本文介绍rfcn用于物体检测。faster rcnn之所以慢，是因为这种网络将rpn预测出候选区域之后，还需要对每个区域独立地计算类别概率和bbox位置。而本文提出的算法基本上都是对整张图像进行卷积，减少很多计算量。具体上，本文提出position-sensitive score maps 来出来不同的roi。精度与faster rcnn差不多，速度快2.5到20倍。
本文介绍ctc算法1。之前有了解过大致细节，发现还是很容易忘记。还是需要自己啃一下论文。以下是论文笔记。有一些疑问，待看了源码再做补充。
Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks ↩
熟悉vim jedi的人，每次要跳转的时候，碰到下面这句报错是不是很烦。明明安装了啊。之前也以为是jedi或者jedi-vim的问题，重新安装了几遍未果。甚至也怀疑过python版本问题。
Please install Jedi if you want to use jedi-vim
今天抽空解决了这个问题。下面先从重新编译安装vim开始讲起，再讲mac下需要注意的事项。
本文记录mxnet转ncnn的其中一个坑。前面几个都成功了，最后一条调试了一天终于搞定。
之前模型移植都是使用mxnet的amalgamation， 单个文件纯c++代码。使用这种方式的好处当然是编译简单无依赖。缺点却也日益突出：
shm_open，这个函数是为了nccl加入的。所以mxnet可能会为了训练进行性能优化，导致客户端移植日益复杂。但是对于客户端来说，很多代码是没有必要的本文是给新人培训的材料，适合对版本控制有所了解，但对git不够熟悉的人群。
本文介绍git的基本用法。大家心里先有一个问题，github上一个项目几百个人到底应该怎么管理？
本文是研究mxnet graph的一些代码记录。有待整理
svm推导，详见pluskid博客。
给公司技术评级准备的数据结构考题。考察都是基础内容，没敢出太难。虽然这样，大部分人只能回答上部分题目。现在感觉再提起以前搞ACM做各种状态题目，有点装逼的感觉。。。
基本能答上欢迎加入我们。