train_arch: vgg(vgg16,vgg19), resnet(resnet_v2_50,resnet_v2_101,resnet_v2_152), inception_v4, inception_resnet_v2,.....

## tensorflow搭建的一个训练框架，包含模型有：vgg(vgg16,vgg19), resnet(resnet_v2_50,resnet_v2_101,resnet_v2_152), inception_v4, inception_resnet_v2等。
## 此框架主要针对分类任务， 后面会陆续搭建多任务多标签、检测、以及rnn等框架，欢迎关注。
使用说明：
搭建时使用的环境为：Python3.5, tensorflow1.4

具体的信息查看：train_cnn_v0； train_cnn_v1

- [train_cnn_v0](https://github.com/MachineLP/train_arch/tree/master/train_cnn_v0)： 实现基础cnn训练，数据读取方式慢。

- [train_cnn_v1](https://github.com/MachineLP/train_arch/tree/master/train_cnn_v1)： 优化数据读取的方式，学习率加入衰减。

- [train_cnn-rnn](https://github.com/MachineLP/train_cnn-rnn)：在train_cnn_v0基础上加入rnn。

- [train_cnn-rnn-attention_v0](https://github.com/MachineLP/train_cnn-rnn-attention)：在train_cnn_v0基础上加入rnn、attention。

- [train_cnn_multiGPU_v0](https://github.com/MachineLP/train_arch/tree/master/train_cnn_multiGPU_v0)：使用多GPU训练(默认两块gpu)，以上其他框架使用多GPU，只需把train.py替换掉就可以了。

- [train_cnn_multilabel](https://github.com/MachineLP/train_cnn_multilabel)： 多任务多标签训练及其总结。

- [train_cnn_GANs](https://github.com/MachineLP/train_cnn_GANs)： GANs训练及其总结。

- [TensorFlow基础教程](https://github.com/MachineLP/Tensorflow-)：理论及其代码实践。

- [python实践教程](https://github.com/MachineLP/py_workSpace)：MachineLP的日常代码。

对dl感兴趣，还可以关注我的博客，这是我的博客目录：（地址： http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422372 ）
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**机器学习进阶系列：(下面内容在微信公众号同步)**

1. [机器学习-1：MachineLN之三要素](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78955063)

2. [机器学习-2：MachineLN之模型评估](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78959353)

3. [机器学习-3：MachineLN之dl](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78980142)

4. [机器学习-4：DeepLN之CNN解析](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78986089)

5. [机器学习-5：DeepLN之CNN权重更新（笔记）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78959211)

6. [机器学习-6：DeepLN之CNN源码](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79010248)

7. [机器学习-7：MachineLN之激活函数](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79007801)

8. [机器学习-8：DeepLN之BN](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79019518)

9. [机器学习-9：MachineLN之数据归一化](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79031089)

10. [机器学习-10：MachineLN之样本不均衡](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79040390)

11. [机器学习-11：MachineLN之过拟合](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79057073)

12. [机器学习-12：MachineLN之优化算法](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79070721)

13. [机器学习-13：MachineLN之kNN](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79091913)

14. [机器学习-14：MachineLN之kNN源码](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79101209)

15. [](http://mp.blog.csdn.net/postedit/79135612)[机器学习-15：MachineLN之感知机](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79135612)

16. [机器学习-16：MachineLN之感知机源码](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79135767)

17. [机器学习-17：MachineLN之逻辑回归](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79157777)

18. [机器学习-18：MachineLN之逻辑回归源码](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79157841)

19. [机器学习-19：MachineLN之SVM（1）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79184858)

20. [机器学习-20：MachineLN之SVM（2）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79202089)

21. [机器学习-21：MachineLN之SVM源码](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79224119)

22. [机器学习-22：MachineLN之RL](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79240997)

**人脸检测系列：**

1. [人脸检测——AFLW准备人脸](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/74682464)

2. [人脸检测——生成矫正人脸——cascade cnn的思想， 但是mtcnn的效果貌似更赞](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/74690865)

3. [人脸检测——准备非人脸](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/74719498)

4. [人脸检测——矫正人脸生成标签](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/74853099)

5. [人脸检测——mtcnn思想，生成negative、positive、part样本。](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78051411)

6. [**人脸检测——滑动窗口篇（训练和实现）**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77816493)

7. [**人脸检测——fcn**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78036382)

8. [简单的人脸跟踪](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77989896)

9. [Face Detection(OpenCV) Using Hadoop Streaming API](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78173740)

10. [Face Recognition(face_recognition) Using Hadoop Streaming API](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78175803)

11. [非极大值抑制（Non-Maximum-Suppression）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53376516)

**OCR系列：**

**1. [tf20: CNN—识别字符验证码](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53869816)**

2. [**身份证识别——生成身份证号和汉字**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78581949)

3. [**tf21: 身份证识别——识别身份证号**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78582128)

4. **[tf22: ocr识别——不定长数字串识别](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78582417)**

**机器学习，深度学习系列:**

1. [反向传播与它的直观理解](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54728707)

2. [卷积神经网络（CNN）：从原理到实现](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54865609)

3. [机器学习算法应用中常用技巧-1](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54890040)

4. [机器学习算法应用中常用技巧-2](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54890046)

5. [一个隐马尔科夫模型的应用实例：中文分词](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54891582)

6. [**Pandas处理csv表格**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54923429)

7. [sklearn查看数据分布](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54973495)

8. [TensorFlow 聊天机器人](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/57518873)

9. [YOLO](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/60321879)

10. [感知机--模型与策略](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/61413859)

11. [从 0 到 1 走进 Kaggle](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/72794198)

12. [python调用Face++，玩坏了！](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/74149097)

13. [人脸识别keras实现教程](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/74332028)

14. [机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/76360351)

15. [CNN—pooling层的作用](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77159143)

16. [trick—Batch Normalization](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77159778)

17. [**tensorflow使用BN—Batch Normalization**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77188011)

18. [trick—Data Augmentation](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77193754)

19. [CNN图图图](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77367172)

20. [为什么很多做人脸的Paper会最后加入一个Local Connected Conv？](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77795902)

21. [**Faster RCNN：RPN，anchor，sliding windows**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77887230)

22. [**深度学习这些坑你都遇到过吗？**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77961624)

23. [**image——Data Augmentation的代码**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78086604)

24. [8种常见机器学习算法比较](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/52937983)

25. [几种常见的激活函数](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/52710698)

26. [**Building powerful image classification models using very little data**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78519629)

27. [**机器学习模型训练时候tricks**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78519727)

28. [OCR综述](https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/ocr.html#handwritten-recognition)

29. [一个有趣的周报](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78757109)

30. [根据已给字符数据，训练逻辑回归、随机森林、SVM，生成ROC和箱线图](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78835541)

**图像处理系列：**

1. [python下使用cv2.drawContours填充轮廓颜色](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77720368)

2. [imge stitching图像拼接stitching](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53433048)

3. [用python简单处理图片（1）：打开\显示\保存图像](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/52652256)

4. [用python简单处理图片（2）：图像通道\几何变换\裁剪](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/52652273)

5. [用python简单处理图片（3）：添加水印](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/52652296)

6. [用python简单处理图片（4）：图像中的像素访问](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/52652300)

7. [用python简单处理图片（5）：图像直方图](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/52652309)

8. [**仿射变换，透视变换：二维坐标到二维坐标之间的线性变换，可用于landmark人脸矫正。**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78678872)

**代码整合系列：**

1. [windows下C++如何调用matlab程序](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77480325)

2. [ubuntu下C++如何调用matlab程序](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77529096)

3. [matlab使用TCP/IP Server Sockets](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77745476)

4. [ubuntu下C++如何调用python程序，gdb调试C++代码](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77864743)

5. [How to pass an array from C++ to an embedded python](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77891487)

6. [如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78169554)

7. [图像的遍历](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53513710)

8. [**ubuntu下CMake编译生成动态库和静态库，以OpenTLD为例。**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78663269)

9. [**ubuntu下make编译生成动态库，然后python调用cpp。**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78675033)

**数据结构和算法系列：**

1. [堆排序](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78200711)

2. [red and black (深度优先搜索算法dfs)](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48781603)

3. [深度优先搜索算法](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48729681)

4. [qsort原理和实现](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48688457)

5. [stack实现queue ; list实现stack](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48594323)

6. [另一种斐波那契数列](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48573545)

7. [堆和栈的区别(个人感觉挺不错的)](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/49159499)

8. [排序方法比较](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/52502824)

9. [漫画 ：什么是红黑树？](https://mp.weixin.qq.com/s/JJVbi7kqDpLUuh696J7oLg)

10. [牛客网刷题](https://www.nowcoder.com/activity/oj)

11. [莫烦python 666](https://morvanzhou.github.io/)

**kinect 系列：**

1. [Kinect v2.0原理介绍之一：硬件结构](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/46713807)

2. [Kinect v2.0原理介绍之二：6种数据源](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/46849253)

3. [Kinect v2.0原理介绍之三：骨骼跟踪的原理](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/46849309)

4. [Kinect v2.0原理介绍之四：人脸跟踪探讨](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/46849357)

5. [Kinect v2.0原理介绍之五：只检测离kinect最近的人脸](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/47809401)

6. [Kinect v2.0原理介绍之六：Kinect深度图与彩色图的坐标校准](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48212085)

7. [Kinect v2.0原理介绍之七：彩色帧获取](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48212377)

8. [Kinect v2.0原理介绍之八：高清面部帧(1) FACS 介绍](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48212631)

9. [Kinect v2.0原理介绍之九：高清面部帧(2) 面部特征对齐](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48212757)

10. [Kinect v2.0原理介绍之十：获取高清面部帧的AU单元特征保存到文件](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48780361)

11. [kinect v2.0原理介绍之十一：录制视频](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77929405)

12. [Kinect v2.0原理介绍之十二：音频获取](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/49204931)

13. [Kinect v2.0原理介绍之十三：面部帧获取](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/50434088)

14. [Kinect for Windows V2和V1对比开发___彩色数据获取并用OpenCV2.4.10显示](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48948861)

15. [Kinect for Windows V2和V1对比开发___骨骼数据获取并用OpenCV2.4.10显示](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48949055)

16. [用kinect录视频库](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48946543)

**tensorflow系列：**

1. [](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422315)[Ubuntu 16.04 安装 Tensorflow(GPU支持)](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868411)

2. [使用Python实现神经网络](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868414)

3. [tf1: nn实现评论分类](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868418)

4. [tf2: nn和cnn实现评论分类](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868422)

5. [tf3: RNN—mnist识别](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868425)

6. [tf4: CNN—mnist识别](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868430)

7\.  [tf5: Deep Q Network—AI游戏](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868436)

8. [tf6: autoencoder—WiFi指纹的室内定位](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868533)

9. [tf7: RNN—古诗词](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868544)

10. [tf8:RNN—生成音乐](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868549)

11. [tf9: PixelCNN](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868557)

12. [tf10: 谷歌Deep Dream](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868560)

13. [tf11: retrain谷歌Inception模型](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53868568)

14. [tf12: 判断男声女声](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54600398)

15. [tf13: 简单聊天机器人](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53869660)

16. [tf14: 黑白图像上色](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53869682)

17. [tf15: 中文语音识别](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53869701)

18. [tf16: 脸部特征识别性别和年龄](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53869712)

19. [tf17: “声音大挪移”](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53869724)

20. [tf18: 根据姓名判断性别](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53869732)

21\.  [tf19: 预测铁路客运量](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53869802)

22. [**tf20: CNN—识别字符验证码**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53869816)

23. [tf21: 身份证识别——识别身份证号](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78582128)

24. [](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78582417)[tf22: ocr识别——不定长数字串识别](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78582417)

25. [tf23: “恶作剧” --人脸检测](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53978811)

26. [tf24: GANs—生成明星脸](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54380277)

27. [](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54706771)[tf25: 使用深度学习做阅读理解+完形填空](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54428325)

28. [tf26: AI操盘手](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54706771)

29. [tensorflow_cookbook--preface](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/70837573)

30. [01 TensorFlow入门（1）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/70837638)

31. [01 TensorFlow入门（2）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/70849334)

32. [02 The TensorFlow Way（1）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/70884624)

33. [02 The TensorFlow Way（2）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/70887213)

34. [02 The TensorFlow Way（3）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/71038528)

35. [03 Linear Regression](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/71064855)

36. [04 Support Vector Machines](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/71078010)

37. [tf API 研读1：tf.nn，tf.layers， tf.contrib概述](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77833481)

38. [tf API 研读2：math](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77847410)

39. [tensorflow中的上采样(unpool)和反卷积(conv2d_transpose)](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77936259)

40. [tf API 研读3：Building Graphs](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77944301)

41. [tf API 研读4：Inputs and Readers](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77946268)

42. [](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77967231)[tf API 研读5：Data IO](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77967231)

43. [tf API 研读6：Running Graphs](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/77967995)

44. [**tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78238807)

45. [**Tensorflow使用的预训练的resnet_v2_50，resnet_v2_101，resnet_v2_152等模型预测，训练**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78272811)

46. [**tensorflow下设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的情况**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78292475)

47. [**工业器件检测和识别**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78359194)

48. [**将tf训练的权重保存为CKPT,PB ,CKPT 转换成 PB格式。并将权重固化到图里面,并使用该模型进行预测**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78404980)

49. **[tensorsor快速获取所有变量，和快速计算L2范数](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422315)**

50. [**cnn+rnn+attention**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78495870)

51. [Tensorflow实战学习笔记](https://github.com/MachineLP/Tensorflow-)

52. [tf27: Deep Dream—应用到视频](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53869830)

53. [tf28: 手写汉字识别](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53869837)

54. [tf29: 使用tensorboard可视化inception_v4](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79115556)

55. [tf30: center loss及其mnist上的应用](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79184966)

56. [tf31: keras的LSTM腾讯人数在线预测](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79186993)

57. [tf32: 一个简单的cnn模型：人脸特征点训练](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79187157)

58. [tf33: 图片降噪：卷积自编码](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/79246179)

**C++系列：**

1. [c++ primer之const限定符](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/46848613)

2. [c++primer之auto类型说明符](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/46849697)

3. [c++primer之预处理器](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/46853869)

4. [c++primer之string](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/46860037)

5. [c++primer之vector](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/46885087)

6. [c++primer之多维数组](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/46933199)

7. [c++primer之范围for循环](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/47706255)

8. [c++primer之运算符优先级表](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/47706423)

9. [c++primer之try语句块和异常处理](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/47707669)

10. [c++primer之函数(函数基础和参数传递)](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/47783193)

11. [c++primer之函数(返回类型和return语句)](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/47808711)

12. [c++primer之函数重载](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/47834667)

13. [c++重写卷积网络的前向计算过程，完美复现theano的测试结果](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48010697)

14. [c++ primer之类](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48165685)

15. [c++primer之类（构造函数再探）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48198595)

16. [c++primer之类（类的静态成员）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48199161)

17. [c++primer之顺序容器（容器库概览）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48209805)

18. [c++primer之顺序容器（添加元素）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48226673)

19. [c++primer之顺序容器（访问元素）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48230053)

**OpenCV系列：**

1. [自己训练SVM分类器，进行HOG行人检测。](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53243604)

2. [opencv-haar-classifier-training](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53096367)

3. [vehicleDectection with Haar Cascades](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53087675)

4. [LaneDetection](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53083143)

5. [OpenCV学习笔记大集锦](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53063627)

6. [Why always OpenCV Error: Assertion failed (elements_read == 1) in unknown function ?](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53000619)

7. [目标检测之训练opencv自带的分类器（opencv_haartraining 或 opencv_traincascade）](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/52997019)

8. [车牌识别 之 字符分割](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/52672747)

9. **[仿射变换，透视变换：二维坐标到二维坐标之间的线性变换，可用于landmark人脸矫正。](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78678872)**

10. [opencv实现抠图（单一背景），替换背景图](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78863756)

**python系列（**web开发、多线程等**）：**

1. [**flask的web开发，用于机器学习（主要还是DL）模型的简单演示。**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78818334)

2. **[python多线程，获取多线程的返回值](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78835348)**

3. [文件中字的统计及创建字典](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78914151)

**其他:**

1. [MAC平台下Xcode配置使用OpenCV的具体方法 (2016最新)](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53067565)

2. [**python下如何安装.whl包？**](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/51817390)

3. [给中国学生的第三封信：成功、自信、快乐](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/47972321)

4. [自己-社会-机器学习](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/48604145)

5. [不执著才叫看破，不完美才叫人生。](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/49079047)

6. [PCANet的C++代码——详细注释版](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/51213280)

7. [责任与担当](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/51841590)

8. [好走的都是下坡路](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53244402)

9. [一些零碎的语言，却触动到内心深处。](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/53186012)

10. [用一个脚本学习 python](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54428373)

11. [一个有趣的周报](http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78757109)

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