https://www.cnblogs.com/lvchaoshun/p/7806248.html一 函数指针介绍  函数指针指向某种特定类型，函数的类型由其参数及返回类型共同决定，与函数名无关。举例如下：int add(int nLeft,int nRight);//函数定义   该函数类型为int(int,int),要想声明一

众所周知，当AlphaGO战胜了世界围棋冠军李世石之后，整个工业界都为之振奋，越来越多的学者意识到强化学习在人工智能领域是一个非常令人exciting的。在此我就分享一下本人的强化学习学习笔记。强化学习基本概念机器学习可以分为三类，分别是 supervised learning，unsupervised learning 和reinforcement learning。而强化学习与

gitpush origin master出现如下错误：ounting objects: 3, done.  Writing objects: 100% (3/3), 226 bytes, done.  Total 3 (delta 0), reused 0 (delta 0)  remote: error: refusing to update checke

资料很全，非常好的文章

1.1引言传统光学字符识别主要面向高质量的文档图像，此类技术假设输入图像背景干净、字体简单且文字排布整齐，在符合要求的情况下能够达到很高的识别水平。与文档文字识别不同，自然场景中的文字识别 -----图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等，传统光学字符识别在此类情况下无法应用。图像理解：仅利用一般的视觉元素（如太阳、大海、山、天空等）及其相互关系，容易缺乏足

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 蒙特卡洛方法（Monte Carlo method，也有翻译成“蒙特卡罗方法”）是以概率和统计的理论、方法为基础的一种数值计算方法，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解，故又称随机抽样法或统计试验法。上述就是蒙特卡洛方法的基本概念，比较抽象，下面结合实际工作中的理解，谈一谈对蒙特卡洛方法的一些认识。（1）首先，蒙特卡洛不是个人名，而是个地名，说明该

1.1引言传统光学字符识别主要面向高质量的文档图像，此类技术假设输入图像背景干净、字体简单且文字排布整齐，在符合要求的情况下能够达到很高的识别水平。与文档文字识别不同，自然场景中的文字识别 -----图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等，传统光学字符识别在此类情况下无法应用。图像理解：仅利用一般的视觉元素（如太阳、大海、山、天空等）及其相互关系，容易缺乏足

深度 | 迁移学习全面概述：从基本概念到相关研究2017-03-27 15:02无人驾驶/谷歌/操作系统选自sebastianruder.com作者：Sebastian Ruder机器之心编译参与：马亚雄、吴攀、李亚洲将在一个场景中学习到的知识迁移到另一个场景应用中一直是人工智能研究领域的一个热门领域，本文从迁移学习的基本概念谈起，介绍了迁移

一、传统的模式识别方法 人工设计的特征提取方法+分类器（可以是全连接神经网络）1.1. 图像–特征提取–>特征–分类器–>数字类别1.2. 缺点：需要手动设计特征提取方法，通常对于不同的问题需要不同的特征提取方法。而且效果与特征提取方法关系很大。直接处理图像的全连接神经网络(raw input)2.1. 图像–全连接神经网络–>数字类别2.2. 缺点：a. 参数