<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[XLM11的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; XLM11]]></copyright><item><title><![CDATA[阿里云服务器伪分布式hadoop安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/82946192</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/82946192</guid><author>XLM11</author><pubDate>Fri, 05 Oct 2018 19:01:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[CentOS 7.3 64位

jdk 1.8.0_40

hadoop 2.6.5

1、在服务器上安装jdk

下载jdk-8u40-linux-x64.gz，解压后配置Java环境变量

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_40
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HO...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[目标检测RCNN流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/81703907</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/81703907</guid><author>XLM11</author><pubDate>Wed, 15 Aug 2018 14:58:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[RCNN训练流程

1、用标注图片有监督预训练CNN网络

迁移学习，可解决标注框不多，训练样本少的问题

2、selective search提取候选框(region proposal)

先根据纹理、色彩、直方图等特征将图片划分出不同的区域，分别计算这n个区域的两两相似度，再将相似度最大的两个区域合并，去掉合并的两个区域，重新计算两两相似度，再合并，直到只剩一个区域，最初划分的区域并上这个过程...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python trim图片]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/81667393</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/81667393</guid><author>XLM11</author><pubDate>Tue, 14 Aug 2018 15:23:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前那个去除图片四周空白区域，针对的图片是背景前景只有两个值的，这种一般是自己生成的图片或者文档图片扫描图片能这么规则，但对于实际手写图片，就无能为力了，当初处理自己生成的训练集图片，前景背景值已知用这个方法，现在测试真实图片稍微复杂些，不过原理差不多。

先找出阈值ret


ret, otsu = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.TH...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[caffe数据同步]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/80818882</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/80818882</guid><author>XLM11</author><pubDate>Tue, 26 Jun 2018 18:05:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[cpu_data()和mutable_cpu_data() 区别：  mutable_cpu_data()多了一句head_ = HEAD_AT_CPU;是因为它返回的cpu_ptr_是可以被修改的，不像cpu_data()中返回(const void*)cpu_ptr_不可修改，这样，在下一次cpu或者gpu数据同步的时候，会知道这里的数据可能被修改过。const void* SyncedMem...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python去除图片四周空白区域]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/80784264</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/80784264</guid><author>XLM11</author><pubDate>Sat, 23 Jun 2018 16:22:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[在用字体文件造汉字的过程中，固定了图片大小后，用不同的字体绘制，会有一个问题，图片有时候太小，不足够画一个汉字。为不同的字体、字号去调不同的图片大小又很麻烦。就干脆在大的空白图片画汉字，再剪裁（本来也有剪裁的需求）逻辑是这样的：图片也就是个三维数组，如果空白是白色的，也就是（255，255，255）计算四个方向（上，下，左，右）第一个不是空白的下标，再切片，放到一个新的array里def trim...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[caffe验证集测试集准确率差别很大的可能原因]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/80742589</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/80742589</guid><author>XLM11</author><pubDate>Wed, 20 Jun 2018 11:00:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[用caffe自身的训练方法训练的时候，在验证集上准确率达到99%，可是当我用python接口跑测试数据只有50%左右，我起初以为是过拟合，可看了数据发现分类全部偏向一个类别，几乎所有图片，全部分为印刷类。过拟合也不该这样啊。后来发现是我的均值文件有问题，训练时做了归一化，数据在01之间，可是，直接用训练数据计算的均值在0-255之间，训练时会除255，可是自己用python测试的时候，减去的均值要...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[linux服务器配置caffe]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/80207921</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/80207921</guid><author>XLM11</author><pubDate>Wed, 20 Jun 2018 10:17:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[实习第一个任务就是配置caffe,对linux不熟，caffe听过没用过，以前是在windows上用tensorflow跑模型的。所以，感觉很新鲜。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[链表中倒数第k个结点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/79130389</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/79130389</guid><author>XLM11</author><pubDate>Mon, 22 Jan 2018 16:26:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[输入一个链表，输出该链表中倒数第k个结点。

用递归做。开始一层层地递归直到链表尾部，然后一层层出递归，出到地K层的时候那个节点就是倒数第K个节点

 其实只要函数xFindKthToTail就可以，但要考虑OJ平台如何训练测试用例的。它运行一次main函数后多次调用xFindKthToTail(),如果没有一个函数去每次重新将val置0，anode置null的话，那每次val都是上一个测]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2017总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/79128463</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/79128463</guid><author>XLM11</author><pubDate>Mon, 22 Jan 2018 15:30:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[一月都要都去了，才记起来要写这么个总结。从前是没有这个习惯的，可这一年的确太不一样。


分两半来讲吧，前一段我是研一后一段研二。


研一是和大四并行的。那时候研一有课，又学车，自己的空闲时间并不多，好在在这一年的开头，寒假的时候，我终于从各种犹豫、摇摆中走出来，把自己学习的方向定在机器学习。网上找帖子要怎么入门，看了吴恩达机器学习的视频，实验也跟着做了。又找到两本书周志华《机器学习]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[完美世界2017/9/26笔试题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/78109999</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/78109999</guid><author>XLM11</author><pubDate>Wed, 27 Sep 2017 10:21:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[黄金圣斗士欧洛斯要去圣域救雅典娜，需要从左上角出发，每次只能向右或向下走，最后到右下角见到雅典娜。地图中每个位置代表圣斗士遭遇的事情，如果是负数，说明此处有狙击，要让盛都欧式损失血量，如果是非负数，说明此处有血瓶，能让圣斗士回血，圣斗士从左上角到右下角的过程中，走到任何一个位置是，血量都不能少于1，为了保证圣斗士能救出雅典娜，初始血量至少为多少？地图为一个二维数组map,如下矩阵，根据map返回初]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python is 输出]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/78020979</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/78020979</guid><author>XLM11</author><pubDate>Mon, 18 Sep 2017 16:49:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[is 是判断id是否相等即id(a)==id(b) 但为什么只是数值不同 字符串不同 就会让is结果不一样？
这与python缓冲池有关，就int 而言，如果它在区间[-5,256]之间
a=-5
b=-5

不会为b开辟新的空间，只是b指向a的引用
对于字符串也会有对应的判断条件，当一个字符串所有字符都在一个预设字符串中时，就也不开辟新空间 只是引用
这与java中的==很像]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[对数几率回归Logistic Regression（Matlab）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/54411660</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/54411660</guid><author>XLM11</author><pubDate>Fri, 13 Jan 2017 21:56:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里的数据均来源于吴恩达老师机器学习的课程。
       上一篇内容是线性回归，利用线性模型进行回归学习，最终结果是找到一组合适的theta值，使代价函数的值最小，可是对于分类任务该如何解决呢？其实也是希望学习到的也是一组满足这种条件的theta。
       先从简单的二分类问题考虑，比如从两门考试的成绩x1,x2，判断录取与否。对于结果y只有两种取值，,录取时y=1,不录取y=0.这时]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[线性回归（Matlab）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/54380935</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/54380935</guid><author>XLM11</author><pubDate>Thu, 12 Jan 2017 20:52:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[这是学习吴恩达老师的机器学习教程，根据第二周线性回归，所做的作业，整理了一下。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OkHttpUtils读不出数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/53070556</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/53070556</guid><author>XLM11</author><pubDate>Mon, 07 Nov 2016 20:40:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[我用在线http接口测试的时候，接口明明可以用，而且返回了数据，但是用OKHttpUtils框架访问接口的时候,onResponse返回的参数response总是“没有数据”,我保证参数是对的，百思不得姐，后来的后来，经过提点我换了一个在线接口测试网站，居然也返回“没有数据”。所以呢，遇到这种情况，换个测试网站试试。看看是不是数据类型传错了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用popupwindow时遇到的坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/52749876</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/52749876</guid><author>XLM11</author><pubDate>Fri, 07 Oct 2016 15:56:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[popupwindow对应的那个view里面的控件不能与主视图里的控件搞混了。
在将控件与视图关联的时候：popviw.findViewById(R.id.textviewread);不能省略前面的popview,这个是你popupwindow对应的视图的view,不是你activity对应的view,r如果不写出来，会有 一些莫名其妙的错误。如果你既想为你的popupwindow设置背景，同时你也希望popupwindow不要响应back键的话，超简单，可以直接在popupwindow视图的xml文件中把]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python删除列表元素不全]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/52430679</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/52430679</guid><author>XLM11</author><pubDate>Sun, 04 Sep 2016 10:13:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python会自动对列表内存进行收缩并移动列表元素以保证所有元素之间没有空隙，增加列表元素也会自动扩展内存并对元素进行移动，每当插入或删除一个元素，该元素位置后面的元素的索引就都改变了。所以对列表做删除或添加操作的时候，如果索引改变了的话，会出现未预期的结果。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[最普通的java for循环]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/52042448</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/52042448</guid><author>XLM11</author><pubDate>Wed, 27 Jul 2016 10:59:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[我确实没有想到，会栽倒在这里，好吧，其实是根本没有想到这里来，今天心血来潮，想刷刷算法，第一个挺简单，但是结果出来却和预期不一样。
是这么回事，平时写for循环的时候是这样子的：
int arrray[]=new int[]{1,2,3};
for(int i=0;i<array.length;i++)
for(int j=0;j<array.length;j++){
      if(i!=]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[爬虫学习在路上]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/52038094</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/52038094</guid><author>XLM11</author><pubDate>Tue, 26 Jul 2016 18:46:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近有点空闲的时间，又不是很多，就想学点什么，之前听过那句话：生命苦短，我用python，然后就想觉得很适合，其实以前老听别人说爬虫爬虫，不知道是个什么鬼，借这个机会也了解下。
    首先在w3school上面过了一遍python基础知识，真的看得人兴致全无，后来有各种找啊找，找到这个教程，跟着他入门，看着自己的程序跑起来的时候，终于觉得有意思了！
    先写了个爬糗事百科的例子，知识爬段]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[struts2 validate验证失败报错]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/50990544</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/50990544</guid><author>XLM11</author><pubDate>Sun, 27 Mar 2016 10:39:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[晕，validate验证失败后默认跳到result  name="input"的视图，在struts.xml中加上/xxx.jsp 就行了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[java自动装箱拆箱]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/50608540</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/XLM11/article/details/50608540</guid><author>XLM11</author><pubDate>Fri, 29 Jan 2016 18:50:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[因为看到几个很有意思的面试题，关于装箱拆箱的，错得一头雾水，就想着总结一下经验
首先对于自动装箱拆箱的定义，其实看这个你就明白了
Integer i=100;
被自动转换成Integer i=Integer.valueOf(100);
就叫做自动装箱。而拆箱呢，比如：
Integer i1=1;
Integer i2=2;
int i3=i1+i2;//包装器类型拆成基本数据类型完成算数运]]></description><category></category></item></channel></rss>