CaptainBlackboard
CaptainBlackboard 是一位资深技术专家（船长）精心打造的知识分享库，专注于机器学习、计算机视觉及软件工程领域的实战心得与理论总结。它并非传统意义上的软件工具，而是一部持续更新的技术“黑板报”，旨在解决开发者在算法落地、模型调优及底层工程实现中遇到的具体痛点。
内容涵盖从基础的线性回归、SVM、kNN 原理，到深度学习中的损失函数选择、样本不平衡处理、Batch-Normalization 机制分析，再到 MobileNet 深度可分离卷积优化、大规模特征集搜索加速等硬核工程技巧。此外，还包含了如将 Git Commit ID 编译进二进制文件等实用的开发小窍门。
CaptainBlackboard 特别适合人工智能算法工程师、数据科学家、计算机视觉研究人员以及渴望深入理解底层原理的软件开发人员阅读。其独特亮点在于不仅讲解“是什么”，更侧重剖析“为什么”和“怎么做”，结合了阿里淘系一线的大规模业务场景经验，将复杂的数学推导与实际的代码优化紧密结合，为读者提供了一条从理论到工程落地的清晰路径，是提升技术深度的优质参考资料。
使用场景
某阿里淘系算法工程师正在优化移动端人脸检测模型，面临模型体积过大导致推理延迟高、以及训练过程中样本不平衡导致小类别识别率低的棘手问题。
没有 CaptainBlackboard 时
- 面对 MobileNet 架构中的深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions），只能重新翻阅原始论文或搜索零散博客，难以快速理解其如何具体降低计算量。
- 处理人脸数据集中严重的正负样本不平衡问题时，缺乏系统的解决方案总结，只能盲目尝试各种加权方法，浪费大量调参时间。
- 在估算 CNN 模型在移动端的实际计算量（FLOPs）时，缺乏准确的估算公式和参考案例，导致模型部署后性能未达预期。
- 遇到编译链接报错"undefined reference"或需要保护核心函数符号时，需在不同技术论坛间反复查找碎片化的 C++/Linux 技巧。
使用 CaptainBlackboard 后
- 直接查阅 D#0004 和 D#0005 篇目，快速掌握深度可分离卷积在图像处理和 MobileNet 中的具体原理与实现细节，迅速完成模型轻量化改造。
- 参考 D#0016 关于深度学习中不平衡样本处理的系统总结，直接应用成熟的采样策略和损失函数调整方案，显著提升了少数类人脸的召回率。
- 利用 D#0023 提供的 CNN 模型计算量估计方法，在编码阶段即可精准预测模型耗时，避免了无效的模型结构设计。
- 通过 D#0001 和 D#0006 等工程实战笔记，快速解决了底层编译链接难题及函数符号保护问题，减少了在基础工程问题上的精力损耗。
CaptainBlackboard 将分散的机器学习理论与底层工程实战经验系统化，帮助开发者从“盲目试错”转向“基于成熟方法论的高效迭代”。
运行环境要求
未说明
未说明
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船长黑板报
本黑板报专门记录一些船长在工作学习中的一些心得体会
欢迎各路朋友提Pull Request，或者拍砖、改错别字都欢迎～
招聘
本人所在阿里淘系技术部常年招数据挖掘/CV/NLP人才，社招校招实习P5~P9欢迎准备好简历找我内推，dupeng63@163.com
目录（注：列且仅列已经完成的，点击可直达）
D#0001-undefined_reference_to_XXX
D#0003-optimizing_cosine_distance_searching_in_a_million_feature-set
D#0004-depthwise_separable_convolutions_in_mobilenet
D#0005-separable_convolutions_in_image_processing
D#0007-compile_git_commit_sha1_into_elf
D#0019-DeepID1,DeepID2,DeepID2+和DeepID3
D#0020-Batch-Normalization层原理与分析
D#0027-聊聊2017 ImageNet夺冠的SENet
D#0031-知识蒸馏Knowledge-Distillation
D#0035-2KW短视频打标问题之Activate-Learning
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D#0042-使用DeepLabv3+的Encoder-Decoder进行分割
D#0044-使用Network-Slimming加速和压缩模型
D#0045-用于人体姿态估计的Stacked-Hourglass-Network
D#0046-无锚点目标检测第一篇：CornerNet——将目标检测为成对的关键点
D#0047-无锚点目标检测第二篇：CornerNet的变种ExtremeNet
D#0048-无锚点目标检测第三篇：Objects-as-Points
D#0049-无锚点目标检测第四篇：CenterNet——用于目标检测的关键点三元组
关于Issues
在Issues中，我记录了一些自己计划撰写的内容清单，每完成一篇就会将其关闭。
转载须知
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常见问题
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