整理下零碎的知識點，方便以後查閱。大部分內容整理自《tensorflow實戰google深度學習框架》
資料集介紹
1. mnist是nist資料集的乙個子集，6萬張訓練資料，1萬張測試資料，每一張代表了0~9的數字，大小28*28，其來自美國國家標準與技術研究所。
2. cifar-10和cifar-100是影象詞典專案中800萬張的乙個子集。他們由alex krizhevsky,vinod nair和geoffrey hinton收集。cifar-10由10個類60000張32*32大小組成；其中5萬張訓練樣本，1萬張測試樣本
3. cifar-100有100個類，每個類別600張，500張訓練圖，100張測試圖。
4. imagenet是乙個基於wordnet的大型影象資料庫，有近1500萬張，李飛飛團隊從2023年開始，耗費大量人力開始，在cvrp-2009的一篇**中提到，《imagenet: a large-scale hierarchical image database》。目前imagenet中總共有14197122幅影象，總共分為21841個類別(synsets)。ilsvrc比賽會每年從imagenet資料集中抽出部分樣本，以2023年為例，比賽的訓練集包含1281167張，驗證集包含50000張，測試集為100000張。不是from scratch train乙個網路用到了imagenet全部1千多萬的資料，islvrc 2012（imagenet large scale visual recognition challenge）比賽用的子資料集。因為訓練集有128萬多，所以常見的訓練setting有256 batch size, 5000 iters/epoch,imagenet 資料集最初由史丹福大學李飛飛等人在 cvpr 2009 的一篇**中推出，並被用於替代 pascal 資料集（後者在資料規模和多樣性上都不如 imagenet）和 labelme 資料集（在標準化上不如 imagenet）。
5. 2023年11月前後，谷歌的automl專案發展出新的神經網路拓撲結構，建立了nasnet，這是乙個針對imagenet和coco優化的系統。 據google稱，nasnet的效能超過了以前發布的所有imagenet效能。
6. 微軟發布的 coco 資料庫是乙個大型影象資料集, 專為物件檢測、分割、人體關鍵點檢測、語義分割和字幕生成而設計。coco的 全稱是common objects in context。imagenet與pascal voc資料集主要關注影象分類、物件檢測與影象語義分割，而coco主要關注影象場景與例項分割但是每個分類的例項物件比imagenet多，coco有91個分類，其中82個分類每個都超過5000個例項物件，這些有助於更好的學習每個物件的位置資訊，在每個類別的物件數目上也是遠遠超過pascal voc資料集。影象包括91類目標，328,000影像和2,500,000個label。目前為止有語義分割的最大資料集，提供的類別有80 類，有超過33 萬張，其中20 萬張有標註，整個資料集中個體的數目超過150 萬個。
7. pascal voc為影象識別和分類提供了一整套標準化的優秀的資料集，從2023年到2023年每年都會舉行一場影象識別challenge該挑戰主要包括三類任務：分類（classification），檢測（detection），和分割（segmentation） 所有的標註都有detection需要的label， 但只有部分資料有segmentation label。pascal voc 2007 和 2012 資料集總共分 4 個大類：vehicle、household、animal、person，總共 20 個小類（加背景 21 類），
person: person
animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep
vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train
indoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor
pascal：pattern analysis, statistical modelling and computational learning
voc：visual object classes
計算機視覺大賽介紹
1. ilsvrc（imagenet large scale visual recognition challenge）是近年來機器視覺領域最受追捧也是最具權威的學術競賽之一，代表了影象領域的最高水平。2023年是最後一屆，2023年開始舉辦。
2. pascal voc: ran challenges evaluating performance on object class recognition (from 2005-2012, now finished)
3. ms coco 的全稱是常見物體影象識別（microsoft common objects in context），起源於是微軟於2023年出資標註的microsoft coco資料集，同名競賽與此前著名的 imagenet 競賽一樣，被視為是計算機視覺領域最受關注和最權威的比賽之一。而在imagenet競賽停辦後，coco競賽就成為是當前物體識別、檢測等領域的乙個最權威、最重要的標桿，也是目前該領域在國際上唯一能匯集google、微軟、facebook 以及國內外眾多頂尖院校和優秀創新企業共同參與的大賽。
知識點總結
1，迴圈中的中斷 continue 跳出此次迴圈，繼續for迴圈 break 跳出當前for迴圈 return 跳出當前方法 2，字串的操作 componentseparatedbystring stringbyreplacingoccurencesofstring withstring iskin...
知識點總結
oncreate onstrat onresume onpause onstop onrestart ondestroy standard 啟動activity都會產生乙個新的activity 預設模式 singletop 啟動activity允許多個，但不允許重疊 singletask 只允許有乙...
知識點總結
function go go 呼叫 go為變數名 setinterval go，1000 1000ms clearinterval 關閉定時器 function abc a,b 2,3 5undefined 未定義 null 空 nan 非數值 string 字串 var a 123 數字型別 va...