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摘要: 最大堆实现 代码 #!/usr/bin/envpython #-*-coding:utf-8-*- #单个叶子节点进行上浮调整位置 deffloat_up(array,start): parent=(start-1)//2 ifstart==0: retur... 阅读全文
posted @ 2019-09-13 18:22 gogogo11 阅读(261) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 PageRank 算法 参考链接: https://mp.weixin.qq.com/s/IPcwjaIYCBIynfg6a7Ml9w 案例示意图 A, B, C, D 四个节点表示 4 个不同的页面, 边表示跳转的链接, 边上的值表示页面跳转的概率, 从 Adj 矩阵可以看出, 在没有标准化之前, 没有概率的含义, 因此对 Adj 矩阵按照列方向进行归一化, 得到矩... 阅读全文
posted @ 2019-09-09 16:47 gogogo11 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考链接: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/611222866 1 拉普拉斯矩阵 参考链接: http://bbs.cvmart.net/articles/281/cong-cnn-dao-gcn-de-lian-xi-yu-qu-bie-gcn-cong-ru-men-dao-jing-fang-tong-qi L = ... 阅读全文
posted @ 2019-09-09 16:45 gogogo11 阅读(1008) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Windows Server 2008 R2 Windows Server Core 1. 微软因为向往 Linux 的纯命令行, 提出了 Windows Server Core 2. 只能使用命令, 但是只要配置好 ip 等, 可以通过另一台 Server 管理此 Server, 但是要求管理员密 阅读全文
posted @ 2019-09-05 22:24 gogogo11 阅读(1235) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: PaddlePaddle NVIDA 驱动安装 CentOS 1. 2. 添加 , 屏幕 CentOS 自带的 nouveau 3. 重建 initramfs image 1. 2. 4. 5. 查看是否禁用成功 6. 运行程序安装驱动 API Program 1. 含义: 在 fluid 中默认有 阅读全文
posted @ 2019-09-05 22:10 gogogo11 阅读(966) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于双目的传统算法 对静止的物体, 在不同的 viewpoints 同一时刻进行拍摄, 根据拍摄到的结果, 使用三角测量算法计算出平面 2D 图像在 3D 图像中的坐标 单目 Ground Truth 使用 MVS 得到的深度图 使用 MVS 直接得到的深度图有一些也是不符合实验的要求的, 需要对其 阅读全文
posted @ 2019-07-19 22:37 gogogo11 阅读(592) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: SLAM Simultaneous Localization And Mapping, 同步定位与构图 简述 1. Simultaneous Localization And Mapping, 同步定位与构图, 参考链接 "bilibili" 2. 输入 1. 可见光视觉 2. IMU, 用于 VR 阅读全文
posted @ 2019-07-09 10:23 gogogo11 阅读(747) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 常见网络 目标检测 R CNN + 参考: "https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/80113669" 测试过程 1. 输入一张测试图像, 使用selective search算法提取出大约1000 2000个建议框 select 阅读全文
posted @ 2019-07-08 23:26 gogogo11 阅读(359) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 神经网络深层网络实现 步骤 1. 随机初始化数据 对于权重$W^{[l]}$, 一般采用$np.random.randn(l, l 1) \sqrt{{1\over{dimension\ of\ previous\ layer}}}$ 如果当前的$l$层的激活函数为$ReLU$, 则使用$He\ i 阅读全文
posted @ 2019-07-08 23:25 gogogo11 阅读(245) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 神经网络垃圾笔记 Optimization Methods + Batch Gradient Descent: GD + Mini Batch Gradient Descent + Stochastic Gradient Descent: SGD + Momentum: 动力 + Convergen 阅读全文
posted @ 2019-07-08 23:13 gogogo11 阅读(1617) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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