在 ssh 连接到服务器后，经常会有需要获取并展示服务器图像的需求，而 ssh 其实带有支持图形界面传输的功能，本文记录开启方法。

变分自编码器 (Variational Auto-Encoders, VAE) 属于生成模型家族。VAE 的生成器能够利用连续潜在空间的矢量产生有意义的输出，它是包含隐变量的一种模型，通过潜在矢量探索解码器输出的可能属性。

PyTorch 自带很多预训练模型，在使用时会自动下载，本文记录修改下载位置的方法。

图像处理中会遇到需要计算物体朝向的情况，前文使用转动惯量计算了物体朝向，本文换一种思路，使用投影统计计算朝向。

Proposal 是检测网络很重要的内容，一路以来的检测网络一直在其中做文章，本文介绍 Sparse R-CNN， 该网络设置可学习的候选框，设计了行之有效的端到端检测网络。

拟合数学模型时，如果数据中存在少量的异常值，直接拟合会使得模型出现偏差，RANSAC可以有效解决此类问题。

矩阵分解是线性代数中的重要操作，本文记录相关内容。

异常检测在工业检测等场景有重要应用，PatchCore 在 MVTec 数据集中霸榜了很久，本文介绍相关内容。

矩阵的迹为方阵主对角线的和，本文记录相关内容。

韦达定理是一个描述一元方程解和系数关系的定理，本文记录相关内容。