Adversarial Validation 可以在打比赛时用来检测训练集与测试集的数据分布是否一致，如果发现不一致我们可以及时采取一些对应措施。
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LeNet
LeNet 是由卷积神经网络创始人 Yann LeCun 提出来的，核心的贡献是在图像领域引入了卷积操作，能够很好提取图像的空间信息。
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科技常识
1. 图像相关
像素（pixel）值得是画面中最小的点（单元色块）。分辨率的计算为画面水平方向的像素值乘以垂直方向的像素值。具体可以分为两类：
屏幕分辨率
指屏幕水平和垂直方向上各有多少个像素。
像素大小不固定，在不同设备上不同
像素越多、分辨率越高、屏幕能展示的画面就越精细
图像分辨率
指图片在水平和垂直方向上各有多少个像素，即在屏幕上按照 1:1 的比例展示时对应的像素点个数
图片分辨率越高，在同一设备上以 1:1 的缩放比例展示时图片面积就越大
当图片按照其他比例在屏幕上展示时其实是通过算法进行了补全和压缩操作
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876. Middle of the Linked List
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SA-SSD
基于点云数据的 3D 目标检测，还是比较有意思的。
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53. Maximum Subarray
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