上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 10 下一页
摘要: 1. Ubuntu正常开机的情况下: 2. Ubuntu不能正常开下: 进入Ubuntu引导, 不要正常进入, 选Ubuntu高级选项, 进入recovery mode, 选grub那个选项, 点进去, 再选确认, 屏幕下方会出来一小块作为终端, 显示 再重启, 开机就有Windows10 boot 阅读全文
posted @ 2018-04-04 14:25 默盒 阅读(1153) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 集成算法之boosting 集成方法  1. Parallel methods:   1. bagging   2. Random Forest  2. Sequence methods:   1. Adaboost & 阅读全文
posted @ 2018-04-03 14:32 默盒 阅读(174) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在import 相应包之前, 添加: 即可. 阅读全文
posted @ 2018-04-03 10:09 默盒 阅读(10631) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 坑 :不知什么时候, 应该是初学git的时候, 在桌面 了一下, 这次忘记切目录直接在桌面 了, 导致文件丢失了. 解决 : 简单复原: 阅读全文
posted @ 2018-03-28 19:15 默盒 阅读(1615) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 暂且针对第一篇叶脉提取的paper 1. 插入图像的"图 N": 英 Times New Roman, 中 宋体, 10磅 . 2. 文末的引文: 两端对齐. 3. 流程图框格内文字换行时, 忌: 将词语分割开来. 4. 公式尽量别用MathType. 5. 标注: 图片的在下方, 表格的在上方. 阅读全文
posted @ 2018-03-27 15:15 默盒 阅读(167) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: _这里是首先建立在读者可以在终端导入而无法在Pycharm中导入的情况下的:_ "参考链接(问题的最后一个回答)" 选用了虚拟环境的python作为解释器, 但由于caffe的特殊性, 依然没有导入, 原因就是因为相应的path还未导入, 可sys.path查看, 可以发现和在终端的虚拟环境下的该结 阅读全文
posted @ 2018-03-24 14:53 默盒 阅读(1015) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 卷积:   1. Description: 和全连接的DNN相比, 卷积的网络参数大大减少, 因此连接权重和神经元个数的比重大大提升, 模型的计算量减少.   2. 依据: 图像中往往有大量区域的构造类似, 因此全连接中有大量的连接的意义相同, 造成计算 阅读全文
posted @ 2018-03-21 09:51 默盒 阅读(2057) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这里且以opencv为例: 其实很简单, 一个软链接搞定:) 阅读全文
posted @ 2018-03-20 14:48 默盒 阅读(312) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在cmake时粗心了, 要确保有 且该目录下存在Python.h文件. 如果在错误提示中是python2, 那就用PYTHON2_INCLUDE_DIR即可. 阅读全文
posted @ 2018-03-20 10:23 默盒 阅读(705) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 问题: OpenCV3.2在cmake通过https无法获取boostdesc和vgg_generated2类文件 可尝试的解决方法: "参考" , 依其方法至 "这里" 做调整, 最后注释xfeatures2d/CMakeList.txt中的最后两行: `include(cmake/downloa 阅读全文
posted @ 2018-03-20 09:09 默盒 阅读(370) 评论(0) 推荐(0) 编辑
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 10 下一页