08 2015 档案

摘要:日常操作中,少不了文本处理,如程序输入数据准备,python凭借其简洁优雅的语法,在文本处理上比C++等编译型语言开发效率高出一大截。文件操作示例#输入文件f = open(r'D:\Python27\pro\123.bak')#输出文件fw = open(r'D:\Python27\pro\123... 阅读全文
posted @ 2015-08-31 16:18 deeplearner_allen 阅读(226) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:python中如果一行代码太长,看着不方便时,怎么办?只需要在需要换行的地方添加上符号 \ 就行了。 阅读全文
posted @ 2015-08-18 09:26 deeplearner_allen 阅读(536) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:video中的detection,背景更加复杂,目标更加不聚焦,同时由于图片分辨率低于图像,因此更加难做。image中的Detection,背景相对简单些,目标更加聚焦,同时图片分辨率高,因此更加容易些。 阅读全文
posted @ 2015-08-17 16:37 deeplearner_allen 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Project -> Properties -> General -> Platform Toolset (as IInspectable correctly commented) 阅读全文
posted @ 2015-08-17 15:31 deeplearner_allen 阅读(301) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:deep learning目前为止无论在分类还是检测上,都是整体的处理,而不会出现像sift这样的局部特征,这个问题或许如果能克服掉,能让检测效果更进一大步。 阅读全文
posted @ 2015-08-11 10:26 deeplearner_allen 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:a positive example classified as positive. This is atrue positive.a positive example misclassified as negative. This is afalse negative.a negative exa... 阅读全文
posted @ 2015-08-09 10:43 deeplearner_allen 阅读(380) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.csdn.net/article/2015-07-19/2825248http://www.kdnuggets.com/2015/01/deep-learning-flaws-universal-machine-learning.html 阅读全文
posted @ 2015-08-03 14:37 deeplearner_allen 阅读(160) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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