該題Leetcode Middle of the Linked List為實現得到一半以後的鏈結串列，如以下所示，範例1共有5個鏈結串列節點(1、2、3、4、5)，要取得中間以後的數量為3個，即輸出3、4、5，而範例2共有6個鏈結串列節點(1、2、3、4、5、6)，要取得中間以後的數量為3個，即輸出4、5、6。
Example 1:
Example 1:
- 3月 05 週二 201901:26
Leetcode#876 Middle of the Linked List
- 3月 05 週二 201900:57
Leetcode#237 Delete Node in a Linked List
本題Leetcode需進行鏈結串列刪除節點之實現，如下圖所示，該鏈結串列共有4個節點為4、5、1、9，在例子1中，若刪除節點為5，則需刪除節點5，因此鏈結串列為4、1、9，若刪除節點為1，則鏈結串列為4、5、9。
- 3月 04 週一 201922:40
Leetcode#2 Add Two Numbers
此題Leetcode Add Two Numbers的問題如下所示，輸入有2個鏈結串列，鏈結串列中每個鏈結單元代表一個位數，因此需要將相同位數的數值進行加總，若有進位值，則需與下個位數之兩個鏈結單元值進行相加，以下為例，2+5=7、4+6=10、3+4=7，4+6=10需進位，且該位數=0，因此，輸出結果為708。
Example:
Input: (2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)
Output: 7 -> 0 -> 8
Explanation: 342 + 465 = 807
- 3月 04 週一 201920:02
Leetcode#1 two sum
實現Leetcode1-Two Sum，該例題之問題如以下所示，有一個Vector中包含數個元素(2、7、11、15)，且給一個目標值9，試問該向量中哪兩個元素值相加為此目標值，並回傳此向量中那兩個元素之索引值，以下例子中9為2+7，因此回傳索引值為0以及1。
Example:
Example:
- 3月 04 週一 201913:10
ActivityNet資料庫下載
近年來CVPR開始舉辦動作辨識競賽，其競賽內容包含許多部份，包含:短視頻動作辨識、時序動作辨識等，ActivityNet的競賽內容可至以下Activity競賽介紹連結進行了解，而本篇主要介紹如何至youtube下載ActivityNet資料庫，詳細步驟流程如以下所示。
Activity競賽介紹: http://cvfiasd.pixnet.net/blog/post/270823692-ActivityNet%E5%8B%95%E4%BD%9C%E8%BE%A8%E8%AD%98%E7%AB%B6%E8%B3%BD%E4%BB%8B%E7%B4%B9
- 2月 11 週一 201908:58
深度學習激勵函數介紹
在類神經網路中使用激勵函數，主要是利用非線性方程式，解決非線性問題，若不使用激勵函數，類神經網路即是以線性的方式組合運算，因為隱藏層以及輸出層皆是將上層之結果輸入，並以線性組合計算，作為這一層的輸出，使得輸出與輸入只存在著線性關係，而現實中，所有問題皆屬於非線性問題，因此，若無使用非線性之激勵函數，則類神經網路訓練出之模型便失去意義。
1.激勵函數需選擇可微分之函數，因為在誤差反向傳遞(Back Propagation)運算時，需要進行一次微分計算。
- 1月 24 週四 201909:08
利用function pointer array索引函式
前天在網路上看到某面試考題，看到不能使用If和Switch條件式去進行函式呼叫，頓時不知所措，因此花了一點時間解決此問題，原來是要使用Function pointer array實現，透過陣列索引的方式呼叫不同函式。
- 1月 08 週二 201910:54
ActivityNet動作辨識競賽介紹
該競賽為與動作辨識相關之競賽，首次舉辦於CVPR2016年，截至目前為止已經舉辦了三次(CVPR2016 - 2018)，而競賽的內容主要在於辨識日常、複雜以及較有目標明確性之動作影片，目前主要分為以下六個任務進行挑戰，任務1至任務3以及任務A至任務C， 而任務1至任務3使用ActivityNet的資料庫進行競賽，任務A至任務C則使用Kinetics (Google DeepMind)，AVA (Berkeley and Google)以及Moments in Time (MIT and IBM Research)，該篇分別針對以下此6項挑戰任務進行介紹。
- 1月 03 週四 201911:38
攝影機開啟與影片儲存
此篇分為兩部分進行介紹，包含讀取攝影機影像，以及將攝影機影像透過按鈕不斷的儲存成Video。
1.讀取攝影機影像
