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摘要:整理一下资源,不过最好还是根据书上的理论好好推导一下.....文章链接:Deep Learning 最优化方法之SGD 72615436本文是Deep Learning 之 最优化方法系列文章 整个优化系列文章列表:Deep Learning 之 最优化方法Dee... 阅读全文
posted @ 2018-03-15 17:58 wishchin 阅读(1000) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、VG数据集 机器学习领域的突破突然让计算机获得了以未曾有的高精度识别图像中物体的能力——几乎达到了让人惊恐的程度。现在的问题是机器是否还能更上层楼,学会理解这些图片中所发生的事件。 Visual Genome的新图像数据库有望推动计... 阅读全文
posted @ 2018-03-05 18:04 wishchin 阅读(710) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:MIT发文:深度视觉的量化表示................ Places2 是一个场景图像数据集,包含 1千万张 图片,400多个不同类型的场景环境,可用于以场景和环境为应用内容的视觉认知任务。 GitHub源代码:https... 阅读全文
posted @ 2018-02-09 17:10 wishchin 阅读(1222) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:这个页面比较详细:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htm 此外cvpapers的页面一直更新:http://www.... 阅读全文
posted @ 2017-12-13 10:48 wishchin 阅读(319) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:工作环境退回到Win7之后,内容查找功能非常不给力,推荐一个文本内容查找工具grepWin。 Win7下的文本查找/替换工具: grepWin 阅读全文
posted @ 2017-01-09 16:05 wishchin 阅读(148) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:参考翻译,有大量删除和修改,如有异议,请拜访原文。一定要看英文原文!!!。 本文转载于:深度译文:机器学习那些事 英文【原题】A Few Useful Things to Know About Machine Lear... 阅读全文
posted @ 2016-12-14 10:08 wishchin 阅读(517) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:原文链接:http://www.csdn.net/article/2015-08-06/2825395 本文做了少量修改,仅作转载存贮,如有疑问或版权问题,请访问原作者或告知本人。 CVPR可谓计算机视觉领域的奥运会,这是v... 阅读全文
posted @ 2015-08-24 15:04 wishchin 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:何必配置复杂的IDE,简单代码在线调试就可以了...原文链接:www.codeceo.com/article/top-10-online-compiler.html本文要推荐10个最好用的在线编译器,以下顺序不按排名先后:1、ideone可以在线编译盒调试C/C++,... 阅读全文
posted @ 2014-08-13 09:02 wishchin 阅读(220) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:有少量修改,请访问原始链接。PythonWIn的exe安装包;http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/原文链接:codecloud.net/python-resource-2109.html现代编程语言的一个非常令人欣慰的事... 阅读全文
posted @ 2014-08-13 08:54 wishchin 阅读(1676) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://blog.csdn.net/gjy095/article/details/9243153上一篇文章,不是很详细,这一篇解释的清晰些,请访问原始链接。Rtrees介绍!参考链接:http://docs.opencv.org/modules/ml/... 阅读全文
posted @ 2014-08-11 15:54 wishchin 阅读(426) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:此文也很详细:http://blog.csdn.net/maochongsandai110/article/details/11530045 原文链接:http://blog.csdn.net/pp5576155/arti... 阅读全文
posted @ 2014-07-16 17:08 wishchin 阅读(325) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://blog.csdn.net/dcraw/article/details/7617891原文编写层层递进,逻辑清晰;不过看这篇转载可以少点击鼠标:http://blog.csdn.net/haihong84/article/details/180... 阅读全文
posted @ 2014-07-16 16:18 wishchin 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:AI:机器人与关键技术--总是被科普原文链接:www.csdn.net/article/2014-04-22/2819430机器人发展建议:有需求才有生产,有更高的需求才有发展;第一条:我们的军队要使用机器人,安全稳定是一切运行的前提,军队是不在乎money这点事的;... 阅读全文
posted @ 2014-05-01 14:16 wishchin 阅读(131) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:参考文献及推荐阅读维基百科,http://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbor_algorithm;机器学习中的相似性度量,http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/19... 阅读全文
posted @ 2014-03-25 14:19 wishchin 阅读(269) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转载:http://blog.csdn.net/happydeer/article/details/18421417跟大部分在线社区一样,久而久之,Stack Overflow自然也会趋向于越来越严格。这主要是一种防御机制——类似于小孩在首次进入学校或者托班之后发展起... 阅读全文
posted @ 2014-02-13 19:57 wishchin 阅读(325) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原文链接:http://blog.csdn.net/cxwen78/article/details/7414734混合推荐系统是推荐系统的另一个研究热点,它是指将多种推荐技术进行混合相互弥补缺点,从而可以获得更好的推荐效果。最常见的是将协同过滤技术和其他技术相结合,克... 阅读全文
posted @ 2014-02-13 16:15 wishchin 阅读(266) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:wiki百科:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0opencv学习笔记--二杈决策树:http://blog.csdn.net/homechao/artic... 阅读全文
posted @ 2014-01-18 15:48 wishchin 阅读(454) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:引言: 结合深度场景,提取支撑面,是一个渐进分割的好办法。既然可以利用深度图,那么便最大化利用深度图像;分割支撑面以后,可以利用抠图算法,把RGB剩余的像素载进行抠图:《"GrabCut" - Interactive Foreground Extrac... 阅读全文
posted @ 2013-12-04 22:47 wishchin 阅读(169) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:后记: 当时能不放弃这个方向是因为这里面涉及了一种很有效的三位场景存储方式,可能给出除图元建模之外的一种三维场景描述方式。这和Flash与位图的对比一样,基于图元的flash始终抵不过基于点描述的位图格式。 总结:OpenNI已经有了一个专... 阅读全文
posted @ 2013-11-26 12:17 wishchin 阅读(894) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:原始链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ba3c7950100jxkh.html Today, 3D models are used in a wide variety of industries. The movie industr... 阅读全文
posted @ 2013-11-20 20:24 wishchin 阅读(5456) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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