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mnist手写数字体：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ （28*28*1,60000train，10000test） cifar-10数据集：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html （32*32*3，50000train 阅读全文
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发展： 阅读全文
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总结了以下几种方式，有待修改和补充： 1.截断的正态分布：tf.truncated_normal(shape,dtype,stddev) 2.正态分布：tf.random_normal() 3.均匀分布：tf.random_uniform() tf.uniform_unit_scaling_init 阅读全文
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深度学习之模型VGG： 卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用。 阅读全文
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架构： 阅读全文
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架构： 阅读全文
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1.GROUP BY从字面意思理解就是根据“BY”指定的规则对数据进行分组，所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”，然后针对若干个“小区域”进行数据处理； 2.在select指定的字段要么就要包含在GROUP BY语句的后面，作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中； 3.LEFT 阅读全文
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埋点：做动作行为分析；（数据仓库中的用户行为数据在logdb.events表中，就是埋点系统埋进来的数据） 埋点的过程就是针对功能，准备要分析的动作，对数据进行观测，提取有价值的数据，将数据进行分析，模拟及判断分析结果，形成数据报告，最终用结果对功能进行判定； 初级埋点：在产品流程关键部分植入相关统 阅读全文
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1.python脚本：首先从bursts文件夹中的每一个单独的图像文件夹中取出一张原始DNG图片，统一保存到另一文件夹（所有原始图像的DNG格式）； 2.图像格式转换：使用imagemagick工具（官网下载：http://www.imagemagick.org/download/binaries/ 阅读全文
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动态范围：指从最暗的到最亮的；通常相机动态范围是有限的，大光比环境下都会出现亮部或暗部细节丢失的情况； HDR：高动态范围图像技术，这个动态范围大，能展示更丰富的层次，包含更广的色彩空间，可以记录更多的亮部和暗部细节，让原先的暗场景变得更明亮更通透； 原理：拍摄时分别拍摄三张不同曝光的图片，然后将三 阅读全文
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ARcore：在移动设备移动时跟踪其位置并构建自己对现实世界的理解 1.ARcore使用运动跟踪，环境理解，光估测将虚拟内容与通过手机拍摄到的现实世界整合。 2.通过捕获摄像头图像中的特征点，计算其位置变化结合IMU提供的相对定位信息实现运动跟踪；检测特征点和平面的变化改进对现实世界的环境理解；检测 阅读全文