随笔分类 - 日常学习笔记
摘要：一、为什么要图卷积？ 层级结构：每一层的训练结果依赖于上一层的。 图像二维数据，语音一维数据可以二维表示。可通过欧几里得空间数据进行表示。 然而也有无法表示的，例如微信数据里的人与人之间关系，图（无距离信息，空间信息）。因而出现了图卷积。 频域与时域两条线，GCN可以用于时域的处理。 二、图卷积基本
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摘要：return，可以提前结束其所在函数。 函数内不写，会自动加上return。 非引用返回： 引用返回：a=3,b=3 注意事项： 两种修改字符串某一位置值的方式：
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摘要：atoi字符串的数转化为整数 atof转化为小数
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摘要：1、非引用形参-copy 指针是非引用，copy。但值也会改变。 引用形参： const相关问题： const形参可以拷贝、 不能修改，不能赋值！ 可以使用const初始化非const： 指针+const 对于指针的const。非const传给const没问题。 2、引用形参-对传入参数真正修改 可
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摘要：找重复单词（大写开头的） 貌似只能是相邻的且相同的两个单词。
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摘要：break、continue、goto break用于提前结束循环。只能打断一层循环。是把一层循环全部结束掉。continue则是提前结束循环内单次，继续循环下一步。
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摘要：1、异常 throw抛出字符串 最好的是：throw抛出对象。 catch(...){} 2、使用标准异常类 #include<new> bitset 自己写一个异常 设计自己异常类 堆栈 测试：
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摘要：1、箭头操作符 用于指针。 使用容器vector存指针，迭代器是指针需要 解引用后再解引用才是数据。图中漏掉了iter++ 记得要delete 2、算术运算符 %：获得余数。 优先级。 溢出： 除法的一些注意要点： 除号两用：整数除和小数除。 除法中，两个数都是整数会整数除。 Vb中是两用的： 被除
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摘要：14、数组 数组定义时的长度必须是在编译时就能确定的值。 全局数组会自动初始化为0。 size_t 15、指针 其指向类型要相同。 指针和引用： 指针可以先不初始化，可以修改指向。有指针的指针。 16、使用指针访问数组 指针的减法： 指针的下标是在运算： 两种循环写法： 对比迭代器： 17、cons
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摘要：1、头文件（15th课） 大型项目开发，要有很多头文件。只能写声明，不能定义（类定义和常量定义可以）。 自己新建头文件（类定义，外部变量声明，函数声明）。源文件包含对应的头文件。 头文件里写类的声明，源文件里写类的定义，类的所有成员。 为避免预处理重复拷贝，头文件保护符。防止多重包含。 2、命名空间
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摘要：1.概述 对图片/视频，用框(bounding box)标出物体的位置，并给出物体的类别。 2. 物体检测数据集 PASCAL VOC, 20类, 比较简单, 图片中物体所占比较大比较少; http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ COCO, 微软做的，80类物
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摘要：使用Jupyter。https://jupyter.org/install https://baijiahao.baidu.com/s?id=1601883438842526311&wfr=spider&for=pc Anaconda：https://www.anaconda.com/downloa
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摘要：http://www.mooc.ai/course/353/learn?lessonid=2289&groupId=0#lesson/2289 1、AlexNet, VGGNet, GoogleNet, ResNet https://adeshpande3.github.io/adeshpande3
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摘要：1.图像分类 • 2.神经网络原理 • 1.卷积神经网络介绍 • 2.利用caffe搭建深度网络做图像分类 挑战：光照变化+形变。类内变化。 标签、预测函数，泛化能力。 如何提高泛化能力？需要用图像特征来描述图像。 颜色特征：直方图。 形状特征：PCA降维。 局部特征细节、纹理。 SIFT特征：局部
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摘要：计算机视觉(computer vision)是从图像和视频中提出数值或符号信息的计算系统，更形象一点说，计算机视觉是让计算机具备像人类一样的眼睛，看到图像，并理解图像。 计算机视觉三大应用：识别、检测、分割。 目标跟踪、视频分割、风格迁移、生成对抗网络（GAN）直播换脸、视频生成（LSTM预测未来信
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摘要：1、操作系统功能：进程、内存、设备、文件、网络、分布式、界面管理。 管理外设 2、操作系统发展阶段 人工、单道批处理、多道批处理、分时（中断技术与通道技术） 3、分时技术 主机以时间片为单位，把CPU轮流分配给终端。 4、UNIX 5、主流操作系统都是分时操作系统的衍化 6、操作系统逻辑结构：整体式
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摘要：与神经网络相媲美。非常强大！一般都是对决策树集成。 随机森林与Stacking集成算法。 Bagging集成思想与随机森林 理解交叉验证 理解Stacking集成算法。 集成算法：多算法融合。 决策树：容易发生过拟合。一颗树不好，就多颗树，森林。 怎么集成？两种方法主流，其他adaboost,xgb
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摘要：一、什么是JVM JVM是跨平台，JVM类似于适配器。 适配Windows和Linux平台。从软件层面屏蔽硬件底层。 C和C++也是跨平台。 鸿蒙——编译优化，60% 二、JVM体系构成： .class文件，看不懂。 漱壕作为开头，Java魔数。 cafe babe——LOGO Java魔数，在文件
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