中国科学院叶世伟矩阵论期末试题和复习资料

资料清单： 1.《数字图像处理》第三版书的知识点总结 2. 19年考试范围、20年考试范围 3. 19年考试原题（图片版）

2018版，非照片！可以复制粘贴！1. （20 分）分别详述 SIFT 特征的提取、描述子构造、以及匹配过程。 2. （20 分）详述 AdaBoost 算法的基本原理及实现过程。 3. （20 分）给定三维空间不共面的 n 个点（ n > 6, 以及这些三维点在一幅图像中的坐标，如何 通过这 n 组 3D-2D 点对应标定相机内外参数（K、R、T) ? （需要保证求得的解是几何误差意 义下的解）

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有循环单元按链式连接的递归神经网络。目前RNN已经广泛应用于语音识别、文本分类等自然语言处理任务中。本文致力于解决和完成自然语言处理中的难题之一——机器自动写诗，采用循环神经网络(RNN)的变体长短时记忆网络（Long Short Term Memory networks， LSTM），通过合理的设计网络结构和算法实现了自动写诗和藏头诗的功能。

图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题。猫狗分类属于计算机视觉中图像分类的一个粗粒度的问题。本文使用pytorch编程框架实现经典且强大的VGG16网络进行猫狗识别分类的任务。实验表明，在给定的验证集上，该方法轻松达到了88%+的准确率，取得了不错的性能效果。

中国科学院大学_强化学习_赵东斌老师_A4纸复习资料，纸质版+PDF打印版

2019年中国科学院大学春季学期计算机视觉考试题目总结与分享_主讲老师胡占义，深度学习（人工智能学院，主讲老师王亮等）

2 最大似然估计与贝叶斯估计的不同（作业） 3 对于c类问题，假定各类条件概率密度函数均为多元正态分布。在最小错误率贝叶斯决策框架下，在什么情况下可以得到线性判别函数？ （作业题，PPT上有） 4 (1) 用parzen窗方法估计概率密度函数p(x)的一般函数形式 (2) 最近邻的一道计算题，类似这道（作业）

收集的国科大计算机学院卜东波老师的算法讲义电子版，不是PPT。

中国科学院大学863考研真题（2016-2020年）.zip