介绍 metric learning （度量学习）的概念，并重点分析一篇论文。（仅作为学习笔记）

机器学习中出现的不平衡类别问题的分析、常用的解决方案。 定义 不同类别训练数据样本的数量相差很大，导致传统意义上的衡量指标“准确率” 失去了意义。

介绍 weights initialization（权重初始化），重点介绍 xaiver 和 he initialization 方式。

yolo 系列的学习笔记。

2021年 LeetCode 刷题笔记。

针对图像领域，对比总结几种常见的数据增强方式。

简单梳理一下目标检测的发展，并重点介绍最近的工作：detr。

CLIP 调研学习

主要介绍同步、异步、协程的概念；在实践部分给出了code 样本和网络下载图像的异步程序。异步的使用场景：network-based or file I/O-based.

图像去重算法的学习整理。

图像去重和相似性查找可以当做一件事情，当找到相似图像之后执行删除操作就是去重，找到相似图像之后返回给前端，那么就是相似性查找。为了方便起见，下文都是写成图像去重。

图像去重算法分成两大类别：基于 hash 的算法去重；基于 CNN 的算法去重。