12 2016 档案
摘要：https://leetcode.com/problems/interleaving-string/ Given s1, s2, s3, find whether s3 is formed by the interleaving of s1 and s2. For example,Given:s1
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摘要：找到最低值和最高值 2、 计算差分序列，大于0加入 3、 把交易分成两次，分别完成，最后将利润相加求最大。 4、 Description: Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on
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摘要：很不好想的一道题，参考：http://blog.csdn.net/doc_sgl/article/details/11832965 分为两步：把原矩阵转为直方图，再用largest rectangle求解：http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/5537334.ht
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摘要：最长公共子序列不要求连续，最长公共子串要求连续。 参考：http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/11/11/2764625.html http://www.cnblogs.com/en-heng/p/3963803.html 在最长公共子序
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摘要：[1,2,3,4]的全排列，可以看作1和[2,3,4]全排列，[1,2]和[3,4]全排列。。。。因此可以用递归解决。 在每次扩展中，将未出现的元素不断加入，且在这个过程中，不需要保存路径
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摘要：leetcode上的一道题，求[1,2,3]的所有子集，相当于求1和[2,3]所有子集的集合，因此先求[2,3]的子集，进而先 求[3]的子集，因此可以用递归来做。在这个过程中，需要保存路径。
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摘要：首先看下代码文件夹的说明（这部分转自：http://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694） tools 在tools文件夹中，是我们直接调用的最外层的封装文件。其中主要包含的文件为： _init_paths.py :用来初始化路径的，也
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摘要：这段代码包括由输入图片随机生成相应的RoIs，并生成相应的blobs，由roidb得到相应的 minibatch。其代码如下。
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摘要：python图像标记工具labelTool: http://blog.csdn.net/wuzuyu365/article/details/52523061 可视化工具，支持prototxt可视化：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
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摘要：定义了类imdb及相关操作，包括由box生成相应的roidb、翻转roidb、对相应roidb的recall评估、合并两个roidb。
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摘要：RPN网络是faster与fast的主要区别，输入特征图，输出region proposals以及相应的分数。 算偏移量时涉及到的公式： 这段代码主要生成anchors，算出anchors的偏移量，并根据与gt的overlaps，进行NMS及排序，赋予其相应的标签。 其中generate_ancho
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摘要：A Loss Function for Learning Region Proposals 训练RPN时，只对两种anchor给予正标签：和gt_box有着最高的IoU && IoU超过0.7。如果对于 所有的gt_box，其IoU都小于0.3，则标记为负。损失函数定义如下： 其中i为一个mini-
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摘要：Linux C函数之文件及目录函数（全）：http://blog.sina.com.cn/s/blog_695e489c01013ldd.html linux目录操作发：http://www.cnblogs.com/onlycxue/p/3154341.html linux中遍历文件夹下的所有文件
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摘要：对于blob.h文件。 先看成员变量。定义了6个保护的成员变量，包括前、后向传播的数据，新、旧形状数据（？）， 数据个数及容量。 再看成员函数。包括构造函数（4个参数），reshape（改变blob形状），以及很多inline函数。 #ifndef CAFFE_BLOB_HPP_ #define C
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摘要：论文看的云里雾里，希望通过阅读其代码来进一步了解。 参考：http://blog.csdn.net/sloanqin/article/details/51525692 首先是./tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py，通过其main函数了解整个训练流程。 通过上面的代码
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摘要：因为没有GPU，所以在CPU下训练自己的数据，中间遇到了各种各样的坑，还好没有放弃，特以此文记录此过程。 1、在CPU下配置faster r-cnn，参考博客：http://blog.csdn.net/wjx2012yt/article/details/52197698#quote 2、在CPU下训
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