学习DL/算法/医学图像分析/的路程
1. 刚刚开始学习，记录一下自己的学习过程及心得。
2. 我们是学习用小波，而不是研究小波……。工程型……
3. 小波只是用来T取表情特征的一个工具，并且是众多工具中的一个而已。
4. 谷歌学术搜索。
5. CS。图像的稀疏表示在表情识别中的应用。<------正在做。
6. 对于人脸识别来说，矩阵才是最最重要的。
7. 国内做的论文太没技术含量了。教科书最大的用处是提供一个框架，告诉你这个领域分哪些大块，彼此之间怎么联系，最后还是要回归到论文上来。
8. 论文的深度和广度。多看别人是怎么修补方法的。
9.经常写总结报告，理顺自己的思路。
10. 经常去参观大牛的个人主页，跟随他们的研究内容以便于灌水。
11. 不要纠缠于用方法产生方法，不能提出理论就至少要从理论来产生方法。
12. 不要杵公式，慢慢看，你可以的。每一个领域都是有自己的工具和思维方式，公式其实会使得表达简洁。
13. 要读透书。
14. 删除了自己没看的，不准备看的，看不着的。不做达·芬奇。
15. 读论文的时候一定要研究实现论文理论的Matlab程序，理论与程序的互补使得理解更深入。看懂了论文不一定能读懂程序，读懂程序不一定能注释出来每一步，注释出来每一步，不一定能自己独立编出来。
16. 不要看所有的论文，以入门书作为枝干，理清脉络后看第一手的论文作为叶子，重点看大牛的和大牛的学生们发的论文。
17. 我要爬上Sparse Land这棵大树，把每一片树叶都翻过来看一看……
18. 数学多么重要，渐渐地发现自己像是个做数学的……sigh…
19. http://rabbit3306.di
20. 密西西比州立大学的一篇硕士学位论文。基于块的压缩传感。看看别人的学术水平，以及学术是怎么做的……http://www.ece.mssta
21.自以为懂得了脉络，写出来才发现连接不起来，魔鬼在细节……
22.看到国外的做图像处理大多是基于应用的，而非就论文出论文。
23.许知远在《中国纪事》中一篇文章中说到一句话：技术专业给予他们饭碗，而不是好奇心和热情的满足。……
24.转换方向到医学图像处理和算法。
25.回顾过去，深入每一个细节中。Rethink。
26.找到自己真正感兴趣真正想做的，而不只是Follow Adviser。
27.Machine Learning. 从数学角度，学扎实。最基础的仍然是最好用的。
28.机器学习，统计，矩阵。
29. Understand the world.
30. Embrace this world with my heart and brain.
32. 学习算法/偏导数/医学图像处理/小波变换/Sparse Land/人脸识别的路程。Now 偏导数，医学图像处理，人脸识别不再是研究的重点，偏导数甚至完全忘记了。啊？Heat equation？Wave equation？...小波变换，就连Sparse Land都已经是过去时了。
33. research的结果和方法一样重要。学习如何做研究。
34. Machine Learning, ITK/VTK, C++, Algorithms, Math.
35. 豆列名字太长？豆瓣越来越令人失望了……
2. 我们是学习用小波，而不是研究小波……。工程型……
3. 小波只是用来T取表情特征的一个工具，并且是众多工具中的一个而已。
4. 谷歌学术搜索。
5. CS。图像的稀疏表示在表情识别中的应用。<------正在做。
6. 对于人脸识别来说，矩阵才是最最重要的。
7. 国内做的论文太没技术含量了。教科书最大的用处是提供一个框架，告诉你这个领域分哪些大块，彼此之间怎么联系，最后还是要回归到论文上来。
8. 论文的深度和广度。多看别人是怎么修补方法的。
9.经常写总结报告，理顺自己的思路。
10. 经常去参观大牛的个人主页，跟随他们的研究内容以便于灌水。
11. 不要纠缠于用方法产生方法，不能提出理论就至少要从理论来产生方法。
12. 不要杵公式，慢慢看，你可以的。每一个领域都是有自己的工具和思维方式，公式其实会使得表达简洁。
13. 要读透书。
14. 删除了自己没看的，不准备看的，看不着的。不做达·芬奇。
15. 读论文的时候一定要研究实现论文理论的Matlab程序，理论与程序的互补使得理解更深入。看懂了论文不一定能读懂程序，读懂程序不一定能注释出来每一步，注释出来每一步，不一定能自己独立编出来。
16. 不要看所有的论文，以入门书作为枝干，理清脉络后看第一手的论文作为叶子，重点看大牛的和大牛的学生们发的论文。
17. 我要爬上Sparse Land这棵大树，把每一片树叶都翻过来看一看……
18. 数学多么重要，渐渐地发现自己像是个做数学的……sigh…
19. http://rabbit3306.di
20. 密西西比州立大学的一篇硕士学位论文。基于块的压缩传感。看看别人的学术水平，以及学术是怎么做的……http://www.ece.mssta
21.自以为懂得了脉络，写出来才发现连接不起来，魔鬼在细节……
22.看到国外的做图像处理大多是基于应用的，而非就论文出论文。
23.许知远在《中国纪事》中一篇文章中说到一句话：技术专业给予他们饭碗，而不是好奇心和热情的满足。……
24.转换方向到医学图像处理和算法。
25.回顾过去，深入每一个细节中。Rethink。
26.找到自己真正感兴趣真正想做的，而不只是Follow Adviser。
27.Machine Learning. 从数学角度，学扎实。最基础的仍然是最好用的。
28.机器学习，统计，矩阵。
29. Understand the world.
30. Embrace this world with my heart and brain.
32. 学习算法/偏导数/医学图像处理/小波变换/Sparse Land/人脸识别的路程。Now 偏导数，医学图像处理，人脸识别不再是研究的重点，偏导数甚至完全忘记了。啊？Heat equation？Wave equation？...小波变换，就连Sparse Land都已经是过去时了。
33. research的结果和方法一样重要。学习如何做研究。
34. Machine Learning, ITK/VTK, C++, Algorithms, Math.
35. 豆列名字太长？豆瓣越来越令人失望了……
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4
来自：豆瓣读书
作者: Luis Ibanez; William Schroeder
出版社: Kitware, Inc.
出版年: 2005-11-21
出版社: Kitware, Inc.
出版年: 2005-11-21
5
6
来自：豆瓣读书
作者: Christopher Bishop
出版社: Springer
出版年: 2007-10-1
出版社: Springer
出版年: 2007-10-1
7
9
来自：豆瓣读书
作者: Thomas A. Garrity
出版社: Cambridge University Press
出版年: 2001-11-12
出版社: Cambridge University Press
出版年: 2001-11-12
10
来自：豆瓣读书
作者: Lawrence C. Evans / Lawrence Craig Evans
出版社: American Mathematical Society
出版年: 2010-3-3
出版社: American Mathematical Society
出版年: 2010-3-3
11
12
13
15
来自：豆瓣读书
作者: Kresimir Delac / Mislav Grgic and Marian Stewart Bartlett
出版社: IN-TECH
出版年: December 2008
出版社: IN-TECH
出版年: December 2008
16
17
来自：豆瓣读书
作者: Massimo Fornasier (Author) / Massimo Fornasier (Editor)
出版社: De Gruyter
出版年: 2010-7-15
出版社: De Gruyter
出版年: 2010-7-15
18
来自：豆瓣读书
作者: Jean-Luc Starck / Fionn Murtagh / Jalal M. Fadili
出版社: Cambridge University Press
出版年: 2010-5-10
出版社: Cambridge University Press
出版年: 2010-5-10
19
来自：豆瓣读书
作者: Stephane Mallat
出版社: Academic Press
出版年: 2008-12-25
出版社: Academic Press
出版年: 2008-12-25
20
来自：豆瓣读书
作者: [美]桑卡(Milan Sonka) / [美]赫拉瓦卡(Vaclav Hlavac) / [美]博伊尔(Roger Boyle)
出版社: 清华大学出版社
出版年: 2011-1
出版社: 清华大学出版社
出版年: 2011-1
24
来自：豆瓣读书
作者: Stephen Boyd / Lieven Vandenberghe
出版社: Cambridge University Press
出版年: 2004-3-8
出版社: Cambridge University Press
出版年: 2004-3-8
25
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说得好 我也是做这个的 可以留个联系方式交流下吗 谢谢
A Friendly Guide to Wavelets 这个网上有电子版