wanchengde@wanchengde
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“【 在 cristinaCong 的大作中提到: 】 : 好的，我跟朋友说一下，那这个一般用什么开发语言和开发工具呢？谢谢你啦 把相关优化（线性，凸），线性运算的库弄熟就好，实质内容多数是这个。3维相关的东西其实可以理解为几何+优化。”
“不推荐用glut，可以选择GLFW或者Qt的module来做interface。 【 在 highshoole 的大作中提到: 】 : OpenGL比较难学呀，而且它的版本变换太多了，lz学OpenGL，可以从OpenGLES开始，不过图形学真的挺难得，如果推荐，我倒是向你推荐一本免费的入门的书籍，康玉之的《GPU 编…”
“learnopengl.com”
“训练数量少的情况下，应该多考虑下生成模型，而不是判决模型，比如人为加入先验分布。”
“楼主的第二种情况即为闭式解，但是很多情况下需要牵涉到矩阵求逆（O（d^3）的复杂度）（思考LMS问题），高维空间下其实运算速度会更慢。”
“个人体会哈，convex optimization 很重要，是多数机器学习要碰到的共性问题。boyd的书如果理解透了，会对 statistical learning 中的很多问题有新的理解。”
“ISM如果还拿来做行人检测的话感觉有点老了。建议你换DPM吧，效果比ISM好很多。 ps，Leibe其实一直还在用ISM做一些基于深度图的东西的。”
“数字图像处理本质上还是信号处理的范畴，很多东西都是在用频率域的知识在解释，多数情况下输入的是图像，输出是处理过后的图像。机器视觉属于自动化领域的课程，虽然需要用到一些数字图像处理的基础知识，但是更注重的是从输入图像中获得信息。 这么说吧，学完数字图像处理，你可能仍然不知道怎么样来判定一幅图里面有没有出现一个特定的物体。…”
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