03 2019 档案
摘要：非谓语动词不能加主语，直接是从谓语开始的，如果从句非得加上主语才完整，则一般不用非谓语动词；定语是修饰先行词的，同位语等同于先行词，其余的用法同位语与定语一样。 1 非谓语动词作同位语 （1）动名词作同位语 用的很少，举个例子体会一下：他听音乐的习惯是从2000年之后形成的 his habit li
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摘要：在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受野，用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小。神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知，是因为在这些网络结构中普遍使用卷积层和pooling层，在层与层之间均为局部相连（通过sliding filter）。神经元感受野的值越大表示
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摘要：1.数据库 Dataset1.txt：328个同学的身高、体重、性别数据（78个女生250个男生） Dataset2.txt：124个同学的数据（40女、84男） Dataset3.txt：90个同学的数据（16女，74男） 数据集：提取码：e8ph 2.需要完成的工作 （1）以dataset1为训
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摘要：1 动名词作宾补 这个用法很少，举个例子体会： 我们叫这种活动为野营 we call this activity camping. 2 不定式作宾补 一般格式为：“v + sb to do”。不是所有的动词v都有这种结构，常见的动词如下： tell/ask,get（让）,cause（促使），want
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摘要：标题：《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》 时间：2015 出版源：CVPR 2016 主要链接： arXiv：http://arxiv.org/abs/1506.02640 github(Official)：https:
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摘要：1 非谓语动词作宾语 1.1 不定式作宾语 含有宾语成分的句子结构有3种，是否可以用不定式代替其中的宾语，有如下说明： 对于其中的细节，主要介绍四点，如下： （1）对于 主 + 谓 + 宾 的结构，虽然可以接不定式作宾语，但是，并不是所有的谓语后边都可以接不定式作为宾语，常见的后边可以接不定式作宾语
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摘要：我们知道，有些网页上的视频，没有下载的按钮，并且有些视频需要付费下载，很多同学因此很苦恼。不怕，有问题找我，我试试用程序员的方式通俗易懂教会大家。 1.你先下载一个Python，不会下载的同学可以看这篇文章或者安装anaconda。 2.安装好Python之后，我们使用快捷键：win+R，打开运行界
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摘要：1 什么是非谓语动词 注： （1）从句是完成的句子，非谓语动词不是完整的句子。 （2）动名词doing 强调的是名词，分词doing 强调的是动作。 （3）其余的7种为“主语，宾语，表语，补语，定语，状语，同位语”，但是并不是说非谓语的三种形式都可以作7种句子成分，具体如下： 2 非谓语动词作主语
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摘要：标题：《SSD: Single Shot MultiBox Detector》 时间：2015 出版源：ECCV 2016 主要链接： arXiv：https://arxiv.org/abs/1512.02325 github(Official)：https://github.com/weiliu8
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摘要：在物体检测中，NMS（Non-maximum suppression）应用十分广泛，其目的是为了消除多余的框，找到最佳的物体检测的位置。在RCNN系列算法中，会从一张图片中找出很多个候选框（可能包含物体的矩形边框），然后为每个矩形框为做类别分类概率。 就像上面的图片一样，定位一个车辆，最后算法就找出
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摘要：在目标检测的评价体系中，有一个参数叫做 IoU（intersection-over-union），简单来讲就是模型产生的目标窗口和原来标记窗口的交叠率。具体我们可以简单的理解为： 即检测结果(DetectionResult)与 Ground Truth 的交集比上它们的并集，即为检测的准确率 IoU
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摘要：ground truth就是参考标准，一般用来做误差量化。比方说要根据历史数据预测某一时间的温度，ground truth就是那个时间的真实温度。error就是(predicted temperature - real temprature)。在监督学习中，数据是有标签（label）的的，以(x,
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摘要：1 状语从句介绍 1.1 九大状语从句 1.2 九大状语从句的连词 1.3 状语从句的时态 2 时间状语从句 2.1 when while as 这三个都是表示“当什么什么的时候”，区别如下： 注：长：表示动作可以延续；短：表示动作不可以延续。 举例： （1）他逛商场时看到他了 i saw him
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摘要：标题：《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》 时间：2015 出版源：NIPS 2015 主要链接： arXiv：http://arxiv.org/abs/1506.01497
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摘要：标题：《Fast R-CNN》 时间：2015 出版源：ICCV 2015 主要链接： arXiv：https://arxiv.org/abs/1504.08083 github(Official)：https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn Fast R-CNN
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摘要：网站首页： 网址：数据集
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摘要：1 将想要通过扫描二维码访问的目标网址放入A1单位格 2 在excel 编辑区右击选择“自定义功能区” 3 然后将“开发者工具”选上 4 点击菜单栏的“开发者工具 插入 >其他控件” 5 选择“Microsoft BarCode Control 15.0”,点击确定 6 在excel表格中用左键拉一
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摘要：转：懒人元（侵删） RPN全称是Region Proposal Network，Region Proposal的中文意思是“区域选取”，也就是“提取候选框”的意思，所以RPN就是用来提取候选框的网络。 1. RPN的意义 RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中，专门用来提取候
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摘要：转：微信公众号李云景（侵删） 很多人传送文件都是使用QQ，微信，百度云，或者其他网盘。 不过都有微信的传输文件有大小的限制，百度云就不说了，想要正常的下载速度反而要充VIP。 我一直推崇大家都学习Python，那么今天就来用Python传送文件！不需要写任何代码。而且也不需要懂Python。 感兴趣
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摘要：1 概述 本文牵涉的概念是候选区域（Region Proposal ），用于物体检测算法的输入。无论是机器学习算法还是深度学习算法，候选区域都有用武之地。 2 物体检测和物体识别 物体识别是要分辨出图片中有什么物体，输入是图片，输出是类别标签和概率。物体检测算法不仅要检测图片中有什么物体，还要输出物
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摘要：问题描述： 使用opecv实现选择性搜索（selective search）的时候,执行如下代码时报了上述标题的错误。 “ss = cv2.ximgproc.segmentation.createSelectiveSearchSegmentation()” 原因： 沒有安装裝 OpenCV cont
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摘要：1.打开anaconda prompt（安装anaconda会默认安装），键入 pip install opencv-python，如下： 2.安装过程如下所示： 3 测试是否安装成功 上述就说明安装成功。如果没有安装opencv库，执行上述操作会报“there is no module named
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摘要：一 限制性定语从句 （1）限制性定语从句的介绍 举例： 住我们隔壁的那个人是我的老师 that person who lives by us is my teacher. 我从来没有见过你跟我说过的那个人。 i have never seen that person who/whom/that yo
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摘要：分三部分陈述，分别是元素呈现/版面设计/导航设计/。 1 元素呈现 文本 （1）字符表现策略 少用宋体 多用黑体，微软雅黑等 少用艺术字 （2）段落表现策略 条目化 一行一条 用符号简化文字描述 按有效表现的策略排列 层级的表现结构（低一级的内容向右移动；最多不超过三级结构） （3）页面表现策略 每
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摘要：1 从句的类型 我们之前讲过句子成分有8种，其中“谓语，补语”不能用句子替代，其余6种均可，所以从句类型有6种，3种称为名词性从句，如下图所示： 注：从句永远是一个完整的句子！！！ 2 名词性从句的共同特点 注： （1）陈述语气：如果句子是陈述句，不需要做任何改动；如果句子是疑问句，要将时表词与主语
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摘要：标题：《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》 时间：2014 出版源：CVPR 2014 主要链接： arXiv：http://arxiv.org/abs/1311.2524
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摘要：1 什么是目标检测 目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观，形状，姿态，加上成像时光照，遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 计算机视觉中关于
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摘要：（一）定冠词 使用口诀： 单句讲解： （二）零冠词 使用口诀： 单句讲解： （三）补充
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摘要：概念： 名词所有格是指“名词被谁所有的格式，一写出来就能看出这种格式”。 名词所有格的形式： 特殊所有格： 双重所有格： 注： a picture of Tom 指相片的内容是Tom。 a picture of Tom's 表示是Tom相片中的一张图片，但相片内容不一定是Tom。
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摘要：代词总共有9类，如下图所示： 其中人称代词/物主代词/反身代词/相互代词在前边已经介绍过了，就不在赘述；而疑问代词/连接代词/关系代词以后会在介绍从句的时候重点介绍，指示代词比较简单，这也不介绍，重点介绍一下不定代词，如下所示： （一）不定代词 首先介绍一下什么是不定代词：“不指名代替任何特定名词或
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摘要：用法（3种）： 常用的使动词: 关于上述使动词有两点需要说明： （1）upset的过去时或者修饰人的时候，不加ed，直接使用原形。 （2）worry，impress，please，修饰物的时候，除了加ing，还有其他的词可以替代，如下所示： 举例： 这部电影让我感动 the movie moved
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摘要：1 安装tensorboard 打开anaconda prompt，键入下边的命令： 当执行“activate tensorflow”时，报如下错误： 解决办法如下： 在anaconda prompt中输入conda create -n tensorflow python=3.7，后边这个pytho
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摘要：功能描述： 切图前是一张图，切图后就是九张图！！！ 展示： 实现流程图： 代码实现
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摘要：1 卷积神经网络简介 在介绍卷积神经网络（CNN）之前，我们需要了解全连接神经网络与卷积神经网络的区别，下面先看一下两者的结构，如下所示： 图1 全连接神经网络与卷积神经网络结构 虽然上图中显示的全连接神经网络结构和卷积神经网络的结构直观上差异比较大，但实际上它们的整体架构是非常相似的。从上图中可以
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摘要：读完郭德纲家书，受益良多，与诸君共勉，原文如下： 甲午年，正月初九。我儿子十八了，正所谓成人长大。学名奇临，取奇妙降临之意。后下海，艺名麒麟，乃仿周大师之遗韵。人生一世，极不容易。 登天难，求人更难。黄连苦，无钱更苦。江湖险，人心更险。春冰薄，人情更薄。过去有句话：既落江湖内，便是薄命人。我本不愿儿
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摘要：1 使用tf.Variable函数创建变量 tf.Variable(initial_value=None,trainable=True,collections=None,validate_shape=True,caching_device=None,name=None,variable_def=No
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摘要：主要介绍6个连词，这6个连词的共同特征是“所有的句子成分（主语，宾语，表语，介词短语，副词，谓语（句子），补语，同位语）都可以连接”，除了and会连接“补语，同位语”，其他的5个很少连接“补语，同位语”。6个连词如下图所示： 1 and 2 neither...nor... 连接主语：我和他都不想见
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摘要：1 表方向（东（east），西（west），南（south），北（north）） 用到有in,on,to三个，具体的用法如下： in : 内部 on : 接壤 to ： 隔海 举例： 注：四个方向既是名词，又是副词，举例:往东走 go to the east go east. 2 表方向（上下） 共
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摘要：1 写在前边的话 网上找了很多tensorflow的教程，大多是以demo展开的，有人觉得挺好，但是我总觉得不太系统，特别是对于初学者来说不友好，所以打算出一个tensorflow的简单教程，从TensorFlow的计算模型、数据模型和运行模型三个方面入手。如有错误，请指正！ 2 TensorFlo
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摘要：1 句子种类 1.1 按结构划分 简单句 he is a boy 并列句 he is a boy , and he came here. 复合句（从句，非谓语动词） he is the boy who came here 1.2 按类型划分 陈述句（肯定句，否定句） 疑问句（特殊疑问句，一般疑问句）
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摘要：网上有许多在线安装TensorFlow框架的，我试了好多，结果安装时间长先不说，还总是出现一些问题，然后我就想着离线安装，成功了，与大家分享！ （1）首先，需要下载离线安装的TensorFlow包，可以从阿里云镜像站下载对应的版本。 （2）打开anaconda prompt （安装anaconda以
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摘要：问题：基于anaconda prompt 安装好TensorFlow框架以后，引入的时候（import tensorflow as tf）报如下图片的错误： 回答：网上好多人说是需要升级numpy,我试了，结果如下： 上图说明：需要更新的numpy已经存在了，即不需要更新，我看到后边说需要升级“pi
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摘要：PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的
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