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四个次语言 C Object Oriented C++ Template C++ STL 阅读全文
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"ER与ER Tree形成过程" "判断ER是否位MSER条件" "MSER源码分析" 阅读全文
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data augmentation 几种方法总结 在深度学习中，有的时候训练集不够多，或者某一类数据较少，或者为了防止过拟合，让模型更加鲁棒性，data augmentation是一个不错的选择。 常见方法 Color Jittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色彩抖 阅读全文
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最近在做物体检测，也用到了全卷积网络，来此学习一波。 这篇文章写了很好，有利于入门，在此记录一下： "http://blog.csdn.net/taigw/article/details/51401448" 阅读全文
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因为我的mac是64位的，所以用32位编译，执行的时候肯定会出错的。 所以应该在 arch/simddetect.cpp中把这句 define X86_BUILD 1 注释掉，就可以了。 参考 "https://github.com/tesseract ocr/tesseract/issues/63 阅读全文
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介绍 Ostu方法又名最大类间差方法，通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，其算法步骤为： 1) 先计算图像的直方图，即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量 2) 归一化直方图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点 3) i表示分类 阅读全文
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我有这样的需求就是，因为需要ssh连接到服务器，然后每次需要输入好大一长串的信息，而且连接到一台服务器后，还可能跳转到另外一台服务器，而且每次还需要输入密码，所以感觉非常的麻烦。 为了解决这个问题，我用上了ssh中的config配置文件 1. 配置前 2. 配置后 配置以后，我们只需要输入连接账户的 阅读全文
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SSD是一个基于单网络的目标检测框架，它是基于caffe实现的，所以下面的教程是基于已经编译好的caffe进行编译的。 caffe的编译可以参考官网 "caffe Installation" Installation 1.Get the code. 2.Build the code. 从之前编译好的 阅读全文
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论文《A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding》 Pruning by learning only the important connections. 1. all con 阅读全文
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Question Given a string s and a dictionary of words dict, determine if s can be segmented into a space separated sequence of one or more dictionary wo 阅读全文