ES：AI 注释

为AI做注解：

AI已经出第三版，大的框架没有改变，DNN也没有引入AI这本书。第四版网络版应流出，不知道最终定版如何！

强化学习的方法有大幅度更新，但从策略系统更新范畴看来，没有什么实质的改变，只是规模的变更。

在一个算法工程师 和一个硬件工程师之间，把 不鲁棒 与不稳定 两个 形容词 联系起来，这就是转换思维的必要性。科普的本质是 用一种语法 来解释另一种语法，并保持语义不变。

一、基本原理 和方法论

贝叶斯理论-反向链（理论极限）

因果关系-前向图、前向链（................?????）

语法-语义 范畴映射（本质与表象、色即是空）

二、15年之前的一些文章收集

最近打算扔掉以前的一些中文论文，在此标记一下........

《模糊神经网络技术综述》2003年。skip即可，模糊神经网络 基于模糊逻辑，模糊逻辑可被概率直接取代；

《在线机器学习跟踪算法研究》 2014年 。skip即可，已经太老了。

图的最小割：Graph-Cut :Min-Cut problem

视觉跟踪综述；  Camshift、LK光流法、粒子滤波方法、MeanShift-SIGVC页面

机器学习中的数学-组合模型：RandomForest、AdaBoost、GradientBoosting-GBDT方法

在线随机森林方法

分布式机器学习的故事-王益：到现在还可以读一下。52ML\

逃出你的肖申克（二）：仁者见仁，智者见智的偏见？从视觉错觉到偏见（这篇文章分析了贝叶斯，和三维重建的单幅图像不可能问题）

wiki-聚类算法、机器学习简史.....

重点：机器学习的那些事.....

三、做过的机器学习的一些笔试题

2013百度校园招聘-机器学习和数据挖掘工程师-笔试题

重点：字符串嵌入、搜索推荐、Kmeans编程、梯度下降法

百度2013校园招聘笔试题(含整理的答案)

重点：字符串搜索、gary码

百度2014校园招聘笔试题 ——深度学习算法研发工程师.

重点：深度神经网络的理解、KNN预测的分析

教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题/...

重点：分治法、hash、双层桶、bloom过滤器、倒排索引、外排序、Mapreduce方法

这个系列的微软面试题目集合.....

微软100，之类的

工程学：24中设计模式复习总结-Java

设计模式

四、博士论文

Machine  Learning Based Object Recognition     By. Liuguangcan(上海交大)

内容：HCM分割系统、NCC网络编码器、LRR压缩传感技术、FE反馈嵌入方法