<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[AmazingJack的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; AmazingJack]]></copyright><item><title><![CDATA[Windows下Sublime Text 3配置SublimeClang进行C/C++代码提示]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/48518217</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/48518217</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Thu, 17 Sep 2015 10:22:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[三篇博客讲的比较好：
1. Sublime Text 2：代码提示插件
2. 水木社区：sublimeClang配合mingw很好很强大
3. Sublime Text 3 Windows下简单安装配置（附云盘）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Sublime Text 3 搭建C/C++ IDE 弹出控制台交互]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/48477165</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/48477165</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Tue, 15 Sep 2015 22:46:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[看到一篇文章：https://xuanwo.org/2014/06/05/sublime-text-3-IDE/
可是其中的配置并不好用，尤其是编译完了之后运行，没有交互。使用GCC + Sublime Text3可以搞定简单的C++程序，大型工程还是用VS吧。在Sublime Text3中新建编译系统，配置内容改为：
{ 
"cmd": ["g++", "${file}", "-o", "]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matlab的GUI参数传递方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/46582099</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/46582099</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Sun, 21 Jun 2015 15:16:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 运用gui本身的varain{}、varaout{}传递参数（注：这种方式仅适用与gui间传递数据，且只适合与主子结构，及从主gui调用子gui，然后关掉子gui，而不适合递进结构，即 一步一步实现的方式）

输入参数传递：
       比如子GUI的名称为subGUI, 设想的参数输入输出为：[out1, out2] = subGUI(in1, in2)
       在subG]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MatLab GUI 数据传递]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/46582077</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/46582077</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Sun, 21 Jun 2015 15:05:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.数据怎么在不同的控件之间传递


先看在一个GUI界面内部的传递的数据 
  
     每一个控件的回调函数头：
    function myc_Callback(hObject, eventdata, handles)
    
     第一个参数是hObject，是跟这个callback所关联的控件的handles，在它自己的callback下，可以用代号->
 h]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用matlab 保存带标记图像、图片的方法总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/46119983</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/46119983</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Thu, 28 May 2015 11:23:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近看了一些用matlab对图形图片进行保存的帖子和资源，关于图像保存的方法给大家分享一下这些方法是大家所使用方法的一个总结.

如今常用的方法有三种printf，imwrite，saveas下面分别介绍一下：
imwrite
mwrite将图像数据写成图像文件，一般用于图像处理，当我们使用imshow将一副图像使显示在坐标系上时，我们可以使用如下方式保存图像

   I=getima]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CV和ML领域牛人主页]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/44406799</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/44406799</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Wed, 18 Mar 2015 10:30:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[牛人主页（主页有很多论文代码）

Serge Belongie at UC San
 Diego

Antonio Torralba at
 MIT

Alexei Ffros at CMU

Ce Liu at Microsoft
 Research New England

Vittorio Ferrari at
 Univ.of Edinburgh

Kris]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OneNote无法同时设置中英文字体设置解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/44313867</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/44313867</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Mon, 16 Mar 2015 22:16:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果你是一位OneNote老用户，无论是2003、2007还是2010或者最新的2013版本，都一直存在一个Bug，就是无法同时设置中英文字体（比如在Word中就可以分别设置不同的）。我搜了一下，在微软社区以及各大论坛这个问题从02年到现在15年，一直都有人在向微软反馈这个问题，而且微软也承认有这个问题的存在，但不知道为什么这么一个非常微小但却及其影响用户体验的Bug一直没有得到解决。我本人也在微]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[边界链码、归一化链码与一阶差分链码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/42873601</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/42873601</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Mon, 19 Jan 2015 15:12:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[链码：11076765543322

 
归一化链码：把原链码看作由各方向数构成的自然数，将该码按一个方向循环，使其构成的自然数最小，此时形成归一化链码，也称规格化链码。归一化码=07676554332211
 
一阶差分链码：通过计算相邻两个元素方向变化（逆时针方向）的数字得到。就是前一个数字变化到后一个数字需要经过的步数，注意是逆时针方向，比如1->1经过0步，1->0经过7步，对照]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[新版福昕阅读器（Foxit Reader）启动速度慢解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/42805577</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/42805577</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Sat, 17 Jan 2015 15:42:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前喜欢使用福昕阅读器的原因就是看中了其小巧，可是最近版本的阅读器打开速度变得慢了很多（不是电脑配置问题），比Adobe Reader还要慢，这我就忍受不了了，于是在网上广泛搜索，终于找到了解决办法：
福昕阅读器启动速度变慢的罪魁祸首就是加载项，可以删除4个文件夹：plugins（变慢的主要文件夹）、Shell Extensions（扩展功能）、Advertisement（广告文件夹）和Foxi]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[各颜色空间在Matlab中的取值范围]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/40594617</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/40594617</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Wed, 29 Oct 2014 22:22:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[正常情况下，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深入理解卷积]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/40351973</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/40351973</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Tue, 21 Oct 2014 21:31:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先作为引子，引用一位网友]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[最近Foxmail不能发送hotmail以及outlook邮件解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/40350827</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/40350827</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Tue, 21 Oct 2014 20:37:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[我使用的是Foxmail 7.2版本，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[怎样在Matlab2010a中使用VS2010的mex]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/40350377</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/40350377</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Tue, 21 Oct 2014 20:13:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[The Microsoft Visual C++ 2010 compiler is not supported on the released version of MATLAB 7.10 (R2010a), but support can be added by installing a patch. To install the patch:

1. Download the patch ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Precision & Recall计算机视觉中常用的评价标准]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/40301863</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/40301863</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Mon, 20 Oct 2014 16:22:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作，召回率与准确率这两个概念偶尔会遇到，

知道意思，但是有时候要很清晰地向同学介绍则有点转不过弯来。
召回率和准确率是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。
召回率：Recall，又称“查全率”——还是查全率好记，也更能体现其实质意义。
准确率：Precision，又称“精度”、“正确率”。

以检索为例，可以把搜索情况]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Bag-of-words model (BoW模型)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/40154463</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/40154463</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Thu, 16 Oct 2014 20:04:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在NLP和IR领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档. 近年来, BoW模型被广泛应用于计算机视觉中. 与应用于文本的BoW类比, 图像的特征(feature)被当作单词(Word).

引子: 应用于文本的BoW model

Wikipedia[1]上给出了如下]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Foxmail设置Gmail提示“用户名或密码不正确”解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/39429921</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/39429921</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Sat, 20 Sep 2014 10:45:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先，Foxmail是一个不错的国产]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matlab中对svmtrain迭代次数MaxIter的设置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/27083103</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/27083103</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Mon, 26 May 2014 15:17:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[在使用Matlab自带函数svmtrain]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Co-segmentation（联合分割）论文摘记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/24736439</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/24736439</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Tue, 29 Apr 2014 20:01:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[[1][2]分别用潜在前景直方图的L1和L2距离来衡量前景的差异，并把该差异作为一项全局约束加入基于马尔科夫随机场的能量。通过优化该能量方程来实现共同前景的分割。但注意，不论是L1还是L2，方程整体都是NP-hard的，因此作者采用了不同的近似方法逼近准确结果，前者采用的TRGC后者采用了二次伪布尔优化（QPBO）

沿着这一思路文[3]采用了一个“奖励”模型，基于该模型可以得到次模的优化解，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于图像特征提取]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/24626113</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/24626113</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Tue, 29 Apr 2014 16:32:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[网上发现一篇不错的文章，是关于图像特征提取的，给自己做的项目有点类似，发出来供大家参考。

       特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 

特征的定义 

        至今为止特征没有万能和精确的定义。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matlab图像处理函数：regionprops]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/24420833</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AmazingJack/article/details/24420833</guid><author>AmazingJack</author><pubDate>Thu, 24 Apr 2014 16:31:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[---------------------------------------------------
本篇文章为转载，仅为方便学术讨论所用，不用于商业用途。由于时间较久，原作者以及原始链接暂时无法找到，如有侵权以及其他任何事宜欢迎跟我联系，如有侵扰，在此提前表示歉意。fengyuan.sun@gmail.com
------------------以下为原文-----------------]]></description><category></category></item></channel></rss>