My Collection of Repos

NOTE: 后续更新可见https://www.yuque.com/lart/htsg95，在语雀上写文档还是容易些。

声明

由于几篇文章写的内容对于本人而言非常有用，但是为了防止原作“消失”的情况，这里将其进行了打印，保存成了pdf，存放在这里的GoodArticle文件夹中，如果原作者觉得不妥，请联系我，我会删除。保护版权，人人有责！

• 迁移学习小册子-王晋东: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35352154
• Bilateral Filtering: Theory and Applications: https://www.researchgate.net/publication/220427978_Bilateral_Filtering_Theory_and_Applications
• 半小时学会 PyTorch Hook - 尹相楠的文章 - 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75054200
• 14 DESIGN PATTERNS TO IMPROVE YOUR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS：https://www.topbots.com/14-design-patterns-improve-convolutional-neural-network-cnn-architecture/
• 移动平均：你知道的与你不知道的 - 石川的文章 - 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38276041
• A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning: https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-introduction-to-different-types-of-convolutions-in-deep-learning-669281e58215
• einsum满足你一切需要：深度学习中的爱因斯坦求和约定 - 知乎: https://zhuanlan.zhihu.com/p/44954540
• 从SGD到NadaMax，十种优化算法原理及实现 - 知乎: https://zhuanlan.zhihu.com/p/81020717

基础

• CS229：https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning
• transferlearning：https://github.com/jindongwang/transferlearning
• 数据挖掘：https://github.com/lyltj2010/DataMining
• 机器学习：https://github.com/allmachinelearning/MachineLearning
• 论文翻译: https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation
• 综述论文: https://github.com/mlreview/machine-learning-surveys
• 深度学习500问：https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions
• 深度学习面试宝典（含数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和SLAM等方向）:https://github.com/amusi/Deep-Learning-Interview-Book
• zouxy09博客原创性博文导航：https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/14222605
• DeepLearning ON GPU：https://deeplearningongpu.readthedocs.io/en/latest/
• ML Records in 1110 Lab of BUPT：https://github.com/wmn7/ML_Practice
• 各种计算机领域资料的合集：https://github.com/ty4z2008/Qix

• 如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与learning rate的关系？ - 谭旭的回答 - 知乎：https://www.zhihu.com/question/64134994/answer/216895968

• 数据增强
  • This is a list of awesome methods about data augmentation.: https://github.com/CrazyVertigo/awesome-data-augmentation
  • A collection of awesome things about mixed sample data augmentation: https://github.com/JasonZhang156/awesome-mixed-sample-data-augmentation

数学

• L1和L2范数：http://www.chioka.in/differences-between-l1-and-l2-as-loss-function-and-regularization/
• 想要算一算Wasserstein距离？这里有一份PyTorch实战：https://www.jiqizhixin.com/articles/19031102
• Gumbel-Softmax Trick（将不可数的argmax采样）和Gumbel分布：https://www.cnblogs.com/initial-h/p/9468974.html

Gumbel Trick 是一种从离散分布取样的方法，它的形式可以允许我们定义一种可微分的，离散分布的近似取样，这种取样方式不像「干脆以各类概率值的概率向量替代取样」这么粗糙，也不像直接取样一样不可导（因此没办法应对可能的 bp ）。如何理解Gumbel-Max trick？ - 曹恭泽的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/62631725/answer/201338234

弱监督、半监督以及蒸馏等

• 让机器“一叶知秋”：弱监督视觉语义分割：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37488849
• 介绍了CVPR19的一篇使用蒸馏处理语义分割的论文：https://segmentfault.com/a/1190000018493751
• 半监督深度学习小节：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33196506
  • https://github.com/iBelieveCJM/pseudo_label-pytorch
• 半监督深度学习又小结之Consistency Regularization：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46893709
• Attention算法调研(弱监督语义分割)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/53218967

多任务学习

• 多任务学习Multi-task Learning(MTL)概述：https://blog.csdn.net/zaf0516/article/details/90380732
• 一片综述：https://arxiv.org/pdf/1706.05098.pdf
• 多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）：https://blog.csdn.net/laolu1573/article/details/78205180#
• 多任务深度学习的三个经验教训：https://www.leiphone.com/news/201902/SlFB1OlWd6U8ubJj.html
• Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics：https://arxiv.org/pdf/1705.07115.pdf

CV

• Awesome-Deblurring: https://github.com/subeeshvasu/Awesome-Deblurring
• awesome-gan-for-medical-imaging: https://github.com/xinario/awesome-gan-for-medical-imaging
• How to Train a GAN? Tips and tricks to make GANs work: https://github.com/soumith/ganhacks
• Awesome Database Learning: https://github.com/pingcap/awesome-database-learning
• ppwwyyxx/GroupNorm-reproduce: https://github.com/ppwwyyxx/GroupNorm-reproduce
• awesome-gan-for-medical-imaging: https://github.com/xinario/awesome-gan-for-medical-imaging
• 自己的学习历程，重点包括各种好玩的图像处理算法、运动捕捉、机器学习: https://github.com/1165048017/BlogLearning

行人重识别（ReID）

• 较为简单直观的一份行人重识别的代码教程： https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch
• 比较全面完整的一份代码：https://github.com/L1aoXingyu/reid_baseline
• 行人重识别(ReID)概述，将该任务的关键内容介绍了一下：https://blog.csdn.net/weixin_41427758/article/details/81188164
• 行人重识别重要数据集DukeMTMC-reID的一个简单介绍，了解一个任务的数据处理，看数据集的结构是比较直接的一个方法：https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/83544142

书籍

Coding

• 综合
  • 设计数据密集型应用 - 中文翻译: https://github.com/Vonng/ddia
  • Computer Science from the Bottom Up: https://www.bottomupcs.com/index.xhtml
  • Mining Social Media: http://socialdata.site/
  • 重新审视《GOTO 语句被认为有害》: https://www.emon100.me/goto-translation/
  • GitHub中文排行榜，帮助你发现高分优秀中文项目、更高效地吸收国人的优秀经验成果；榜单每周更新一次，敬请关注！Resources: https://github.com/kon9chunkit/GitHub-Chinese-Top-Charts
• Editor
  • 笨方法学Vimscript: https://www.kancloud.cn/kancloud/learn-vimscript-the-hard-way
  • VSCode: https://geek-docs.com/vscode
• Lisp
  • build-your-own-lisp: https://ksco.gitbooks.io/build-your-own-lisp/content/
• Rust
  • Rust 简明教程: https://geektutu.com/post/quick-rust.html
• Python
  • Python 最佳实践指南 2018: https://learnku.com/docs/python-guide/2018
  • Python最佳实践指南！: https://pythonguidecn.readthedocs.io/zh/latest/index.html
  • What the f*ck Python! 🐍(中文翻译): https://github.com/leisurelicht/wtfpython-cn
  • Python - 100天从新手到大师：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
  • 🌠 来自一位 Pythonista 的编程经验分享，内容涵盖编码技巧、最佳实践与思维模式等方面：https://github.com/piglei/one-python-craftsman
  • 🌠 Comprehensive Python Cheatsheet: https://github.com/gto76/python-cheatsheet
  • Python深入06 Python的内存管理：https://www.cnblogs.com/vamei/p/3232088.html
  • 10种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法：https://www.jb51.net/article/63244.htm
• Golang:
  • Building a BitTorrent client from the ground up in Go: https://blog.jse.li/posts/torrent/
  • Go 101: https://go101.org/article/101.html
  • Go 高级教程: https://github.com/chai2010/advanced-go-programming-book
  • 《Go语法树入门——开启自制编程语言和编译器之旅》(开源免费图书/Go语言进阶/掌握抽象语法树/Go语言AST/LLVM/LLIR/凹语言)：https://github.com/chai2010/go-ast-book
  • 7days-golang: https://github.com/geektutu/7days-golang
  • Go 语言简明教程: https://geektutu.com/post/quick-golang.html
• Bash
  • dylanaraps/pure-bash-bible：https://github.com/dylanaraps/pure-bash-bible
• Algorithm
  • 手把手撕LeetCode题目，扒各种算法套路的裤子：https://github.com/labuladong/fucking-algorithm
  • 小浩算法是我在疫情期间完成的一部图解算法题典！ 目前共完成 140+ 道高频面试算法题目，总计 30w 字，全部采用漫画图解的方式，简单易懂，适合初中级读者：https://github.com/geekxh/hello-algorithm

线性代数

• Matrix Analysis and Applied Linear Algebra：http://www.cse.zju.edu.cn/eclass/attachments/2015-10/01-1446085870-145420.pdf
  • https://book.douban.com/subject/1479316/
• Introduction to Linear Algebra（4th）：http://www.math.hcmus.edu.vn/~bxthang/Linear%20algebra%20and%20its%20applications.pdf
  • https://book.douban.com/subject/3582335/
• https://github.com/golang101/golang101

ML&DL

• 吴恩达新书: http://nooverfit.com/wp/wp-content/uploads/2018/10/Ng-MLY01-12.pdf

工具

文档

• TOML中文文档：https://github.com/LongTengDao/TOML/

多媒体

• 【FFmepg】学习音视频知识，整理资料，编写技术手册：https://github.com/feixiao/ffmpeg

Python

• 将程序转化为命令行接口：https://github.com/google/python-fire

PyTorch

• 统计模型运算量和参数量的pytorch-OpCounter：https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter
• 一些PyTorch的技巧，但是似乎有些旧了：https://github.com/kevinzakka/pytorch-goodies
• PyTorch Autograd：Understanding the heart of PyTorch’s magic：https://towardsdatascience.com/pytorch-autograd-understanding-the-heart-of-pytorchs-magic-2686cd94ec95
• CNN可视化：
  • https://github.com/MisaOgura/flashtorch
  • https://github.com/utkuozbulak/pytorch-cnn-visualizations
  • Ways for Visualizing Convolutional Networks：https://buptldy.github.io/2016/09/25/2016-09-25-cnn_vis/
  • CNN-Visualization：https://github.com/scutan90/CNN-Visualization
  • 谷歌的新CNN特征可视化方法，构造出一个华丽繁复的新世界：https://www.leiphone.com/news/201711/aNw8ZjqMuqvygzlz.html
  • How to visualize convolutional features in 40 lines of code：https://towardsdatascience.com/how-to-visualize-convolutional-features-in-40-lines-of-code-70b7d87b0030
    • 中文翻译：https://www.jishuwen.com/d/2Lik
  • 【深度学习系列】CNN模型的可视化：https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/8343700.html
• 高级封装：
  • https://github.com/blue-season/pywarm
• 训练提速：
  • 简单两步加速PyTorch里的Dataloader - 巽二的文章 - 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/68191407
  • 给训练踩踩油门——Pytorch加速数据读取 - MrTian的文章 - 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/80695364
  • https://www.cnblogs.com/king-lps/p/10936374.html
• Image Test Time Augmentation with PyTorch!: https://github.com/qubvel/ttach

TF

• tensorflow教程：https://github.com/open-source-for-science/TensorFlow-Course#why-use-tensorflow

Editor

• SublimeText：本身没啥问题，而且随着版本的更新，原本在linux上的各种问题基本上也被解决，但是有个关键的问题，在使用GPU跑代码的时候，ST会特别卡顿，只好舍弃，转投VSCode了
• VSCode：微软的产品，还不错，性能问题逐渐得到优化，是肉眼可见的提升与改进，颜值可以很高
• Vim：终端修改文件必备，偶尔看看文件，或者远程通过ssh使用Vim写写代码，但是用的不是很痛快，终究还是被PyCharm这样的IDE惯坏了
• TeXmacs：一款对于数学编辑极其方便的工具，从FTP下载顺道可以下载对应的guile（a Scheme implementation）：ftp://ftp.texmacs.org/TeXmacs/tmftp/Linux/

IDE

• PyCharm：写Python必备，前提是电脑配置不要太拖后腿，时常卡顿，但是功能强大又贴心，实在无法替代
• wingide：流畅是流畅，但是一来要激活，二来在我的Ubuntu上无法输入中文，而且创建项目的诡异流程让我怀疑这玩意是怎么想的:(，弃之

Linux

• ubuntu16.04安装NIVIDIA显卡驱动，cuda8.0，cuDNN6.0以及基于Anaconda安装Tensorflow-GPU：https://blog.csdn.net/pursuit_zhangyu/article/details/79362128
• 【解决】Ubuntu安装NVIDIA驱动(咨询NVIDIA工程师的解决方案)：https://blog.csdn.net/u012759136/article/details/53355781#commentBox
• [专业亲测]Ubuntu16.04安装Nvidia显卡驱动（cuda）--解决你的所有困惑：https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/79571559
• 最全面解析 Ubuntu 16.04 安装nvidia驱动 以及各种错误：https://blog.csdn.net/u014561933/article/details/79958017
• ubuntu安装nvidia显卡驱动:https://blog.csdn.net/acelove40/article/details/69257574
• Ubuntu 15.10 使用 Xorg.conf 修改分辨率：https://segmentfault.com/a/1190000004510095

Windows

• windows的下载镜像链接藏得好深，速度可真慢，根本不给你下载的机会啊，隔壁I Tell You都是用ed2k链接，好用的工具也只有迅雷，但迅雷（浏览器？！！)又不好好做下载，不让人喜欢，现在对于一般的下载感觉也限速了的样子，Windows重装的梦想看来难以实现了：https://www.microsoft.com/zh-cn/software-download/windows10ISO
• 不要手动下载镜像，可以使用前面页面中提供的安装介质自动下载镜像，速度又快～：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78326370

文字编辑

• 中英混排中的标点符号问题：https://thetype.com/2018/02/14211/

字体

• 中英文兼顾的编程字体：https://github.com/be5invis/Sarasa-Gothic
• 非常棒的英文编程字体（要不是因为不支持中文，我就用这个了，这个字体偏宽一些）：https://github.com/tonsky/FiraCode

Web

• Placeholder.com – The Free Image Placeholder Service Favoured By Designers：https://placeholder.com/