摘要： 1. 数学归纳法Proof that a binary tree with n leaves has a height of at least log n高度为 n" role="presentation">nn 的二叉树，叶子结点不多于 2n" role="pres... 阅读全文

摘要： 简易安装opencv2：conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv或：sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv简易安装openc... 阅读全文

摘要： 1. 二叉树普通定义：在计算机科学中，二叉树是每个结点最多有两个子树（≤2" role="presentation">≤2≤2，节点没有子树，节点有一个子树，节点有两个子树）的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（ri... 阅读全文

摘要： 1. 下载预训练权重文件YOLOv3使用在Imagenet上预训练好的模型参数（文件名称： darknet53.conv.74，大小76MB）基础上继续训练。darknet53.conv.74下载链接： https://pjreddie.com/media/fi... 阅读全文

摘要： 布尔不等式（Boole’s inequality）也叫（union bound），即并集的上界，描述的是至少一个事件发生的概率（P(⋃iAi)" role="presentation">P(⋃iAi)P(⋃iAi)）不大于单独事件（事件之间未必独立）发生... 阅读全文

摘要： 虽然很多CNN模型在图像识别领域取得了巨大的成功，但是一个越来越突出的问题就是模型的复杂度太高，无法在手机端使用，为了能在手机端将CNN模型跑起来，并且能取得不错的效果，有很多研究人员做了很多有意义的探索和尝试，今天就介绍两个比较轻量级的模型 mobile net 和... 阅读全文

摘要： 风格迁移： 在内容上尽量与基准图像保持一致，在风格上尽量与风格图像保持一致。1. 使用预训练的VGG19网络提取特征 2. 损失函数之一是“内容损失”（content loss），代表合成的图像的特征与基准图像的特征之间的L2距离，保证生成的图像内容和基准图像保持一致... 阅读全文

摘要： 计数排序的特点：需要额外的数组以存储： 中间过程数据（记为数组 C），数组 C 的下标是待排序序列的元素值，下标对应的值为出现的次数；排序后的序列（记为 B），计数排序仅获取原始待排序序列的值，对原始序列不做 in-place 处理；计数排序首先统计原始序列各个数（按... 阅读全文

摘要： 0. min 与 max 的转换{max(X,Y)=X+Y−min(X,Y)min(X,Y)=X+Y−max(X,Y)min(X,Y)+max(X,Y)=X+Y" role="presentation">⎧⎩⎨⎪⎪max(X,Y)=X+Y−... 阅读全文

摘要： 借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能，方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么。 自定义网络特征可视化 代码：# coding: utf-8from keras.models import Modelimport cv2import ... 阅读全文