1. 指针的基本概念

指针的作用：可以通过指针间接访问内存，指针就是一个地址

• 内存编号是从0开始记录的，一般用十六进制数字表示
• 可以利用指针变量保存地址

在这里将学到：

• 什么是机器学习
• 为什么需要机器学习
• 机器学习中的基本概念：包括样本、特征、标签、模型、学习算法
• 机器学习的三要素：模型、评价准则、优化算法
• 训练集、测试集、样本集的概念

主要有两个问题：

• hexo复杂latex公式无法显示并报错的问题。
• hexo关于#的转义问题。

在此记录一些我遇到Google Colab常用命令，以便以后查阅！该命令colab在线地址为：colab的一些常用命令

本文是转载文章，转载自深入剖析：为什么MobileNet及其变体（如ShuffleNet）会变快？，删除了文中冗余的部分，加入许多自己的理解，有些部分也通过pytorch进行了实现，并通过引入具体的计算更清晰的反映出轻量级神经网络的本质。

前言

DenseNet是CVPR2017的最佳论文，由康奈尔大学黄高博士（Gao Huang）、清华大学本科生刘壮（Zhuang Liu）、Facebook 人工智能研究院研究科学家 Laurens van der Maaten 及康奈尔大学计算机系教授 Kilian Q. Weinberger 所作，有兴趣的同学可以结合原文阅读。

前言

有时，我们逛街时看到不同的狗，却不知道其具体品种，看到路边开满鲜花，却傻傻分不清具体是什么花。实际上，类似的问题在实际生活中屡见不鲜，人类尚且如此，更别说人工智能了。为了解决这一问题，研究者们提出了细粒度分析（fine-grained image analysis）这一专门研究物体精细差别的方向。

今天用pytorch训练神经网络时，出现如下错误：

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 144.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.29 GiB already allocated; 79.00 MiB free; 1.30 GiB reserved in total by PyTorch)

明明 GPU 0 有2G容量，为什么只有 79M 可用？ 并且 1.30G已经被PyTorch占用了。这就说明PyTorch占用的GPU空间没有释放，导致下次运行时，出现CUDA out of memory。

本文通过分析深度网络模型的缺点引出ResNet残差网络，并介绍了几种变体，最后用代码实现ResNet18。

前言

七夕了，看着你们秀恩爱，单身狗的我还是做俺该做的事吧！

在上一篇文章中介绍了VGG网络结构，VGG在2014年ImageNet 中获得了定位任务第1名和分类任务第2名的好成绩，而同年分类任务的第一名则是GoogleNet 。GoogleNet是Google研发的深度网络结构，之所以叫“GoogLeNet”，是为了向“LeNet”致敬，有兴趣的同学可以看下原文Going Deeper with Convolutions。