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微信公众号《AI蜗牛车》，公众号致力于技术项目化，具体化，思考化，会写系列的项目工程文章，细致到位，也会写一个读物的读书笔记，或者一个语言/框架的学习笔记，也会写一些个人思考，个人反思，个人故事，所见所闻，在这里你可能会遇见你所遇到过的，但也一定会遇到新的东西，这样才有意思。

AI蜗牛车个人介绍

笔名：AI蜗牛车

Github/公号博主id为Che_Hongshu

黑龙江哈尔滨人，纯正东北爷们

东南大学硕士、CSDN博客专家

知乎目前专栏正在加快写作中

可以关注公号，点击知乎，获得链接

本科一年级自学各种技术至今，自认为没有一门精通的技术

主要研究方向：时空序列预测、时间序列数据挖掘、异常检测

打过不错的比赛、发过算顶级的paper。

搞得了工程，也玩了玩科研。

目前在AI这个领域偷偷苟活的热爱技术的小蜗牛。

喜欢写作，喜欢分享技术

喜欢篮球，打过半职业饮水机位置

喜欢livehouse，近距离的真质感

喜欢绿凯，忠实凯蜜

强烈推荐看下以下这篇文章

2019年的个人总结和2020年的一些展望

个人微信：加时请注明（昵称+公司/学校+方向）不给予信息不拉群

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系统化手把手AI项目

【手把手AI项目】一、安装win10+linux-Ubuntu16.04的双系统（全网最详细）

【手把手AI项目】二、ubuntu16.04+caffe＋CUDA10.0+cudnn7.4+python2.7

【手把手AI项目】三、利用Anaconda配置tensorflow-gpu环境（linux+windows）

【手把手AI项目】四、Caffe_ssd安装以及利用VOC2012,VOC2007数据集测试VGG_SSD网络

【手把手AI项目】五、自己制作图像VOC数据集--用于Objection Detection（目标检测）

【手把手AI项目】六、Caffe实现MobileNetSSD及各个文件详细解释，利用自己的数据集训练MobileNetSSD模型

【手把手AI项目】七、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在PC端的使用(objection detection)

【手把手AI项目】八、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在Android端的使用--Cmake编译(目标检测)上篇

【手把手AI项目】八、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在Android端的使用--Cmake编译(目标检测)下篇

【手把手AI项目】九、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在Android端的使用-Cmake编译补充篇章(多目标)

【手把手AI项目】十、利用量化工具caffe-int8-convert-tools实现caffemodel量化

【手把手AI项目】十一、深度学习中模型model的剪枝笔记

python三大库的总结

【Data Mining】机器学习三剑客之Numpy常用用法总结

【Data Mining】机器学习三剑客之Pandas常用用法总结上

【Data Mining】机器学习三剑客之Pandas常用用法总结下

【Data Mining】机器学习三剑客之Matplotlib常用用法总结上

机器学习、深度学习、python其他文章

【TOOLS】在云服务器上托管执行自己的python3工程程序

【TOOLS】python3利用SMTP进行邮件Email自主发送

【TOOLS】Pandas如何进行内存优化和数据加速读取（附代码详解）

【TOOLS】读取文件夹中所有文本数据，并用open打开单个数据进行处理最终输出.csv文件

【TOOLS】本地利用ssh远程连接服务器并启用远程服务器的jupyter lab并配置好anaconda的环境

【TOOLS】Linux环境下升级python2.7到python3.6

【TensorFlow学习笔记】对图片数据的预处理一、-编码解码调整大小色彩亮度

【TensorFlow学习笔记】对图片数据的预处理二、画标注框，预处理完整框架

【TensorFlow实战笔记】 迁移学习实战--卷积神经网络CNN-Inception-v3模型

【TensorFlow实战笔记】卷积神经网络CNN入门实战-cifar10数据集（tensorboard可视化）

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【Deep Learning】通俗大白话详述RNN理论和LSTM理论

【Deep Learning】详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别

【Deep Learning】为什么卷积神经网络中的“卷积”不是卷积运算?

【openpyxl】python中对Excel进行写入操作，写入一列或者一行

【opencv】Linux下安装opencv3.4.3

【Basic algorithm学习笔记】 排序

【Basic algorithm学习笔记】 队列、栈、链表

【Basic algorithm学习笔记】 枚举

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【剑指Offer】复杂链表的复制 -python

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【剑指Offer】调整数组顺序使奇数位于偶数前面 -python

ReID(一)：什么是ReID？如何做ReID？ReID数据集？ReID评测指标？

ReID(二)：baseline构建：基于PyTorch的全局特征提取网络（Finetune ResNet50+tricks）

ReID(三)：进阶：学习分块局部特征

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【linux】 不要再暴力关机了，讲讲我最近遇到的问题和完美解决方案

【随笔】Pandas三种实现数据透视表的方法

资源分享和总结

【资源分享】对于时间序列，你所能做的一切.

【经验分享】鹅厂机器学习岗暑期实习面经总结

【串讲总结】RNN、LSTM、GRU、ConvLSTM、ConvGRU、ST-LSTM

【串讲总结】序列模型结构之普通堆叠、Encoding-Decoding、Encoding-Forcasting

【串讲总结】array, list, tensor，Dataframe，Series之间互相转换总结

AI竞赛

Predict Future Sales（时间序列）——Kaggle银牌（TOP 4%）基础方案（一）：赛题背景和数据字段分析

Predict Future Sales（时间序列）——Kaggle银牌（TOP 4%）基础方案（二）：EDA和数据预处理

Predict Future Sales（时间序列）——Kaggle银牌（TOP 4%）基础方案（三）：特征工程及线下验证划分

Predict Future Sales（时间序列）——Kaggle银牌（TOP 4%）基础方案（四）：单模预测及模型融合

paper reading

【KDD19】A Machine Learning Approach for Weather Forecasting

【IEEE】A Generative Adversarial Gated Recurrent Unit Model for PN

时空序列预测系列文章

【时空序列预测第一篇】什么是时空序列问题？这类问题主要应用了哪些模型？主要应用在哪些领域？

【时空序列预测第二篇】Convolutional LSTM Network-paper reading

【时空序列预测第三篇】时空序列预测模型之PredRNN（用ST-LSTM的预测学习循环神经网络）

【时空序列预测第四篇】时空序列预测模型之PredRNN++（旨在解决时空预测的深层次时间困境）

【时空序列预测第五篇】时空序列预测模型之Memory In Memory（学习高阶非平稳特征信息）

【时空序列预测第六篇】时空序列预测模型之EIDETIC 3D LSTM（结合3DConv与RNN）

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【时空序列预测实战】风险时空预测？keras之ConvLSTM实战来搞定

白话机器学习系列文章

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pytorch系列文章

【DL知识拾贝】Pytorch版本第一篇：激活函数大汇总

【DL知识拾贝】Pytorch版本第二篇：损失函数大汇总

【DL知识拾贝】Pytorch版本第三篇：优化器大汇总

【DL知识拾贝】Pytorch版本第四篇：如何调整学习率

【PyTorch修炼】一、安装GPU的pytorch详细教程(避坑)

【PyTorch修炼】二、带你详细了解并使用Dataset以及DataLoader

【PyTorch修炼】三、先做减法，具体例子带你了解torch使用的基本套路（简单分类和时间序列预测小例子）

考研和求职

考研、从杭电到清华、努力、规划、踏实、自律。

【经验分享】学长，我也想考清华！

【经验分享】鹅厂机器学习岗暑期实习面经总结

【经验分享】从小小白到小白的上岸之路（腾讯、美团暑期实习）

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