摘要：
系统创建新线程时，会同时创建与这个线程相关联的队列，即异步过程调用（APC）的队列。 一些异步操作可以通过加入APC来实现，比如我现在学习的IO请求/完成。 IO完成时，系统向该线程的APC队列中加入一项，包含lpCompleteionRoutine和lpOverlapped。当线程处于非执行态且是 阅读全文
摘要：
把图片映射到能最好区分的空间（pca），在这个空间同类是聚集的，而不同类之间间隔大。这相当于一个模型，把验证集也映射到此空间，然后利用knn对验证集分类。 pca：https://wenku.baidu.com/view/f2beacac64ce0508763231126edb6f1aff0071b 阅读全文
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参考：OPENCV2学习(1)_生成运动模糊核(OPENCV2 实现Matlab中fspecial的motion功能) 运动模糊时，模糊后图片某点的值应该与原图沿运动角度方向前面的点有关，并且越近邻影响越大，即权值越大。所以除了确定卷积核之外，还确定了锚点（anchor） demo： 至于核权值的计 阅读全文
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关说不练假把式。手上正好有车牌字符的数据集，想把他们写成TFRecord格式，然后读进来，构建一个简单的cnn训练看看。然后发现准确率只有0.0x。随机猜也比这要好点吧。只能一步步检查整个过程。暂时想到问题可能出现的地方： 数据编码解码错误 网络构建问题 学习步长问题 数据量太小 label设置 不 阅读全文
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如果有图会很好理解，最近太忙，以后再加吧 #首先有一个需要读取的文件名列表 #然后将文件名列表通过函数string_input_producer放进文件名队列。 #有时候因为数据量太大，需要把他们放进不同的tfrecord文件中 filename_queue = tf.train.string_in 阅读全文
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（新手上路，如果有不对的地方，望指正。另外有没有小伙伴一起学习交流啊？） tensorboard为tensorflow提供了可视化，它的重要性不言而喻。 tensorboard是通过读取events files来显示的，events file则包含在图计算时生成的summary data。 1 tf 阅读全文
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运行的代码是mnist_with_summaries.py。出现的问题是 tf.app.run() got unexpected keyword argument 'argv' 昨天一直以为是我自己不会运行Python程序以及命令行参数的原因，看了半天Python argparser文档，依然没有头 阅读全文