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最近在做本科毕设，查了好多好多文献，不过都木有按照具体格式来写，但这两天临近中期检查，不得不整理一下咯

但，论文要求里的参考文献格式就很麻烦，国内的倒还好，知网或维普搜一下直接导出后稍作修改就好了，但国外的论文所提供的 cite 与要求的格式相差很多，特别是会议论文，居然还需要填写会议地址，这我哪里知道嘛(⇀‸↼‶)

所幸我搜到了 ref1，解决了我的燃眉之急ヾ(≧∇≦*)ゝ，这里我先转载一下其内容，并进行部分补充

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DeepLearning, Andrew Ng 慕课笔记

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最近在 DL 的学习方向上稍有迷茫，毕竟有那么多学习的方向嘛。“开学”那几天初尝 RL 做了个 AlphaZero 五子棋，但理论什么的尚需补足，而且暂时没有什么别的想做的也没继续深入。毕设这段时间主要是学习一些机器学习领域的知识啦，大多是一些浅层神经网络及其优化算法，比如 AutoEncoder 和遗传算法等等，唔，本来兴趣就寥寥，然后毕设凉了就更没动力了……

前两天突然翻出来一张猫猫十年前的照片，但分辨率实在太低啦（240 * 320），就想尝试一下超分辨率相关模型，发现最近超分辨率也在用 GAN 啦，所以，就尝试学一下～

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随着深度学习的快速发展，传统神经网络结构的弊端也日益凸显，无论是 $CNN$ 还是 $RNN$ ，处理的数据仅限于欧式空间，而对于拓扑结构的数据就手足无措了，然而我们我们生活的世界更多的数据还是拓扑结构数据，至于表示拓扑结构的最好方法，非图莫属了，那么如何利用图的结构进行学习呢，下面让我们一探 $GCN$ 的究竟

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本地设备的配置大大限制了炼丹的效率，如果有一个合适的服务器的话，如何配置能最方便地进行炼丹呢？