我觉得学习机器学习不能赶鸭子上架。

神经网络与机器学习一：使用神经网络识别手写数字。本文目的：梯度下降的数学基础和基于Python3的简单前馈神经网络。代码：Star

How to convert the JSON files exported by Supervisely annotation tool to the Darknet format in python? GitHub repo: JinhangZhu/supervisely-to-darknet

作为面向对象编程(Object-Oriented Programming: OOP)的语言，C++和Python在很多应用中都很强调类的使用，这篇文章将展开类的讨论，并同时给出两种语言中的实现，以研究细节为主。

最近回顾C++，发现很多对于以前直接套用的语句讲不出个所以然，比如说头文件的预编译过程的语句我就不明白是什么。所以希望用这篇文章了解一下：如何在Linux环境下使用g++理解C++程序的编译过程。

ANFIS and MLP solutions for the inverse kinematics of the 3R planar manipulator. N.B. There is NO going into depth on how ANFIS or MLP work. I am just an API WORKER in this post.

Learn to develop a decision tree in Python using a class-based method.

YOLOv3从前两代发展而来，融合了老式的YOLO系列的one-stage的特点和一些SOTA模型的tricks。要了解YOLOv3，最好是先读YOLOv1中关于回归概念和损失函数的描述，YOLOv2基本有了YOLOv3的形状但是还没有ResNet的思想，不如直接看YOLOv3。YOLOv3模型有这几大重点：

独特的网络结构Darknet-53。融合了BN，ResNet的shortcut，多尺度feature map的拼接；

多尺度的输出。输出是具有三个尺度的特征图的拼接，前代的小目标检测的弱点得到了克服；

SOTA的锚框方法。虽然是YOLOv2就有的，但是YOLOv3做了改进，anchor-based的方法成全了YOLOv3；

精心设计的损失函数。沿用YOLOv1对损失函数的定义，稍作调整。