-
Tuần 1 - Ngày 10 tháng 7 năm 2019
- Giới thiệu về khóa học
- Hướng dẫn viết chương trình Python trên web
- Hướng dẫn sử dụng PyCharm
- Tổng quan về Python
- Kỹ năng sử dụng Google search
- Viết tài liệu kỹ thuật dùng Markdown
- Hàm xây dựng sẵn trong Python – math và random
- Cài đặt các công thức toán cơ bản
- Xây dựng hàm trong python
- Điều kiện if-else
- Những lỗi thường gặp trong Python
- Reading assignment
-
Tuần 2 - Ngày 17 tháng 7 năm 2019
-
Tuần 3 - Ngày 24 tháng 7 năm 2019
-
Tuần 4 - Ngày 31 tháng 7 năm 2019
-
Tuần 5 - Ngày 7 tháng 8 năm 2019
-
Advanced Python
-
Tuần 6 - Ngày 14 tháng 8 năm 2019
-
Tuần 7 - Ngày 28 tháng 8 năm 2019
-
Tuần 8
-
Tuần 9
Reading assignment
Reading assignment 1: Các bạn đọc thêm về matplotlib ở đây nhé https://matplotlib.org/3.1.1/tutorials/introductory/pyplot.html
Reading assignment 2: Các bạn đọc về kỹ thuật Intergral image summation để tăng tốc độ cho chương trình stereo matching nhé.
https://en.wikipedia.org/wiki/Summed-area_table
Bài tập 1: Dựa vào công thức của correlation coefficient và cosine similarity, hãy đánh giá mối quan hệ của chúng. Liệu cosine similarity có tính chất bất biến với sự thay đổi tuyến tính giống như correlation coefficient không?
Bài tập 2: Cài đặt thuật toán stereo matching dùng correlation coefficient theo công thức sau
$$\begin{array}{l}
d_p = \mathop {\arg \min }\limits_{d \in D} \left( {C\left( {p,q} \right)} \right) \\
where\,\,\,C\left( {p,q} \right) = 1 – \rho \left( {{\rm{W}}_p ,{\rm{W}}_q } \right) \\
and\,\,\,\,q = \left( {x_p – d,y_p } \right) \\
\end{array}$$
Bài tập 3: Cài đặt thuật toán stereo matching dùng cosine similarity theo công thức sau
$$\begin{array}{l}
d_p = \mathop {\arg \min }\limits_{d \in D} \left( {C\left( {p,q} \right)} \right) \\
where\,\,\,C\left( {p,q} \right) = 1 – cs\left( {{\rm{W}}_p ,{\rm{W}}_q } \right) \\
and\,\,\,\,q = \left( {x_p – d,y_p } \right) \\
\end{array}$$