更新预览：
版本更新v0.1
04/10:
    1、增加ai基本词汇文档，2、环境搭建增加租借服务器 3、人工智能概述 4、增加MNIST理解第一二章
04/11:
    1、增加MNIST理解5~9章 2、添加小节：卷积神经网络 3、增加卷积层
04/12:
    1、完善卷积层
04/13:
    1、完善卷积层 加入程序
    2、MNIST理解第一二章加入全连接层程序
04/17：
    1、环境搭建增加双系统配置
04/19:
    1、环境搭建增加linux配置
    2、环境搭建增加大模型配置（llmCver提供）
版本更新v0.2
      环境搭建添加大模型部署、linux系统vpn配置、linux系统docker配置、linux深度学习配置
      deeplab语义分割训练自定义数据集
       添加火焰识别系统
       添加rk3566部署文档，序号为35
       在安装遇到问题添加 台式电脑安装蓝牙适配器无法找到设备
       更新切换人像背景项目
       更新人脸口罩识别
       更新安全帽检测
       环境搭建中增加树莓派环境配置
       车道线识别（进行中）

 教程1 环境搭建以及基础背景

这个教程用于windows，主要解决饭墙、vscode、conda等基础环境配置。
目前也在增加linux
ai基本词汇（5分钟预览）
人工智能概述
基础操作（必须掌握）

教程2 基础知识
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如果是初学者，可点这个链接对深度学习有一个初步的认识

C++基础
1.损失函数 
2. 激活函数
3. 小节：MNIST理解第一二章
4. 正则化、droupout、归一化输入
5. 超参数
6. 梯度下降法、偏差、方差
7. 梯度消失、梯度爆炸、梯度验证
8. 前向传播、反向传播
9. MNIST理解5~9章
10. 全连接层、卷积层、池化层
11. Mini-batch思想、指数加权平均、动量梯度下降、RMSprop、Adam、学习率衰减
12. Batch Norm拟合
13. Softmax
14. 正交化、单一数字评估指标、训练级/开发级/测试集
15. 可避免偏差
16. 迁移学习、多任务学习、端到端
17. 残差网络、数据增强
18. 特征点检测、目标检测、Bounding Box、非极大值抑制、交并比、Anchor Box
19. 小节：卷积神经网络
20. Siamese网络、Triplet损失
21. 算子
22. 架构加速
常规命令
linux与windows的深度学习性能比较

教程3 项目搭建（毕设）6月1号前完成大部分内容
23. 多方法解决MNIST数字识别
24. ai姿势识别

25. 毛笔书体检测 /HOG+SVM 支持向量机 KNN

26. 人脸检测系统
 haar hog CNN SSD MTCNN 已完成

3种分类器训练人脸模型 LBPH Eigen Fisher 已完成

resnet检测人脸关键点 已完成

人脸检测大模型
27. 切换人像背景 语义分割初体验
28. 人脸口罩识别
29. 安全帽检测
30. OCR识别

31. 车道线识别
  1. 基于opencv的车道线识别
  2. 车道线检测 SVM
  3. SDD、yolov5、yolov8、语义分割
  4. 轻量化Fast-SCNN语义分割
  5. BiSeNet语义分割
  6. ESPNET语义分割
  7. paddleseg语义分割 STDC
  8. deeplab语义分割
32. 风格迁移系统
33. 火焰识别系统
34. 害虫检测系统
35. 车辆检测、行人检测等
36. rk3566部署
教程4进阶内容：8月15号前完成大部分内容
yolov8优化记录（番外篇）
论文阅读
语义分割模型比较
语义分割数据集
Cityscape数据集转化yolo格式
COCO语义分割数据集
模型速度优化
onnx模块位置确认
稀疏训练、剪枝
深度可分离卷积
双分支框架
编码器与解码器框架
算法题
一些包装的程序块
RK3566环境配置(私密)
安装时遇到的问题
聚类与凸点

链接：

C/C++学习+面试指南https://github.com/GrindGold/CppGuide

阿秀学习笔记https://interviewguide.cn/