图像压缩领域
1. 传统图像压缩
方法
主页
说明
JPEG XL
https://jpeg.org/jpegxl/
JPEG 小组提出，目前最好的图像压缩方法
CMIX
http://www.byronknoll.com/cmix.html
无损数据压缩方法，以高 CPU/内存使用率换高压缩比
Lepton
https://github.com/dropbox/lepton
对 JPEG 图片进行无损压缩，节省近 22%22\%22% 的大小
FLIF
https://flif.info/
无损图像压缩方法，目前已停止开发（被 JPEG XL 取代）
AVIF
https://aomediacodec.github.io/av1-avif/
开放媒体联盟 AOMedia 提出
HEIC
https://hevc.hhi.fraunhofer.de/
MPEG 小组提出，基于 HEVC，不开源
Webp
https://developers.google.com/speed/webp
Google 提出，无损模式比 PNG 小 26%26\%26%，有损模式比 ...
AI会议接收论文列表汇总
Conferences’ accepted paper lists
❗ 建议使用 dblp 和 Aminer 查询。
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2017
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2018
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2023
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AAAI-23
August 15, 2021
November 18, 2022
AAAI-22
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September 8, 2021
November 29, 2021
AAAI-21
🔗
AAAI-20
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AAAI-1 ...
2022年论文阅读清单
03 月
2016-PCS-End-to-end optimization of nonlinear transform codes for perceptual quality
2016-ICLR-Density Modeling of Images using a Generalized Normalization Transformation
04 月
2017-ICLR-End-to-end Optimized Image Compression
2018-ICLR-Variational image compression with a scale Hyper-prior
2016-CVPR-Deep Residual Learning for Image Recognition
2021-Arxiv-Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
05 月
2017-CVPR-PointNet: Deep Learning on Point Sets for ...
论文十问
1. 简介
论文十问由沈向洋博士提出，他鼓励大家带着这十个问题去阅读论文，用有用的信息构建认知模型。个人也觉得论文十问对阅读论文非常有帮助，故此记下，同时记录一些经典的论文十答作为典范参考。
2. 内容
Q1：论文试图解决什么问题？
Q2：这是否是一个新的问题？
Q3：这篇文章要验证一个什么科学假设？
Q4：有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？
Q5：论文中提到的解决方案之关键是什么？
Q6：论文中的实验是如何设计的？
Q7：用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？
Q8：论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
Q9：这篇论文到底有什么贡献？
Q10：下一步呢？有什么工作可以继续深入？
3. 经典案例
Paper 十问
AI论文学习资料汇总
1. 视频讲解
跟李沐学AI：讲解的非常透彻明了。
2. 科研工具
工具
推荐
说明
ReadPaper
四星
论文阅读神器！
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AI 科研工具大礼包！
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DBLP
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DBLP 计算机科学书目提供有关主要计算机科学期刊和会议录的开放书目信息，可谓论文信息检索查询大利器！
Conference-Accepted-Paper-List
AI 会议论文 Paper List 大汇总！
领研
三星
一个获取各个领域行业最新进展的科研资讯平台。
3. 实验工具
Wandb：Weights & Biases 可以帮助跟踪机器学习项目，记录运行中的超参数和输出指标(Metric)，然后对结果进行可视化和比较。
Optuna：Optuna 是一个自动超参搜索框架，解放一线炼丹者的双手！
NNI ...
阅读计划
2022
数学类
《A First Course in Wavelets with Fourier Analysis(2nd)》by Albert Boggess, Francis J. Narcowich
中译本《小波与傅里叶分析基础》by 芮国胜，康健等
《THEORIES OF INTEGRATION — The Integrals of Riemann, Lebesgue, Henstock-Kurzweil, and McShane(2nd)》by Douglas S Kurtz, Charles W Swartz
《Variational Bayesian Learning Theory》by Nakajima, S.Watanabe, K.Sugiyama
《Generalized Latent Variable Modeling Multilevel Longitudinal And Structural Equation Models》by Anders Skrondal, Sophia Rabe-Hesketh
《统计学习》by 李 ...
会议投稿相关资料
1. CCF 列表
会议投稿汇总
2. AI 相关
会议投稿汇总
课程计划
技术类
DLSS & RLSS 2017 - Montreal
Deep Reinforcement Learning, 2018
Generative Adversarial Network (GAN), 2018
动手学深度学习在线课程
OpenMMLabCourse
哲学类
西方哲学史 - 张志伟
数学类
[常微分方程]
被讨厌的勇气
《被讨厌的勇气》— 岸见一郎
「如果说自卑是人类与世界互动的必然结果，那么勇气就是人们在追寻意义人生中的必然能力。它就藏在每个生命体的某个角落，期待着特别的机遇。」
「不死不生。对于一个渴望摆脱旧日模式、重新生出一个自己的人来说，勇气总是第一位的。这个勇气包括不怕试错、不怕被黑、被死千回还能重新活过来的力量。」
「发生什么事不重要，我们怎么看待这些事才重要。」
「生活给我们各种束缚。第一个束缚来自过去，重要的不是过去，而是你怎么看待过去；第二个束缚来自人际关系，理想的人际关系大概是我爱你，但与你无关；第三个束缚来自未来，当下才是生活的真谛。当我们从这些束缚中解脱出来，会发现我们其实一直很自由，真正让我们裹足不前的，原来是我们自己。」
「人生不是由别人赋予的，而是由自己选择的，是自己选择自己如何生活。」
「重要的不是被给予了什么，而是如何去利用被给予的东西。」
「你的不幸，皆是自己选择的。」
「无论之前的人生发生过什么，都对今后的人生如何度过没有影响。」
「一切烦恼都是人际关系的烦恼。只要涉入人际关系，就会或大或小地受伤，也会伤害别人。」
「人生不是与他人的比赛。我 ...
量化笔试数理知识复习
概率论
常用公式
数学描述
全概率公式
$P(X) = \sum_n P(X, Y_i) = \sum_n P(X
条件概率公式
$P(X
贝叶斯公式
$P(X, Y) = P(X
统计
切比雪夫不等式
设随机变量 XXX 具有数学期望 E(X)=μE(X) = \muE(X)=μ，方差 D(X)=σ2D(X) = \sigma^2D(X)=σ2，则对于任意正数 ε\varepsilonε，不等式
P{∣X−μ∣≥ε}≤σ2ε2P\{ |X - \mu| \geq \varepsilon \} \leq \frac{\sigma^2}{\varepsilon^2}
P{∣X−μ∣≥ε}≤ε2σ2
或者
P{∣X−μ∣<ε}≥1−σ2ε2P\{ |X - \mu| \lt \varepsilon \} \geq 1 - \frac{\sigma^2}{\varepsilon^2}
P{∣X−μ∣<ε}≥1−ε2σ2
弱大数定理
设 X1,X2,⋯X_1, X_2, \cdotsX1,X2,⋯ 是相互独立，服从同一分布的随机变量序列，且具有 ...
你当像鸟飞往你的山
《你当像鸟飞往你的山》— 塔拉·韦斯特弗
「负罪感源于一个人对自身不幸的恐惧，与他人无关。」
「过去是一个幽灵，虚无缥缈，没什么影响力。只有未来才有分量。」
「见证和体验超越父亲所给予我的更多的真理，并用这些真理构建我自己的思想。」
「当生活本身已经如此荒唐，谁知道什么才能算作疯狂。」
「尽管我已经弃绝了父亲的世界，却从未寻找到生活在这个世界上的勇气。」
「消极自由是不外部限制或阻碍的自由。积极自由是自制，由自我掌控的自我统治。拥有积极自由就是控制自己的思想，从非理性的恐惧和信仰中解放出来，从上瘾、迷信和所有其他形式的自我强迫中解脱出来。」
「我只是无法忍受别人拍着我的背，对我说多么令人印象深刻。我希望过有意义的生活，而在我看来，交代那些没有任何意义。」
「无论你成为谁，无论你把自己变成了什么，那就是你本来的样子。它一直在你心中， 不是在其他任何地方，而是在于你自己。」
「比起仁慈，我更能容忍任何形式的残忍。赞美于我来说是一种毒药，我被它噎住了。」
「承认不确定性，就是被迫承认自己的软弱和无能，但也意味着你相信你自己。」
「对我来说重要的不是爱情或友情，而是我自 ...
Python模块logging
1. 简介
