总结 - 随笔分类 - tornadomeet

Deep learning：四十(龙星计划2013深度学习课程小总结)

摘要：头脑一热，坐几十个小时的硬座北上去天津大学去听了门4天的深度学习课程，课程预先的计划内容见：http://cs.tju.edu.cn/web/courseIntro.html。上课老师为微软研究院的大牛——邓力，群（qq群介绍见：Deep learning高质量交流群）里面有人戏称邓力（拼音简称DL）老师是天生注定能够在DL（Deep learning）领域有所成就的，它的个人主页见：http://research.microsoft.com/en-us/people/deng/。这次我花费这么大的力气参加这个课程，是期望能达到3个目的的：一、把DL中一些常见基础算法弄明白，特别是跟能量模.. 阅读全文

posted @ 2013-07-14 19:09 tornadomeet 阅读(24183) 评论(17) 推荐(2) 编辑

总结系列_15(不能从u盘启动安装win7系统的一个小原因)

摘要：装win7系统的背景：当年买这个笔记本时系统是自带的win7家庭版，后面升级到了旗舰版，用了不到半年感觉系统越来越卡，再加上那时候自认为xp的兼容性要比win7强些，对搞程序开发的人来说要方便点，而是后面就换成xp系统了，一直用到现在，当然了，这个系统也是越用越卡。中间因为卡也重装过。最近需要弄点机器学习的matlab程序，由于训练数据大小上百兆很常见，所以程序中对数组的要求也很高。而本人本事就只有2G物体内存，在32bit的xp下使用32bit的matlab，经常出现out of memory问题，甚是烦人。即使加大虚拟内存，且打开xp系统的3GB开关也改善不了多少。因为在mat... 阅读全文

posted @ 2013-04-04 22:27 tornadomeet 阅读(6860) 评论(0) 推荐(0) 编辑

论文写作心得：1（用Endnote批量处理论文中所需参考文献的格式）

摘要：本文使用的工具是：Endnote X5 如果需要对某一篇论文的所有参考文献按照某一规则排列好，必须先使用Endnote编辑好一种文献Style。这里的步骤是： 1. 打开界面：Edit->Output Styles->Open Styles Manager，如下图所示： 2. 在Name那一列找到与自己所需要Style最相近的那一个选项。因为这里的Style太多，可以选择中间右下角的Find by选择和自己论文相关的领域，比如我这里在Find by里面选择Engineering，显示列表大大减小，如下图所示： 3. 然后点击Edit对该格式进行修改，我这里选择IEEE的St... 阅读全文

posted @ 2012-12-20 21:59 tornadomeet 阅读(17478) 评论(0) 推荐(1) 编辑

总结系列_14(OpenCV2.4.3的新特征以及安装方法)

摘要：OpenCV2.4.3的新特征：在经过4个月的等待后，OpenCV又发布了新版本了，此时的最新版本为OpenCV2.4.3，下载地址为：OpenCV-2.4.3.exe。下面来看看opencv2.4.3有了哪些新变化，主要是参考网页http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLog上面介绍的，稍加翻译了一些，因为对有些专有名词不熟，所以可能翻译得不妥。这次版本的变化内容有不少是来源于google summer code(GSoC)，那个项目贡献了不少code。多线程方面，后台增加许多通用的多线程并行处理算法，比如说基于... 阅读全文

posted @ 2012-11-07 21:35 tornadomeet 阅读(18071) 评论(7) 推荐(3) 编辑

一些知识点的初步理解_8(Graph Cuts,ing...)

摘要：Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等。Graph Cuts理论最早是出现在流网络优化领域的，比如说水管网络，通信传输网络，城市车流网络等。此时的Graph Cuts算法是用来确定网络流的最小分割，即寻找一个容量最小的边的集合，去掉这个集合中的所有边就可以阻挡这个网络了。需要注意的是，通常所说的Graph Cuts算法是指的采用最大流-最小分割来优化的模型，其它的Graph Cutting算法一般用graph par... 阅读全文

posted @ 2012-11-06 18:48 tornadomeet 阅读(17643) 评论(5) 推荐(2) 编辑

一些知识点的初步理解_7(随机森林,ing...)

摘要：在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林可以既可以处理属性为离散值的量，比如ID3算法，也可以处理属性为连续值的量，比如C4.5算法。另外，随机森林还可以用来进行无监督学习聚类和异常点检测。随机森林由决策树组成，决策树实际上是将空间用超平面进行划分的一种方法，每次分割的时候，都将当前的空间一... 阅读全文

posted @ 2012-11-06 09:33 tornadomeet 阅读(32929) 评论(2) 推荐(2) 编辑

总结系列_13(Qt使用总结,续...)

摘要：QtCreator中使用的是MinGW进行编译的，所以在windows下如果想要下载QtCreator就需要下载对应mingw的版本，而不是vs的，否则是编译不了的。或者自己下载Qt源码库，用Cmake中选中MinGW重新编译即可。所以如果安装Qt libraries 4.8.2 for Windows (minGW 4.4, 318 MB)，则必须先安装QtCreator，因为QtCreator安装过程中会自动安装MinGW，而Qt libraries 4.8.2 for Windows (minGW 4.4, 318 MB)的安装又必须使用MinGW。因此这2者的顺序不可颠倒。但是自从Qt 阅读全文

posted @ 2012-08-09 09:33 tornadomeet 阅读(10946) 评论(3) 推荐(1) 编辑

总结系列_12(XML使用总结,续...)

摘要：1. xml的注释不能出现在属性值代码中，不能出现在标记中。且注释格式为2. xml语句结束后并不需要结束符号，比如说分号。3. xml中也是用alt+/来起提醒作用的。4. xml中的标签分为根标签和子标签。5. 线性布局中： android:layout_weight属性是指不同的控件在activity中占有体积大小的比例。 android:paddingLeft指内边距左的距离，即控件内文字离控件左边边界的距离。其它的类推。 android:gravity指控件内文字相对于控件本身的方向属性,长度为dip，与像素独立的长度。 android:backgr 阅读全文

posted @ 2012-08-09 09:09 tornadomeet 阅读(1169) 评论(0) 推荐(0) 编辑

总结系列_11(Andriod常见错误总结,续...)

摘要：1) 在实现从1个activity跳转到另一个activity时出现如下错误： Description Resource Path Location Type The method setOnClickListener(View.OnClickListener) in the type View is not applicable for the arguments (HelloworldActivity.MyButtonListener) HelloworldActivity.java /helloworld/src/com/example/he... 阅读全文

posted @ 2012-08-09 09:06 tornadomeet 阅读(7639) 评论(0) 推荐(0) 编辑

总结系列_10(Android开发总结,续...)

摘要：先装完jdk,再装elicpse和android,这2个只需解压到相应目录即可，无需安装，因为这2个程序的安装没有经过注册表。最后安装adk，在线安装的话就是最新版本的了，这时andriod-sdk版本可能不够，运行程序时会自动提示，那时更新即可。在工程中,每一个activity都对应一个xml文件,xml文件主要是控制各控件的位置和属性的.asserts目录下可以存放任何文件,res目录下也可以存放任意文件,且res下的文件会在gen目录下的R.java文件中自动生成一个全局id。res目录下的values目下的strings.xml中的控件也是每个控件都在R.jar中对应一个id号。当然l 阅读全文

posted @ 2012-08-09 08:58 tornadomeet 阅读(1274) 评论(0) 推荐(0) 编辑

总结系列_9(Linux下常见使用总结,续...)

摘要：1.用apt-get命令安装一些软件包时，报错：E：could not get lock /var/lib/dpkg/lock -open等出现这个问题的原因可能是有另外一个程序正在运行，导致资源被锁不可用。而导致资源被锁的原因，可能是上次安装时没正常完成，而导致出现此状况。解决方法：输入以下命令 sudo rm /var/cache/apt/archives/lock sudo rm /var/lib/dpkg/lock之后再安装想装的包，即可解决。 2.将笔记本到显示器变成黑屏，有利于其一边工作一边散热，且对周围到影响减小，不过感觉也不是真正到黑屏，还是有一些光发出来到。gnome-... 阅读全文

posted @ 2012-07-10 10:32 tornadomeet 阅读(1645) 评论(0) 推荐(0) 编辑

总结系列_8(Xp下U盘安装Ubuntu简单总结)

摘要：（注：装Ubuntu12.04前,我已经装有Xp Sp3和Ubuntu11.04这2个系统用了,其中Ubuntu是全硬盘安装的,也就是用u盘安装的,默认为第一启动系统.现在这2个系统组合用快一年,所以Xp速度已经很慢了,因此重新用U盘装了个Xp系统。现在又出了Ubuntu12.04，所以打算干脆同时也把linux给换了。因为装的过程中出现了些小小的麻烦，所以写了个简单的笔记以供后面用到时再来看） 1. 首先用制作Ubuntu12.04的U盘启动盘。方法是：安装UltraISO软件；快速格式化u盘；在官网上下载ubuntu-12.04-desktop-i386.iso；双击ub... 阅读全文

posted @ 2012-07-08 12:51 tornadomeet 阅读(3280) 评论(0) 推荐(0) 编辑

总结系列_7(opencv2.4.2+vs2010安装简介)

摘要：环境: XP SP3 +32位系统+ VS2010 + opencv2.4.2步骤1：到这来选择下载 opencv2.4.2.exe .步骤2：双击exe解压到自己想安装的目录，我这来是解压完后的目录为： C:\ProgramFiles\opencv2.4.2步骤3：配置环境变量，在系统环境变量和用户环境变量下均配置下面2个环境变量(没有测试过是否2个地方都需要配置) 变量名：变量值：PATH: C:\Program Files\opencv2.4.2\build\x86\vc10\bin TBB: C:\Program Files\opencv2.4.2\build... 阅读全文

posted @ 2012-07-07 10:32 tornadomeet 阅读(16886) 评论(20) 推荐(1) 编辑

本人部分博客导航(ing...)

摘要：Deep Learning学习笔记:Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)Deep learning：五十(Deconvolution Network简单理解)Deep learning：四十九(RNN-RBM简单理解)Deep learning：四十八(Contractive... 阅读全文

posted @ 2012-06-24 19:39 tornadomeet 阅读(44419) 评论(25) 推荐(18) 编辑

Reading papers_10(人体行为识别特征点提取小综述)

摘要：这是本学期一门课程的论文。(注：本人看过的行为识别特征提取方面的文章就10来篇，所以本综述大部分内容是参考其他人的综述的，有些并不是自己的成果，个人功底还没这么雄厚…)行为识别特征提取综述摘要人体行为识别目前处在动作识别阶段，而动作识别可以看成是特征提取和分类器设计相结合的过程。特征提取过程受到遮挡，动态背景，移动摄像头，视角和光照变化等因素的影响而具有很大的挑战性。本文将较全面的总结了目前行为识别中特征提取的方法，并将其特征划分为全局特征和局部特征，且分开介绍了其优缺点。关键字：行为识别特征提取全局特征局部特征1. 前言如今人体行为识别是计算机视觉研究的一个热点，人体行为识... 阅读全文

posted @ 2012-06-22 10:38 tornadomeet 阅读(20181) 评论(8) 推荐(3) 编辑

总结系列_6(matlab错误调试,续...)

摘要：安装matlab2012a后运行matlab是，出现如下错误：解决方法是： a. 在matlab安装目录下搜索：pathdef.m文件添加到**toolbox\local\下。 b. 然后在matlab命令行窗口运行restoredefaultpath和matlabrc命令。 c. 依次点击file->set path->default.保存后退出。 2.在使用matlab的神经网络训练函数train时，经常会出现如下错误提示：即function ’subsindex’ is not defined for values of class ‘network’…… 原因是... 阅读全文

posted @ 2012-06-05 20:26 tornadomeet 阅读(3278) 评论(2) 推荐(0) 编辑

本人常用资源整理(ing...)

摘要：Deep Learning（深度学习）：ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二Bengio团队的deep learning教程，用的theano库，主要是rbm系列，搞pytho... 阅读全文

posted @ 2012-05-24 08:32 tornadomeet 阅读(45118) 评论(24) 推荐(41) 编辑

总结系列_5(opencv知识点,续...)

摘要：1. 得到Mat类型img的size，可以使用函数img.size(),注意这里有括号。但是在需得到img的行和列时，不需要使用括号，即使用img.rows和img.cols. 2. 已经定义好了img为Mat型，但是没有初始化，在后面程序的任何一个位置可以使用下面的代码初始化img，比如img=Mat(***1,***2),其中***1是矩形区域的大小，***2是数组内数据类型。 3. 在opencv中像素点的数据类型能找到对应类似char，int，float,double的，比如说是分别为CV_8UC1,CV_16UC1,CV_32FC1, CV_64FC1,一定要注意是没有这一说... 阅读全文

posted @ 2012-05-14 00:07 tornadomeet 阅读(6678) 评论(1) 推荐(2) 编辑

Reading papers_6(Pattern Recognition And Machine Learning一书,ing...)

摘要：第一章,引论本章是本书的纲领，有着统领全局的味道。首先通过一个多项式曲线拟合的例子引出了本领域的一些概念，比如线性模型，过拟合，错误函数，模型比较和模型选择，最大似然，正则化，岭回归，权值衰减，验证集，hold-out集等。然后作者分别从概率理论，决策理论，信息理论三个方向分别介绍了这几个理论在模式识别和机器学习中的作用。本书也是由这3个理论贯穿的，其中最终要的理论是概率理论。(待续…)第二章,概率分布阅读全文

posted @ 2012-05-10 21:41 tornadomeet 阅读(1851) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Reading papers_5(与human activity analysis综述相关,ing...)

摘要：读Poppe, R. (2010). "A survey on vision-based human action recognition." Image and Vision Computing 28(6): 976-990. 这篇文章写的是关于人体动作识别的综述类文章，论文中没有对某个具体的模型或算法做详细的描述，只是将其分类到作者框架下动作识别的一个研究方向。在本篇论文的参考文献中，作者也列出了比较出名的此类综述性文章，但是每篇综述性文章的写作线索都不尽相同，这是因为每个学长对human action recognition的理解不完全相同。本领域的一些难点和特点阅读全文

posted @ 2012-05-01 22:37 tornadomeet 阅读(1204) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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