as it works

CS131 Computer Vision： Foundations and Applications，Homework7,Object-Detection。
实现人脸检测。
使用Hog表征和滑窗法进行人脸检测，
使用图像金字塔对尺度问题进行改进，
使用DPM(可变形组件模型)进行人脸检测。

CS131 Computer Vision： Foundations and Applications，Homework6：Recognition-Classification。
实现分类算法。
使用SVD进行图像压缩，
使用KNN进行图像识别（分类），
使用PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）对数据进行降维。

CS131 Computer Vision： Foundations and Applications，Homework5：Segmentation-Clustering。
实现聚类算法：K-Means和HAC(凝聚聚类算法)；构建图像的特征序列，进行聚类分割；实现分割结果与GroundTruth的量化评估，根据指标评估聚类算法。

CS131 Computer Vision： Foundations and Applications，Homework4：Resizing SeamCarving。
复现Seam Carving（接缝拼接）算法，实现基于内容感知的图像智能缩放，并且实现图像中目标的移除，了解图像能量图、动态编程。

CS131 Computer Vision： Foundations and Applications，Homework3：Edges-Smart Car Lane Detection。
重点在理解Harris角点检测，HOG描述符，图像匹配，以及RANSAC随机抽样一致，估计仿射变换矩阵，最终实现全景图像拼接。

从《机器人系统设计与制作-Python语言实现》摘录一下如何在ROS使用OpenCV进行图像处理。

介绍一下无人机AR.Drone2代在ROS中的驱动ardrone_autonomy的常规用法。后面SLAM的研究，飞行器的控制就靠它了。

项目来自Udacity 机器学习工程师纳米学位。题目通过对UCI的波士顿房价数据进行分析，训练和测试一个模型，并对模型的性能和预测能力进行测试，重点：数据载入、分割、网格搜索最优化、健壮性测试。

Kaggle入门题目泰坦尼克号幸存者分析，项目来自Udacity 机器学习工程师纳米学位。题目通过对数据进行分析，使用决策函数进行预测。

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。