常用和不常用的可视化工具
介绍一堆用过的可视化工具，用在服务器+深度学习上的。
Sacred 深度学习实验管理工具
介绍一款名为sacred的工具，如何安装，如何用于深度学习试验管理
CNN图像分类技巧集锦（论文笔记）
论文 《Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks》的笔记
YOLO v1 论文阅读笔记
目标检测论文 《You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection》的笔记
搭建实验室公共GPU服务器
使用LXD, ZFS搭建一台多人共用且不冲突的GPU深度学习服务器。
PyTorch在CIFAR-10数据集上的训练及测试过程
用Pytorch在CIFAR-10数据集上测试，定义简单两层卷积、实现可视化和用自取图像测试。
SSD 论文阅读笔记
目标检测论文 《Single Shot MultiBox Detector》的笔记
在PASCAL VOC数据集上的多目标检测
参照fast.ai第九课的课程和代码，逐步实现： 多标签分类； 构建多分类和多BBox的数据集； 基于ResNet34，构建SSD网络结构；基于anchor box，定义SSD损失函数； 创建更多的anchor来优化模型； 使用Focal Loss；NMS选BBox。
在PASCAL VOC数据集上的单目标检测
参照fast.ai第八课的课程和代码，逐步实现： 读取分析PASCAL数据集； 实现图像最大目标分类预测； 实现图像最大目标BBOX区域预测；实现BBOX和分类的同时预测。
PyTorch 番外篇：Pytorch中的TensorBoard（TensorBoard in PyTorch）
Pytorch番外S04E01：Pytorch中的TensorBoard（TensorBoard in PyTorch）。TensorBoard利用TensorBoard对MINIST分类训练过程可视化
