms函数的功能比sym函数更为强大,它可以一次创建任意多个符号变量.而且,syms函数的使用格式也很简单,使用格式如下: syms var1 var2 var3... 如: syms x y z区别2：syms可以直接声明符号函数d(r)，并且可以对...

参考链接：http://befree2008.github.io/2018/10/05/20181005_ImageNet1000ImageNet 2012 1000个类名称和编号。ILSVRC2012_img_train.tar 这个文件解压出来都是一些nxxx这样的目录，也不知道他对应是哪个类，通过找caffe_ilsvrc12.tar.gz能把这些类对应出来。0 n01440764 鱼,..

参考链接：https://www.jianshu.com/p/5056e6143ed5目标检测技术的演进：RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN不同于分类问题，物体检测可能会存在多个检测目标，这不仅需要我们判别出各个物体的类别，而且还要准确定位出物体的位置。首先讲解几个常用的概念：Bbox，IoU，非极大值抑制。Bounding Box...

对抗样本的线性解释数字图像通常采用每个像素8bit来编码，因此会抛弃小于1/255的信息。设原始图像为x\bm{x}x,扰动噪声为η\bm{\eta}η,扰动之后的图像为：x~=x+η\tilde{\bm{x}}=\bm{x}+\bm{\eta}x~=x+η如果η\bm{\eta}η小于特征的精度，那么分类器如果做出不同的相应是不合理的。格式上的，对于well-separated类，我们期望...

主成分分析(Principal Component Analysis，简称PCA )，是常用的降维方法。PCA是一种线性的降维方法，线性变换的直观表示为：其中，x\bm{x}x是原始的样本，y\bm{y}y是降维后的样本，W\mathbf{W}W是转换矩阵。PCA的主要目标就是求解转换矩阵，我们需要预先定义目标函数，在PCA中，有以下两个优化目标：(1)最小化重构误差(2)最大化投影后的方...