欢迎想入门CNN和深度学习的朋友们阅读论文。 GoogleNet始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层冰带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。  为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做到了22层，利用inception结构，这个结构很好地利用了网络中的计算资源，并且在不增加计算负载的情况下，增加网络的宽度和深度。同时，为了优化网络质量，采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在分类和检测上都取得了不错的效果。  最近深度学习的发展，大多来源于新的想法，算法以及网络结构的改善，而不是依赖于硬件，新的数据集，更深的网络，并且深度学习的研究不应该完全专注于精确度的问题上，而更应该关注与网络结构的改善方面的工作。

做了一年多的智能车，积累了不少资料，把认为比较重要的几篇发给大家学习交流。里面主要是：路径识别、模糊控制、图像识别、 黑线提取等的一些经典论文，大部分是硕士毕业论文。 论文题目： 1、基于路径识别的巡线机器人控制系统设计 2、基于视觉的智能车模糊PID控制算法 3、摄像头黑线识别算法和赛车行驶控制策略 4、图像采集与处理在智能车系统中的应用 。。。。。

将两张图像进行融合，基于梯度场的图像重建,类比于频域变换，梯度场的变换对图像的质量也能产生影响。

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在分布式环境中，保证数据一致性，是系统可用性和可靠性的保障。最近一致在学习Diego Ongaro的大作“A DISSERTATION SUBMITTED TO THE DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE AND THE COMMITTEE ON GRADUATE STUDIES OF STANFORD UNIVERSITY IN PARTIAL FULFILLMENT OF THE REQUIREMENTS FOR THE DEGREE OF DOCTOR OF PHILOSOPHY”

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