10 2020 档案

Github访问加速
摘要：1. GitHub 镜像访问这里提供两个最常用的镜像地址： https://github.com.cnpmjs.org https://hub.fastgit.org 也就是说上面的镜像就是一个克隆版的Github，你可以访问上面的镜像网站，网站的内容跟Github是完整同步的镜像，然后在这个网站里 阅读全文
posted @ 2020-10-31 14:01 Chen洋 阅读(711) 评论(0) 推荐(0)
机器学习常用网站（大牛推荐）
摘要：北京大学视觉与听觉信息处理实验室 北京邮电大学模式识别与智能系统学科 复旦大学智能信息处理开放实验室 IEEE Computer Society北京映象站点 计算机科学论坛 机器人足球赛 模式识别国家重点实验室 南京航空航天大学模式识别与神经计算实验室 - PARNEC 南京大学机器学习与数据挖掘研 阅读全文
posted @ 2020-10-31 11:32 Chen洋 阅读(1812) 评论(0) 推荐(0)
知识表示之框架表示法
摘要：框架表示法 定义：框架是一种描述固定情况的数据结构，一般可以把框架看成是一个节点和关系组成的网络。框架的最高层次是固定的，并且它描述对于假定情况总是正确的事物，在框架的较低层次上有许多终端--被称为槽（Slots）。在槽中填入具体值，就可以得到一个描述具体事务的框架，每一个槽都可以有一些附加说明-- 阅读全文
posted @ 2020-10-31 11:24 Chen洋 阅读(7019) 评论(0) 推荐(2)
知识表示之产生式表示法
摘要：产生式表示的基本方法 （1）规则的表示 （2）事实的表示 （对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2） 产生式与谓词逻辑中的蕴含式的区别 （1）除逻辑蕴含外，产生式还包括各种操作、规则、变换、算子、函数等。 （2）蕴含式只能表示精确知识，而产生式不仅可以表示精确的知识，还可以表示不精确知识 （3）逻 阅读全文
posted @ 2020-10-31 11:13 Chen洋 阅读(4133) 评论(0) 推荐(0)
知识表示之一阶谓词逻辑表示
摘要：首先引入知识概念：知识(Knowledge)是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识，包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识。 知识是把有关的信息关联在一起，形成的关于客观世界某种规律性认识的动态信息结构。 知识=事实+规则+概念： 事实就是指 阅读全文
posted @ 2020-10-31 10:48 Chen洋 阅读(15043) 评论(0) 推荐(1)
ubuntu下如何解压zip文件（超详细）
摘要：step1 # 安装解压软件 sudo apt-get install unzip step # 2 解压文件（注意：要切换到压缩包的目录中去） unzip xxxxx.zip 扩展：1、把文件解压到当前目录下 unzip xxxxx.zip 2、如果要把文件解压到指定的目录下，需要用到-d参数(- 阅读全文
posted @ 2020-10-30 20:00 Chen洋 阅读(99755) 评论(1) 推荐(2)
常用学习网站及资料（经常逛）
摘要：作为某985高校在读硕士研究生的我，有必要分享下我经常用来学习的网站了。 大家常用的，CSDN、博客园、开源中国、简书、Github，慕课网、腾讯课堂，菜鸟教程等不过多说了，都能搜索到很多内容，话不多说，进入正题。 1.视频网站，首推b站，你想要的都有，链接：https://www.bilibili 阅读全文
posted @ 2020-10-29 16:57 Chen洋 阅读(2938) 评论(0) 推荐(1)
Git教程（超详细）
摘要：这段时间刚学了Git,为了方便以后回忆，这里做个笔记~~ 1.什么是git Git 是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理不同大小的项目，非常方便管理。 Git 是 Linus Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。 Git 与常用的版本 阅读全文
posted @ 2020-10-29 16:08 Chen洋 阅读(1527) 评论(0) 推荐(0)
pip安装出现超时问题解决方案
摘要：我们下载python的库一般会使用pip工具。但在下载的过程中经常会timeout，这是因为资源在国外，我们国内某些资源下载速度特别慢，我比较常用且有效的方法是： 使用国内镜像：使用方法如下(超级简单) # 直接在后面添加 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/" 阅读全文
posted @ 2020-10-28 11:39 Chen洋 阅读(946) 评论(0) 推荐(0)
vim常用命令总结
摘要：先说明下，本文参考：https://www.cnblogs.com/yangjig/p/6014198.html 总结的很好，话不多说，先上图 在命令状态下对当前行用== （连按=两次）, 或对多行用n==（n是自然数）表示自动缩进从当前行起的下面n行。你可以试试把代码缩进任意打乱再用n==排版，相 阅读全文
posted @ 2020-10-28 00:01 Chen洋 阅读(1197) 评论(0) 推荐(0)
Ubuntu安装anaconda出现问题（亲测有效）
摘要：问题：conda: command not found 网上都是一些东抄下，西抄下，一点意思也没有，对新手一点都不友好...解决方案：打开Terminal 1、使用命令：sudo apt install vim 安装vim文本编辑器（具体不说了，很简单）2、使用命令：vim ~/.bashrc 修改 阅读全文
posted @ 2020-10-27 23:54 Chen洋 阅读(1270) 评论(0) 推荐(0)
基于Python和命令行人脸识别项目（系列五）
摘要：接着系列四，继续开始我们face_recognition项目的其他一些功能。 案例一：从摄像头获取视频进行人脸识别-较慢版（要使用openCV） 这是一个超级简单(但缓慢)的例子运行人脸识别的实时视频从你的网络摄像头。第二个例子有点复杂，但运行起来更快。请注意:本例要求安装OpenCV (' cv2 阅读全文
posted @ 2020-10-27 15:54 Chen洋 阅读(572) 评论(0) 推荐(0)
基于Python和命令行人脸识别项目（系列四）
摘要：接着系列三，继续开始我们face_recognition项目. 下面介绍本项目其他一些功能。 案例一：让系统确定人脸（是鞠婧祎还是特朗普） 在knowe_people文件夹中创建recognize_faces_in_pictures.py文件并写入以下代码：import face_recogniti 阅读全文
posted @ 2020-10-27 13:59 Chen洋 阅读(439) 评论(0) 推荐(0)
基于Python和命令行人脸识别项目（系列三）
摘要：接着系列二，继续开始我们face_recognition项目. face_recognition项目.为什么能识别人脸，是因为人脸有面部关键点。 案例：提取鞠婧祎面部关键点 在knowe_people文件夹中创建find_facial_features_in_picture.py文件并写入以下代码： 阅读全文
posted @ 2020-10-27 12:00 Chen洋 阅读(327) 评论(0) 推荐(0)
基于Python与命令行人脸识别项目（系列二）
摘要：接着系列一，继续开始我们face_recognition. Python 模块:face_recognition 在Python中，你可以导入face_recognition模块，调用丰富的API接口，用几行代码就可以轻松玩转各种人脸识别功能！ API 接口文档: https://face-reco 阅读全文
posted @ 2020-10-27 11:35 Chen洋 阅读(450) 评论(0) 推荐(0)
如何查看ubuntu版本
摘要：用Ubuntu好久了，是在win7系统中装的双系统，以前只知道自己使用的是什么20版本的，具体怎么看还不知道，下面写一下查看当前ubuntu系统的版本的方法. 注：proc目录下记录的当前系统运行的各种数据，version记录的版本信息直接可以通过cat查看到。 方法1.使用命令：lsb_relea 阅读全文
posted @ 2020-10-27 10:50 Chen洋 阅读(7420) 评论(0) 推荐(1)
基于Python与命令行人脸识别项目（系列一）
摘要：Face Recognition 人脸识别 摘要：本项目face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目，并且配备了完整的开发文档和应用案例，方便大家使用。对于本项目可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib 阅读全文
posted @ 2020-10-26 17:22 Chen洋 阅读(778) 评论(0) 推荐(0)
Jupyter Notebook使用教程
摘要：关于安装我就不说了，可以参考知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/33105153（总结的很全面） 首先打开Jupyter Notebook后,新建notebook：点击右上角的new，即打开一个下拉菜单，其中，Windows平台一般均显示Terminals Unavaila 阅读全文
posted @ 2020-10-21 18:50 Chen洋 阅读(3606) 评论(0) 推荐(0)
堪称神器的网站
摘要：私藏的十个网站，不看后悔系列，谁用谁知道~ 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/90561088 以上网站都是特别有用的网站，不说天天看，但至少我经常会用。 希望以上网站对你有用！ 阅读全文
posted @ 2020-10-21 16:32 Chen洋 阅读(158) 评论(0) 推荐(0)
CopyTranslator安装与使用
摘要：PDF 格式的文本，本质上是保证了在大部分设备上都能保持清晰完整的排版格式，但不利于进一步使用，但是 PDF 文档文字复制会包括回车键，文字粘粘和翻译都不方便。通常的做法就是，先转换成 Word 格式，再一段一段翻译，但这时很多 PDF 本身带有的特殊格式，以及图片、表格、链接等也很容易丢失。推荐非 阅读全文
posted @ 2020-10-20 12:43 Chen洋 阅读(9808) 评论(0) 推荐(0)
Zotero使用教程
摘要：之前一直想有一个管理文献的好工具，但囿于麻烦都没有去做。最近需要阅读大量的文献，便重新拾起了这个念头，在几经搜索后，选定了Zotero作为文献管理工具。 至于为什么选择这个软件，我也许并说不清，网上有很多对比评价的帖子，可以略加参考。 Zotero官网：https://www.zotero.org/ 阅读全文
posted @ 2020-10-19 21:27 Chen洋 阅读(13809) 评论(0) 推荐(0)
常用的文献管理软件（超好用）
摘要：常用的文献管理软件除了 EndNote 还有很多，有的是公开源代码，有的是免费。国产的也有几个文献管理软件。本文就列举一下常见的文献管理软件。 1.Endnote EndNote 的功能强大自不必说，强大到何种程度，几乎没有 EndNote 不能解决的问题，即使某些变态的极其复杂的引文和输出格式，E 阅读全文
posted @ 2020-10-19 20:58 Chen洋 阅读(7203) 评论(0) 推荐(0)
PPT神器
摘要：今天要给大家推荐一款开挂一般的 PPT 插件：iSlide 强烈推荐大家下载使用哈，绝对分分钟让你做出美观大气的 PPT！ 不管是老师、学生还是公司人员，PPT 都是必须要掌握的技能，然而要想做出一个人见人爱的 PPT，可没那么简单，不是缺少素材，就是不会设计排版。 很多人都喜欢去搜索下载 PPT 阅读全文
posted @ 2020-10-19 20:34 Chen洋 阅读(503) 评论(0) 推荐(0)
希尔伯特空间
摘要：欧几里得空间，希尔伯特空间，巴拿赫空间或者是拓扑空间都属于函数空间。函数空间 = 元素 + 规则 ，即一个函数空间由元素 与元素所满足的规则 定义，而要明白这些函数空间的定义首先得从距离，范数，内积，完备性等基本概念说起。 1、度量空间：定义了距离的空间。 具体的距离：实际上距离除了我们经常用到的直 阅读全文
posted @ 2020-10-19 17:26 Chen洋 阅读(2305) 评论(0) 推荐(0)
Java基础之类型转换总结篇
摘要：Java中，经常可以遇到类型转换的场景，从变量的定义到复制、数值变量的计算到方法的参数传递、基类与派生类间的造型等，随处可见类型转换的身影。Java中的类型转换在Java编码中具有重要的作用。 首先，来了解下数据类型的基本理解：数据是用来描述数据的种类，包括其值和基于其值基础上的可进行的操作集合。 阅读全文
posted @ 2020-10-17 15:30 Chen洋 阅读(566) 评论(0) 推荐(0)
Java基础之字面值
摘要：概要：什么是字面值 字面值是指在程序中无需变量保存，可直接表示为一个具体的数字或字符串的值。比如在a = b * 2这个语句中，2就是一个字面值，它本身就是一个具体的值。 在Java源代码中，字面值用于表示固定的值（fixed value）。数值型的字面值是最常见的，字符串字面值可以算是一种，当然也 阅读全文
posted @ 2020-10-17 14:37 Chen洋 阅读(2040) 评论(0) 推荐(0)
超实用在线编译网站，编辑器
摘要：本人小白一枚，在网上搜了不少在线编译网站，国内外都有。安装IDE在电脑上会比较麻烦，特别是那种不常用的语言，而且占据了电脑的许多空间，使用在线IDE可以方便我们使用各种语言进行学习，下面推荐几个常用的在线IDE。 对于java来说，我感觉比较好用的是这个： 1.jdoodle 支持 Java 10， 阅读全文
posted @ 2020-10-17 11:22 Chen洋 阅读(2519) 评论(0) 推荐(0)
欧拉计划第十一题--java实现
摘要：先做个说明，里面所有的题都是我自己写的解题报告，由于我的能力有限，是个刚学java的小白，有很多不足的地方，还望各位大佬不奢赐教，谢谢！ Largest product in a grid In the 20×20 grid below, four numbers along a diagonal 阅读全文
posted @ 2020-10-16 18:50 Chen洋 阅读(226) 评论(0) 推荐(0)
C--迷途指针
摘要：简介: 在计算机编程领域中，迷途指针，或称悬空指针、野指针，指的是不指向任何合法的对象的指针。 当所指向的对象被释放或者收回，但是对该指针没有作任何的修改，以至于该指针仍旧指向已经回收的内存地址，此情况下该指针便称迷途指针。若操作系统将这部分已经释放的内存重新分配给另外一个进程，而原来的程序重新引用 阅读全文
posted @ 2020-10-15 20:50 Chen洋 阅读(335) 评论(0) 推荐(0)
支持向量机（SVM）必备概念(凸集和凸函数，凸优化问题，软间隔，核函数，拉格朗日乘子法，对偶问题，slater条件、KKT条件）
摘要：SVM目前被认为是最好的现成的分类器，SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊，其中涉及到很多概念，如：凸集和凸函数，凸优化问题，软间隔，核函数，拉格朗日乘子法，对偶问题，slater条件、KKT条件还有复杂的SMO算法！ 相信有很多研究过SVM的小伙伴们为了弄懂它们也是查阅了各种资料，着实费了不少功夫 阅读全文
posted @ 2020-10-15 12:39 Chen洋 阅读(2954) 评论(0) 推荐(0)
梯度vs Jacobian矩阵vs Hessian矩阵
摘要：梯度向量 定义： 目标函数f为单变量，是关于自变量向量x=(x1,x2,…,xn)T的函数， 单变量函数f对向量x求梯度，结果为一个与向量x同维度的向量，称之为梯度向量； 1. Jacobian 在向量分析中, 雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵, 其行列式称为雅可比行列式. 还有, 在代 阅读全文
posted @ 2020-10-14 17:05 Chen洋 阅读(6857) 评论(1) 推荐(3)
博客基本操作
摘要：对于喜欢逛博客的人来说，看别人的博客确实能够对自己有不小的提高，有时候看到特别好的博客想转载下载，但是不能一个字一个字的敲了，这时候我们就想快速转载别人的博客，把别人的博客移到自己的空间里面，当然有人会说我们可以收藏博客啊，就不需要转载，(⊙o⊙)… 也对。。 实现 因为我自己当初想转载的时候却不知 阅读全文
posted @ 2020-10-14 13:00 Chen洋 阅读(540) 评论(0) 推荐(0)
凸优化小结
摘要：定义 凸优化问题（OPT，convex optimization problem）指定义在凸集中的凸函数最优化的问题。尽管凸优化的条件比较苛刻，但仍然在机器学习领域有十分广泛的应用。 凸优化问题的优势 凸优化问题的局部最优解就是全局最优解 很多非凸问题都可以被等价转化为凸优化问题或者被近似为凸优化问 阅读全文
posted @ 2020-10-14 12:56 Chen洋 阅读(826) 评论(0) 推荐(0)
支持向量机SVM基本问题
摘要：1、SVM的原理是什么？ SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。（间隔最大是它有别于感知机） 试图寻找一个超平面来对样本分割，把样本中的正例和反例用超平面分开，并尽可能的使正例和反例之间的间隔最大。 支持向量机的基本思想可以概括为，首先通过非线性 阅读全文
posted @ 2020-10-14 10:59 Chen洋 阅读(987) 评论(0) 推荐(0)
感知机vs支持向量机
摘要：感知机原理：二维空间中找到一条直线可以把所有二元类别分离开，三维或多维空间中，找到一个分离超平面把所有二元类别分离开。而可把所有二元类别分离开的超平面不止一个，哪个是最好的呢？损失函数：所有误分类的点到超平面的总距离，找到损失函数最优化对应的超平面，即误分类的点到超平面总距离最小的模型参数w,b(感 阅读全文
posted @ 2020-10-13 22:09 Chen洋 阅读(2265) 评论(0) 推荐(0)