摘要：
在写大型C/C++工程时难免会发生内存泄漏现象，系统编程中一个重要的方面就是有效地处理与内存相关的问题。你的工作越接近系统，你就需要面对越多的内存问题。有时这些问题非常琐碎，而更多时候它会演变成一个调试内存问题的恶梦。 常见的内存问题一共七种：1. 动态内存泄露；2. 资源泄露，比如文件指针不关闭； 阅读全文
摘要：
“没有测量，就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学中，特别是在机器学习的领域，对模型的测量和评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法，我们才能够快速的发现在模型选择和训练过程中可能出现的问题，迭代地对模型进行优化。本文将总结机器学习最常见的模型评估指标，其中包括： precis 阅读全文
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在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空”，那么天空 阅读全文
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BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。 从字面意思看来Batch Normaliz 阅读全文
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卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越 阅读全文
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上一篇提到文字数据集的合成，现在我们手头上已经得到了3755个汉字（一级字库）的印刷体图像数据集，我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建。用深度学习做文字识别，用的网络当然是CNN，那具体使用哪个经典网络？VGG?RESNET？还是其他？我想了下，越深的网络训练得到的模型应该会更 阅读全文
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放假了，终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西。上次谈到文字的切割，今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集。如果是想训练一个手写体识别的模型，用一些前人收集好的手写文字集就好了，比如中科院的 "这些数据集" 。但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型，那么我们就需要各种 阅读全文
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上两个月参加了个比赛，做的是对遥感高清图像做语义分割，美其名曰“天空之眼”。这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割，所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下，故写了这篇文章，记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧。 数据集 首先介 阅读全文
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最近在研究深度学习视觉相关的东西，经常需要写python代码搭建深度学习模型。比如写CNN模型相关代码时，我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。我最常用的图像库当然是opencv，很强大很好用，但是opencv也有一些坑，不注意的话也会搞出大麻烦。近期我也在看一些别人写 阅读全文
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2017过得好快好忙碌也好充实，感觉这一年每一天都不够用。这一年做了一个重大的转变：毕业半年后重新回到校园读书，从原来的软件工程师变成了学生，做的东西也从原来的Linux服务器编程换成了现在的计算机视觉和深度学习。入门很不容易，基本都是靠自己摸索的，实验室没有师兄师姐带，自己撸出一片天，现在总算对这 阅读全文