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05 2018 档案
当今主流的卷积神经网络框架
摘要:LeNet (20世纪90年代):最早最出名的神经网络之一。 AlexNet(2012) – 2012年,Alex Krizhevsky(和其他人)发布了 AlexNet,它是提升了深度和广度版本的 LeNet,并在2012年以巨大优势赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)。
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快速介绍神经网络
摘要:研究算法的时候用到了神经网络,想了解一下,可是,搜了很多资料,发现很少有人能把神经网络搞清楚的。最后还是在国外的一片文章中 找到了比较详细的介绍,这篇文章让我搞清楚了什么是神经网络,的确是神文啊。做个读书笔记,加深理解吧。 人工神经网络是一种计算模型,是受人的大脑处理信息的方式启发发明的一种信息处理
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线性整流函数(ReLU)
摘要:线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元, 是一种人工神经网络中常用的激活函数(activation function),通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。比较常用的线性整流函数有斜坡函数,以及带泄露整流函数 (Leaky ReLU),其中
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逻辑函数
摘要:逻辑函数或逻辑曲线是一种常见的S函数,它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒(英语:Pierre François Verhulst)在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的。广义Logistic曲线(英语:generalized logistic curve)可以模仿一些情况人口增长(P)的S
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卷积的定义和概念
摘要:简单定义:卷积是分析数学中一种重要的运算。 设:f(x),g(x)是R1上的两个可积函数,作积分: 可以证明,关于几乎所有的实数x,上述积分是存在的。这样,随着x的不同取值,这个积分就定义了一个新函数h(x),称为函数f与g的卷积,记为h(x)=(f*g)(x)。 容易验证,(f * g)(x) =
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Ubuntu 16.04安装Notepadqq编辑器替代Notepad++
摘要:Notepad++只有Windows平台产品,对于Linux下有其替代的产品Notepadqq。 安装: 启动:
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哈尔特征Haar
摘要:哈尔特征(Haar-like features) 是用于物体识别的一种数字图像特征。它们因为与哈尔小波转换 极为相似而得名,是第一种即时的人脸检测運算。 历史上,直接使用图像的强度(就是图像每一个像素点的RGB值)使得特征的计算强度很大。帕帕乔治奥等人提出可以使用基于哈尔小波的特征而不是图像强度[1
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ubuntu默认的Python版本号修改
摘要:ubuntu默认的Python是2.7版本的,键入Python3 就可以使用Python3.X版本。下面修改默认的Python版本, 1.删除/usr/bin 下的Python链接 [plain] view plain copy sudo rm /usr/bin/python [plain] vie
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Linux 下 pushd,popd,cd- 用法
摘要:一,为何要使用这几个命令? 可能大家会有疑问,为何要使用这几个命令, 难道用cd不就可以切换目录了吗? 没错,使用cd就可以切换到需要访问的目录, 但是有时会是一个路径很长,层次很多的目录,进到此目录下后,这时我们不小心运行了 cd命令, 理所当然,我们回到了自己的home目录,这时如果想回去怎么办
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目标检测算法的历史及分类
摘要:随着人工智能的兴起,目标检测算法在各行业中起的作用越来越大,怎么落地,这是一个非常严峻的话题。今天看到一位大牛的分享,学习了。 把该领域的算法和历史做个梳理。方便后续研究。 按照时间分类,可以把该算法分成两类:传统算法和CCN算法。 传统算法: 级联分类器框架:Haar/LBP/积分HOG/ACF
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openjtag 的硬件连接踩坑历程
摘要:这个事情踩了不少坑,这个要记录一下: 1 代码的下载和编译按照下面的来:https://github.com/pulp-platform/pulp-debug-bridge 注意点: A 要最好使用python3. B python的语法要理解清楚,怎么在不同目录间引用,这个以后要写一篇文章总结。
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ubuntu 16.04 python版本切换(python2和python3)
摘要:sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/pyth
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ubuntu 16.04 和win10双系统ubuntu无法更新问题解决
摘要:错误:E: dpkg was interrupted, you must manually run 'sudo dpkg --configure -a' to correct the problem. 解决方法:直接运行:sudo dpkg --configure -a 让人郁闷的是,这个一直卡在:
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使用opencv库编译代码并运行
摘要:安装Opencv之后,首先要写一份代码测试一下是否ok。 本文代码图像边沿检测的: 使用编译命令: 测试运行结果: 问题解决: 1 报错: error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.2: cannot open shared
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行人检测资源(下)代码数据
摘要:这是行人检测相关资源的第二部分:源码和数据集。考虑到实际应用的实时性要求,源码主要是C/C++的。源码和数据集的网址,经过测试都可访问,并注明了这些网址最后更新的日期,供学习和研究进行参考。(欢迎补充更多的资源) 1 Source Code 1.1 INRIA Object Detection an
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计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码小集合
摘要:一、特征提取Feature Extraction: · SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] · PCA-SIFT [2] [Project] · Affine-SIFT [3] [Project] · SURF [4] [OpenSURF]
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前深度学习时代的计算机视觉
摘要:在深度学习算法出来之前,对于视觉算法来说,大致可以分为以下5个步骤:特征感知,图像预处理,特征提取,特征筛选,推理预测与识别。早期的机器学习中,占优势的统计机器学习群体中,对特征是不大关心的。 我认为,计算机视觉可以说是机器学习在视觉领域的应用,所以计算机视觉在采用这些机器学习方法的时候,不得不自己
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SQLite
摘要:SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统,它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持Windo
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USB插入电脑的硬件检测和枚举流程
摘要:USB协议定义了设备的6种状态,仅在枚举过程种,设备就经历了4个状态的迁移:上电状态(Powered),默认状态(Default),地址状态(Address)和配置状态(Configured)(其他两种是连接状态和挂起状态(Suspend))。 下面步骤是Windows系统下典型的枚举过程,但是固件
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路人甲的主角梦
摘要:前段有个朋友从一家创业公司离职了,跑来向我哭诉,说自己怎么的加班多,怎么的出差多,怎么的辛苦,到头来,什么好处都没有捞到,公司快上市了,老板也根本不给他提股票的事情,他找了老板,也是以各种借口被忽悠,后来一气之下,就离开了。由于都是一个圈子的,对这位朋友的处境还是了解比较深的,这个朋友是公司的前几号
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ubuntu 16.04 下更换boost版本
摘要:如果是新机器,没装过boost,那么直接一条命令 头文件一般安装在 下面有一个目录boost,里面是头文件。而库文件一般都放在 目录下。比如libboost_system.a文件。 一 如何查看当前安装的boost版本 通过上面的命令,你就可以发现boost的版本了,查看结果可能如下: 二 如何删除
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python在不同层级目录import模块的方法
摘要:使用python进行程序编写时,经常会使用第三方模块包。这种包我们可以通过python setup install 进行安装后,通过import XXX或from XXX import yyy 进行导入。不过如果是自己遍写的依赖包,又不想安装到python的相应目录,可以放到本目录里进行import
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debian安装tftp服务
摘要:步骤1:安装 apt-get install tftp-hpa tftpd-hpa tftp-hpa是client,tftpd-hpaserver 步骤2:建立tftp目录 步骤3:配置 vi /etc/default/tftpd-hpa 然后再tftpd-hpa文件中设置如下: 步骤4:重启服务
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从github clone文件: Failed to receive SOCKS4 connect request ack.
摘要:安装了代理,能上网,也能从github上下载文件,就是无法从github上clone文件, 查了很久资料后,终于发现使用sudo可以解决问题。不过,不知道原因是什么? 比如:git clone https://github.com/DyLanCao/qPID.git 报错: Cloning into
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Linux快速目录间切换cd pushd popd
摘要:1. cd - 当前目录和之前所在的目录之间的切换 2. cd + Alt . 用上次命令的最后一个目录路径 要用上上次命令的最后一个目录,就Alt+.两次就可以了 3. pushd popd 多个目录间切换 在/usr和/etc/ssh和/etc/rc.d和当前路径之间切换,则可以在命令行下输入:
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TI 开发板安装USB转串口驱动
摘要:使用TI开发板的时候,USB转串口驱动没有,显示,无法识别设备。搜了好久才搜到相关驱动。 做个记录。 链接: https://pan.baidu.com/s/1ZT5zzVcU727jrYacKVoTlg 密码: ky75
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Linux 环境下使用g++编译C++
摘要:单个源文件生成可执行程序 下面是一个保存在文件 helloworld.cpp 中一个简单的 C++ 程序的代码: 程序使用定义在头文件 iostream 中的 cout,向标准输出写入一个简单的字符串。该代码可用以下命令编译为可执行文件: 编译器 g++ 通过检查命令行中指定的文件的后缀名可识别其为
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cc、gcc、g++、CC的区别和联系
摘要:gcc是C编译器;g++是C++编译器;linux下cc一般是一个符号连接,指向gcc;gcc和g++都是GUN(组织)的编译器。而CC则一般是makefile里面的一个名字,即宏定义,嘿,因为Linux/Unix都是大小写敏感的系统,这点一定要注意。 cc是Unix系统的C Compiler,而g
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ubuntu16.04 编译出错:fatal error: SDL/SDL.h: No such file or directory
摘要:在ubuntu 16.04编译神经网络代码时候,遇到了这样一种错误? fatal error: SDL/SDL.h: No such file or directory 原因是SDL库没有安装,根据你使用的是SDL1还是SDL2来进行不同的安装:如下所示: SDL2 sudo apt-get ins
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目标检测的图像特征提取之HOG特征
摘要:HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极
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故事描述SVM----支持向量机/support vector machine (SVM)
摘要:作者:简之链接:https://www.zhihu.com/question/21094489/answer/86273196来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 在很久以前的情人节,大侠要去救他的爱人,但魔鬼和他玩了一个游戏。 魔鬼在桌子上似乎有规律放了两
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机器学习框架之sklearn简介
摘要:简介 今天为大家介绍的是scikit-learn。sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库,它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量,使我们有更多的精力去分析数据分布,调整模型和修改超参
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ubuntu 16.04下使用 python pip的安装问题。
摘要:ubuntu 16.04使用 pip安装软件时,不知道为什么不能使用sudo pip install XXX 需要使用的是:python -m pip install XXX才可以。
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ubuntu 16.04 搭建git小型服务器
摘要:最近搭建了一个小型git服务器,由于网上资料鱼龙混杂,让我着实踩了不少地雷。做一个记录,以备不时之需。 一 搞清楚你的需求? 假如你要搭建的服务器只供几十个人使用,并且没有专门的网管服务的话,切记,一定要简单,简单,只需要按照 我下面的操作步骤来就行了,别的什么gitosis,Gitolite了,就
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使用config 来管理ssh的会话
摘要:通常利用 ssh 连接远程服务器,一般都要输入以下类型命令: ssh user@hostname -p port 如果拥有多个ssh账号,特别是像我这种喜欢在终端里直接ssh登录, 要记住每个ssh账号的参数,那是多么蛋疼的事情。 还好,ssh提供一种优雅且灵活的方式来解决这个问题,就是利用 ssh
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numpy中array和asarray的区别
摘要:array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。 举例说明: [python] view plain copy import numpy as np #example
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python库函数Map, Filter and Reduce的用法
摘要:python中有三个函数式编程极大的简化了程序的复杂性,这里就做一下讨论和记录。 一 Map:应用在链表输入所有元素的函数,它的格式如下所示: map(function_to_apply, list_of_inputs) 大多数情况下,我们会把一个链表中的元素一个个输入到函数中来获取结果,代码如下所
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python实用基本之--golb.glob
摘要:python的强大的原因就是有很多非常实用的模块。今天用到了一个读取文件内容的小模块,做个记录:
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ubuntu解压rar文件
摘要:一般通过默认安装的ubuntu是不能解压rar文件的,只有在安装了rar解压工具之后,才可以解压。其实在ubuntu下安装rar解压工具是非常简 单的,只需要两个步骤就可以迅速搞定。ubuntu 下rar解压工具安装方法:压缩功能安装 sudo apt-get install rar卸载 sudo
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OpenCL科普及在ubuntu 16.04 LTS上的安装
摘要:OpenCL(Open Computing Language,开放计算语言)是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU、GPU、DSP、FPGA或其他类型的处理器與硬體加速器所组成。OpenCL由一门用于编写kernels(在OpenCL设备上运行的函数)的语言(基于C99)和一组用于定义
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C++ vector 容器浅析
摘要:一、什么是vector? 向量(Vector)是一个封装了动态大小数组的顺序容器(Sequence Container)。跟任意其它类型容器一样,它能够存放各种类型的对象。可以简单的认为,向量是一个能够存放任意类型的动态数组。 二、容器特性 1.顺序序列 顺序容器中的元素按照严格的线性顺序排序。可以
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c++中的.hpp文件
摘要:http://blog.chinaunix.net/uid-24118190-id-75239.html hpp,其实质就是将.cpp的实现代码混入.h头文件当中,定义与实现都包含在同一文件,则该类的调用者只需要include该hpp文件即可,无需再将cpp加入到project中进行编译。 而实现代
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linux ls统计文件个数
摘要:Linux下有三个命令:ls、grep、wc。通过这三个命令的组合可以统计目录下文件及文件夹的个数。 统计当前目录下文件的个数(不包括目录) ls -l |grep "^-"|wc -l 统计当前目录下文件的个数(包括子目录) ls -l |grep "^d"|wc -l 查看某目录下文件夹(目录)
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ubuntu 16.04下源码安装opencv3.4
摘要:源码安装opencv,遇到了一些小波折,这里做个备忘吧。 首先要下载源码,路径: https://github.com/opencv/opencv 下载成功后,在opencv的根目录下执行下面操作:
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机器学习库--dlib
摘要:dlib是什么呢?见面了,总要认识一下吧? dlib其实就是一个跨平台的用C++编写的代码库。这个库的机器学习算法和工具可以用来解决现实世界的很多工程问题。 它在工业界和学术界有着广泛的应用。主要在机器人,嵌入式设备,手机以及高性能计算设备上有着大量的应用。 dlib有哪些优点呢? A 良好的单元测
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ubuntu查看内存占用和查看cpu使用情况的简单方法(ubuntu内存管理)
摘要:单独查看内存使用情况的命令:free -m查看内存及cpu使用情况的命令:top也可以安装htop工具,这样更直观,安装命令如下:sudo apt-get install htop安装完后,直接输入命令:htop就可以看到内存或cpu的使用情况了。
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语音开放平台简介
摘要:1.Nuance NVP Nuance是语音识别领域的老牌劲旅,除了语音识别技术外,还包扩语音合成、声纹识别等技术。Nuance Voice Platform(NVP)是Nuance公司推出的语音互联网平台,这是一个开放的、基于统一标准的语音平台产品。它能够支持客户公司已有的IT投资和基础设备,同时
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语音开源代码简介
摘要:1.Kaldi Kaldi诞生于2009年的JohnsHopkins University,刚开始项目重点是子空间高斯模型(SGMM)建模和词汇学习抽样调查,代码也是基于HTK进行的开发,现在也是C++作为主要语言。但是随着更多参与者的加入,特别是对深度神经网络(DNN)的支持,让Kaldi的发展超
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语音开源代码与平台对比
摘要:我们只能向前看到很短的距离,但是我们能看到仍然有很多事情要做。 AlanMathison Turing 参考文档: 1 https://www.jianshu.com/p/532745af477d 参考文档: 1 https://www.jianshu.com/p/532745af477d 参考文档
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source insight 添加 python 支持
摘要:从http://www.sourceinsight.com/public/languages/下载Python的配置文件Python.CLF 选择Options > Preferences,单击Languages选项; 单击import按钮,装载并导入Python.CLF; 这时可以看到,左栏语言列
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Taglist: Exuberant ctags (http://ctags.sf.net) not found in PATH. Plugin is not loaded
摘要:1 开发环境 Ubuntu16.04(64bit) 2 错误描述 安装好Vim的TagList插件后,打开Vim提示: 3 解决方法 根据参考资料[1]的提示,可知那是因为当前系统没有安装ctags导致的,安装一个即可: [plain] view plain copy sudo apt-get in
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人脸检测----Adaboost学习方法
摘要:有了haar特征,有了提升性能的积分图,是不是已经可以很好的解决人脸检测问题了?答案是:no. 因为,计算每一个特征值的时候速度都大幅提升了,但是,一个小小的24*24是人脸图像根据不同的位置, 以及不同的缩放,可以产生超过160,000个特征!这个数量太庞大了,所以肯定要舍弃大量的特征。那么,如何
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人脸检测---特征的提取
摘要:什么是特征?想一想我们是如何分辨物体的?更具体一点,你是如何辨别一张图片里面的人脸是一个人脸的?其实很简单,你会去找是不是有眼睛、嘴巴等面部器官。 当然这些器官的位置基本是固定的。是否有眼睛,眼睛之间的距离,眼睛跟鼻子的位置关系等等这些都叫特征。选择使用特征的一个重要的原因:基于特征的系统的运行 速
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人脸检测第一文---A Dream of Spring
摘要:人脸识别研究的人很多,可是,真正具有划时代意义的还要当属Paul Viola的一篇文章《RobustReal-time Object Detection》。这篇文章让 人脸识别在实际应用中看到了曙光。为什么这样说呢? 因为,他提出了三个革命性的改进方法,并把这些方式用到实际的嵌入式产品中,效果有了质
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