博文收藏夹（updating）
经常看到一些感兴趣知识点的博客，可能一次消化不，现都整理起来放到一起，慢慢吸收。
一 、计算机视觉
【OpenCV】特征检测器 FeatureDetector 与 【cv】使用opencv的FeatureDetector，DescriptorExtractor，DescriptorMatcher
【OpenCV】图像几何变换：旋转，缩放，斜切
【OpenCV】访问Mat中每个像素的值（新）
【图像处理】透视变换 Perspective Transformation
随笔分类 - 机器视觉::计算机视觉基础5——本质矩阵与基本矩阵(Essential and Fundamental Matrices)
我的OpenCV学习笔记（一）：OpneCV中的数据共享机制 (图像与通信系列)
二、优化算法
【math】梯度下降法(梯度下降法，牛顿法，高斯牛顿法，Levenberg-Marquardt算法)
10个重要的算法C语言实现源代码：拉格朗日，牛顿插值，高斯，龙贝格，牛顿迭代，牛顿-科特斯，雅克比，秦九昭，幂法，高斯塞德尔
超定方程 最小二乘解 奇异值分解（SVD）
最优化问题中，牛顿法为什么比梯度下降法求解需要的迭代次数更少？
梯度-牛顿-拟牛顿优化算法和实现
三、编译原理
四、算法与数据结构
算法笔记
0050算法笔记——【线性规划】单纯形算法(未完全实现)
[Matlab]科研中的心得（updating）
【数据结构】顺序栈 Stack
【数据结构】顺序队列 Queue
【数据结构】链式栈 Linked_stack
【数据结构】链式队列 Linked_queue
【数据结构】查找算法：二分查找、顺序查找
【数据结构】排序算法：希尔、归并、快速、堆排序
【数据结构】二叉树、AVL树
【数据结构】虎溪校园导游系统
【数据结构】约瑟夫环
五、slam算法、定位、制图、导航
A* 寻路算法
六、ROS
七、数学基础
3D射影几何和射影变换
机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用
理解矩阵（一）
在线性空间中选定基之后，向量刻画对象，矩阵刻画对象的运动，用矩阵与向量的乘法施加运动。矩阵的本质是运动的描述
【math】梯度（gradient）、雅克比矩阵（Jacobian）、海森矩阵（Hessian）
f 的梯度，是与在每一点x的任意向量v的点积为f沿着v的方向的导数的唯一的向量场。雅克比矩阵实际上是对于梯度的一种泛化Hession:为标量的多变量函数的梯度的雅克比矩阵就是二阶导数，也就是Hessian矩阵
八、编程
【Matlab】C++和MATLAB混合编程-DLL篇
九 、技巧与经验
十、 job hunting
夏天的风 2014年阿里（实习）算法工程师面试
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