C++基础
本文介绍了c++基础语法，包括变量、数据类型、数组、函数、指针、结构体基础
MNIST手写数字识别（torch版）
本文主要依托于前文对神经网络数学原理的概述以及手工构建网络模型后，简要介绍了torch的自动求导机制，并使用pytorch重新搭建一个网络模型，体会pytorch对于简化网络构建的复杂度的强大之处，并借助MNIST数据集对网络模型进行测试。
MNIST手写数字识别（手工网络模型）
本文主要依托于上文对神经网络数学原理的概述，使用python搭建一个手工网络模型，并借助MNIST数据集对网络模型进行测试
神经网络原理概述
本文主要介绍了深度学习中神经网络的数学原理，主要包括信号的传播，误差的反向传播以及权重参数的更新表达式推导，并探讨了有关输入、输出数据和初始化权重矩阵的注意事项
手势分割与提取
本文介绍了色彩空间（RGB\HSV\YCrCb）以及图像形态学处理（图像膨胀与腐蚀）等肤色分割理论，并采用最大轮廓面积法和内切圆算法，对分割出的肤色区域进行了手势提取和手臂切除（附代码）
经典静态手势识别算法概述
本文介绍了两种经典静态手势识别算法，分别为基于余弦定理的凸包检测算法和基于HU不变矩的相似度计算（附公式与代码）
基于时空数据特征的动态手势识别
本文介绍了基于MediaPipe的静态手势特征提取与动态手势特征提取，并分别实现了静态手势识别与动态手势识别（附代码）
数据爬虫之Xpath
本文介绍了网络请求中的get方式和post方式以及多线程爬虫，着重介绍了爬虫过程中重要数据解析工具Xpath的简单使用，最后用抓取豆瓣热门电影信息和58二手房信息两个案例，加深对Xpath的使用理解