嵌入式视觉

K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。

一、 什么是函数栈帧 函数栈帧（stack frame）就是函数调用过程中在程序的调用栈（call stack）所开辟的空间，这些空间 是用来存放： 函数参数和函数返回值 临时变量（包括函数的非静态的

都是完整的，功能更强大，自然而然操作更复杂一些。git在本地也是以git版本库的形式管理，可以在本地做一些修改，然后commit到本地的版本库，最后push到服务器。 还有啥呢，如CVS、VSS.

在深度神经网络训练的过程中，由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），而 BN 可以解决这个问题。

梯度是微积分中的基本概念，也是机器学习解优化问题经常使用的数学工具（梯度下降算法）。因此，有必要从头理解梯度的来源和意义。

模型容量是指模型拟合各种函数的能力，决定了模型是欠拟合还是过拟合。 欠拟合就是指模型的训练误差过大，即偏差过大，表现为模型不够”准“，优化算法目的在于解决欠拟合问题。

深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本文大部分内容参考《深度学习》书籍，从中抽取重要的知识点，并对部分概念和原理加以自己的总结。

当我们处理的数据具有不同尺度时，执行数据标准化操作是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化，并给出相关代码实现。

概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性声明的公理。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用，是学习这两门学科的基础。