1.计算机视觉算法有哪些？CV算法
2.不会算法如何学习机器学习？
3.这些让人笑哭的码分代码注释，只有程序员能看懂！码分

计算机视觉算法有哪些？CV算法

       计算机视觉是码分深度学习领域内备受关注的分支，它汇聚了计算机科学、码分数学、码分工程、码分女士吃溯源码燕窝有用吗物理学以及心理学等多个学科的码分知识。关于计算机视觉算法有哪些，码分业内专家给出了以下解答。码分

       早期算法包括：

       子空间（线性降维）

       PCA（主成分分析）：旨在最大限度地保留原始数据的码分主要信息，同时降低冗余信息；

       LDA（线性判别分析）：通过增大类间差距、码分减小类内差距来实现分类；

       非线性降维：流形学习、码分加入核函数等方法。码分

       ICA（独立成分分析）：相较于PCA，码分ICA在处理光照、码分人脸表情、秒赞盗版源码姿态等方面具有更好的效果，但其泛化能力有限。

       HMM（隐马尔可夫）：相比其他算法，HMM在处理光照变化、表情和姿态变化等方面更加鲁棒。

       后期算法：通过loss函数优化模型结构，从而得到具有区分度的特征。

       常用算法总结：

       计算机视觉相关算法的源代码；

       计算机视觉常用算法博客。

       特征提取算法（寻找关键点）：

       (1) SIFT（尺度不变特征变换）：具有尺度不变性，能够在图像中检测到关键点；

       (2) SURF（加速稳健特征，SIFT加速版）：通过构建Hessian矩阵，判断当前点是否为邻近区域中更亮或更暗的点，从而确定关键点位置；

       优：特征稳定；

       缺：对于边缘光滑的目标提取能力较弱。

       (3) ORB：结合Fast与Brief算法，为Fast特征点增加方向性，淘领券源码实现旋转不变性，并提出金字塔方法解决尺度不变性问题；

       ORB算法速度是SIFT的倍，是SURF的倍。

       经观察，ORB算法在特征点标记时数量较少，如图所示。

       SIFT、SURF、ORB实现；

       (4) FAST角点检测：主要考虑像素点附近的圆形窗口上的个像素，通过比较像素强度，判断是否为角点；

       非极大值抑制：在存在多个关键点时，删除角响应度较小的特征点。

       (5) HOG（方向梯度直方图）；

       (6) LBP（局部二值特征）：论述了高维特征与验证性能的正相关关系，即人脸维度越高，验证的网站首页模板源码准确度就越高。

       (7) Haar：

不会算法如何学习机器学习？

       先看看相关的图书：要有好几本作为参考，最好是角度差异大、深浅程度不同，比如系统的导论式的、深入的有推导的、浅出的手把手的。它要充当不同学习过程中的工具书。

       网络教程：比如Andrew Ng的、各种专题的博客，有针对地找相应的教程，相对着看，网络资源比如cto学院的课程跟书的表达方式毕竟是不一样的，也是很有益的信息源。

       paper：比如学CNN的时候，就搜一堆论文来，简介网址导航源码集中一段时间看一轮，一定要有针对性，带着很明确的问号去看。

       开源资源：很多很多东西，其实都有人做出来开源了，直接拿来用，一边用一边理解，甚至可以学习源码。

       关注这个领域：关注相关的会议期刊，关注大牛们（Hinton、Bengio、LeCun等）的动向，微博加一堆领域大牛每天看一眼他们分享什么上来。

       基础知识：线代、统计、概率、数学分析；信息论方面基本概念要理解，比如要知道相对熵是什么意思和怎么算；凸优化和最优估计相关内容，在各种各样问题中都会遇到，学好了可以帮大忙。

       机器学习主要就是找到目标函数并且做参数估计，虽然有很多现成工具，但是不熟悉优化问题的话，会很抓瞎。

       熟悉几个模型：神经网络（SAE、RBM、CNN等）、SVM、最大熵、CRF、随机森林、GMM等等。了解不同应用场景下各种模型有什么优劣，挑一些自己以后可能常用到的多练习。

这些让人笑哭的代码注释，只有程序员能看懂！

       代码注释，程序员们的自嘲与幽默。

       比如，有人写：“写这段代码的时候，只有上帝和我知道它是干嘛的 // 现在只有上帝知道。”

       在Quora上，有一个帖子号召程序员分享自己遇到的有趣代码注释。以下是一些摘录：

       一位中国工程师分享：“我一周前在社交网站上看到很多人在讨论这个网站，网站的源代码包含了这些注释。有人说，这家公司应该加强对代码的审核机制，有人则怀疑这家公司可能没有足够的人力资源来做代码审核，因为至少需要两个程序员才能完成这项工作。”

       Edwin Romero分享：“我不确认有多少人熟悉站点内的Robots.txt这个文件。其实这个文件不是运行必要的代码，但是它声明了爬虫/搜索引擎能爬到/搜到站点的哪些内容。我在Nike网站上发现的Robots.txt文件非常有意思，如下……”

       Abhinav Upadhyay分享：“谢尔盖.布林（Google的联合创始人之一）在斯坦福大学念计算机科学博士学位的时候，他的简历里并不含任何‘待遇要求’（Objective）的字眼。但当你去查看他的简历的HTML源代码的时候，你会看到（他在简历HTML源文件里明确写了‘待遇要求’，只是用注释注掉了，在浏览器页面上不显示。）……”

       Abhinav Upadhyay继续分享：“这段注释并不是我亲眼所见，但是它在网上传得很厉害。这段注释是出自于贝尔实验室的Unix系统第六发行版，并在《Lions’ Commentary on UNIX 6th Edition, with Source Code》这本书中标注出来的。”

       Kalpesh Singh分享：“我有个坏习惯，每当我看到做得不错的网站，我就想去控制台看它的源代码。我想很多前端工程师都喜欢这样做吧。我订购了Box8服务，并在他们的console里看到了如下信息……”

       Nikunj Madhogaria分享：“//drunk, fix later //喝大了，一会儿再改……”

       Bill Poucher分享：“我见过的最佳注释是以HTML格式写在源代码里的，任何想要阅读的人都能看得见，我管它叫‘Cerny效应’。曾经有一位很有天赋的捷克研究生Tomas Cerny……”

       Boris Zamoruev分享：“我曾经做过一个高性能分布式键/值存储的项目。这是一个设计很精巧的软件，API非常简洁。如果你要获取一个数值，那么你就用命令：GETN(get, 数值)即可。如果你要存一个数值，那就用命令：PUTN(put, 数值)即可。其他的命令也很简单，比如MGETN(get multiple, 数值），MPUTN(put multiple, 数值），INCR(增量), MINCR(多个增量），基本上命令都可以自解释。”

       Michael Dehmlow分享：“我新入职了一个公司，然后发现了一段三周之前写的注释，这段注释是项目之前的研发团队写的，写的日期就是我来公司面试和正式入职的这段期间。”