LEARNDO / HỌC QUA VIỆC LÀM
Mở một bài, làm theo ví dụ nhỏ, rồi thử trên dữ liệu của bạn. Giải thích vừa đủ để hiểu mình đang làm gì.
Các bài đã đăng được phân bổ ngày hiển thị theo lộ trình, từ cũ đến mới. Ngày xuất bản đã lưu vẫn có trong từng bài.
Đại số tuyến tính · Toán cho deep learning / 25 phút đọc
Theo lộ trình ·
Trung cấp · Thực hành · Python và NumPy
Bạn sẽ khử từng ẩn và kiểm tra hạng của ma trận. Qua đó, bạn biết khi nào hệ có một nghiệm, nhiều nghiệm hoặc không có nghiệm.
Mở bài hướng dẫnĐại số tuyến tính · Toán cho deep learning / 25 phút đọc
Theo lộ trình ·
Trung cấp · Thực hành · Python và NumPy
Bạn sẽ biến đổi một hình vuông và đo diện tích sau phép biến đổi. Định thức cho biết diện tích đổi bao nhiêu và khi nào hình mất một chiều.
Mở bài hướng dẫn
Đại số tuyến tính · Toán cho deep learning / 25 phút đọc
Theo lộ trình ·
Trung cấp · Thực hành · Python và NumPy
Bạn sẽ tìm điểm gần nhất trên một đường hoặc một không gian con. Phép chiếu và tính vuông góc giúp giải thích phần thông tin giữ lại và phần bỏ đi.
Mở bài hướng dẫnĐại số tuyến tính · Toán cho deep learning / 25 phút đọc
Theo lộ trình ·
Trung cấp · Thực hành · Python và NumPy
Khi các phép đo không nằm đúng trên một đường, ta chọn đường nào? Bạn sẽ tìm lời giải bình phương tối thiểu và xem dữ liệu gần phụ thuộc làm kết quả nhạy ra sao.
Mở bài hướng dẫnĐại số tuyến tính · Toán cho deep learning / 25 phút đọc
Theo lộ trình ·
Trung cấp · Thực hành · Python và NumPy
Bạn sẽ tìm những hướng mà dữ liệu thay đổi nhiều nhất. PCA giúp giảm số chiều để quan sát và nén dữ liệu, nhưng cũng có thể bỏ mất thông tin hữu ích.
Mở bài hướng dẫnĐại số tuyến tính · Toán cho deep learning / 25 phút đọc
Theo lộ trình ·
Trung cấp · Thực hành · Python và NumPy
Bạn sẽ tách một ma trận thành các thành phần rồi chỉ giữ những thành phần lớn nhất. SVD giúp bạn nhìn rõ sự đánh đổi giữa mức nén và sai số khôi phục.
Mở bài hướng dẫnHình học 3D · Camera và độ sâu / 8 phút đọc
Theo lộ trình ·
Trung cấp · Thực hành
Một tọa độ pixel cho ta hướng nhìn chứ chưa cho khoảng cách tới vật. Ta sẽ chiếu năm điểm 3D lên ảnh, rồi khôi phục chúng khi biết độ sâu.
Mở bài hướng dẫnHình học 3D · Camera và độ sâu / 10 phút đọc
Theo lộ trình ·
Trung cấp · Thực hành
Dùng kích thước đã biết và nhiều khoảng cách để ước lượng tiêu cự, kiểm tra sai số rồi giải thích điều gì thay đổi khi resize ảnh.
Mở bài hướng dẫnHình học 3D · Camera và độ sâu / 10 phút đọc
Theo lộ trình ·
Trung cấp · Thực hành
Tự tạo ma trận quay, đối chiếu với SciPy, quan sát thứ tự quay và xử lý trường hợp gimbal lock bằng kiểm tra ma trận.
Mở bài hướng dẫnHình học 3D · Camera và độ sâu / 8 phút đọc
Theo lộ trình ·
Trung cấp · Đã đọc các bài nền tảng trong cùng chủ đề
Đặt phép quay và tịnh tiến biết trước, chuyển điểm sang camera rồi về lại world để bắt lỗi lấy nghịch đảo.
Mở bài hướng dẫnHình học 3D · Camera và độ sâu / 8 phút đọc
Theo lộ trình ·
Trung cấp · Đã đọc các bài nền tảng trong cùng chủ đề
Dựng điểm 3D từ cùng pixel và giá trị depth theo hai cách, rồi thấy rằng cả hai vẫn có thể chiếu về đúng pixel.
Mở bài hướng dẫnHình học 3D · Camera và độ sâu / 8 phút đọc
Theo lộ trình ·
Trung cấp · Thực hành
Một ma trận nội tại do phần mềm trả về chỉ có ích khi nó giải thích được các quan sát khác. Ta tạo những góc nhìn của một bảng điểm 3D với nội tại đã biết, thêm nhiễu rồi xem calibrateCamera khôi phục được bao nhiêu.
Mở bài hướng dẫn
