<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[carpinter的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; carpinter]]></copyright><item><title><![CDATA[mt.exe : general error c101008d: Failed to write the updated manifest to the resource of file]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/47300389</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/47300389</guid><author>carpinter</author><pubDate>Wed, 05 Aug 2015 17:16:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[（转自：http://bbs.ednchina.com/BLOG_ARTICLE_3001206.HTM）

上网找了一下，只有英文网页有相关讨论，懒得去翻译了。中文网页中倒是有一个，而且有解决办法，那就是在项目属性——配置属性——链接器——清单文件中， 把生成清单改成否就行了。
经过进一步的探索，发现在项目属性——配置属性——清单工具——输入和输出中，把嵌入清单改成否也行。
然而，问题虽]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV的Filter2D代码解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/36664757</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/36664757</guid><author>carpinter</author><pubDate>Thu, 03 Jul 2014 16:05:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[Filter是一个非常耗时的操作，不过Opencv的Filter写法比较特别，估计这也是优化的比较好的写法吧，这里把原理解析一下，就可以编写自己的filter代码了







	for( ; count > 0; count--, dst += dst_step, src++ )      
    {                                      ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Optimization]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/36429201</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/36429201</guid><author>carpinter</author><pubDate>Wed, 02 Jul 2014 16:49:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[Haar features are inherently slow - they make extensive use of floating point operations, which are a bit slow on mobile devices.

A quick solution would be to turn to LBP cascades - all you need is]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Precision and recall From Wiki]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/27173291</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/27173291</guid><author>carpinter</author><pubDate>Tue, 27 May 2014 09:32:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[Precision，所有判断为正样本的数量里面，有多少是真正的正样本，就是精确率，有duo]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matlab getkey]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/22415837</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/22415837</guid><author>carpinter</author><pubDate>Fri, 28 Mar 2014 17:30:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[matlab 循环里面获取键盘输入


function [ch, tim] = getkey(N,nonascii)

% GETKEY - get a keypress
%   CH = GETKEY waits for a single keypress and returns the ASCII code. It
%   accepts all ascii characters, i]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一个贝叶斯问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/21485385</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/21485385</guid><author>carpinter</author><pubDate>Tue, 18 Mar 2014 23:06:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天某人讲概率课，有个学生拿着一本“思考，快与慢”的书来问问题，里面提到一个例子
“例如，如果你相信有3%的研究生是被计算机科学专业录取的（基础比率），你还相信汤姆是该领域研究生的可能性是其他领域的4倍，贝叶斯定理就会认为，你必须相信汤姆是计算机科学家的概率是11%。此外，如果基础比率是80%，那你眼中的新概率就应该是94.1%，以此类推。”

某人不解，我拿到也非常不解，后来看到这本书是翻]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分类和回归 Classification and Regression]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/19543795</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/19543795</guid><author>carpinter</author><pubDate>Thu, 20 Feb 2014 12:13:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[分类问题和回归问题都要根据训练样本找到一个实值函数g(x). 


回归问题的要求是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出y（实数）是多少。也就是使用y=g(x)来推断任一输入x所对应的输出值。
分类问题是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1）。也就是使用y=sign(g(x))来推断任一输入x所对应的类别。


综上，回归问题和分类问题的本质一]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[码流]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/17554415</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/17554415</guid><author>carpinter</author><pubDate>Wed, 25 Dec 2013 14:20:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[写raw数据，在fopen中定义二进制写入


fopen("xxxx", "wb");]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Opencv的附加库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/17112365</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/17112365</guid><author>carpinter</author><pubDate>Wed, 04 Dec 2013 10:03:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[由于opencv 2.4.6的静态库有些单个文件特别大，不能上传到服务器上，所以只能放在本地。
为了方便，需要对所有vs的工程建立opencv的include路径和lib路径。


相关的附件库有：（注意，opencv在Debug和Release模式下要分别用对应的库，混用不兼容）
vfw32.lib
comctl32.lib
opencv_core246.lib
opencv_h]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Image Sharpen]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/8925401</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/8925401</guid><author>carpinter</author><pubDate>Tue, 14 May 2013 14:05:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[// Sharpen
{
IplImage *pSrcImage = cvCreateImageHeader(cvSize(AHT_ZOOM_WIDTH, AHT_ZOOM_HEIGHT), 8, 1);
IplImage *pDstImage = cvCreateImage(cvSize(AHT_ZOOM_WIDTH, AHT_ZOOM_HEIGHT),8,1);
float Data[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ADS 工程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/8000107</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/8000107</guid><author>carpinter</author><pubDate>Thu, 20 Sep 2012 14:39:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[ADS 工程
 
安装ARM ArmRealView1_2，破解版
集成环境CodeWarrior for ARM Developer
 
对于EXE可执行程序，所用到的所有库都必须是ads环境编译的库。创建工程时与VC环境下原理类似。选择ARM C Compiler和ARM C++ Compiler时，一般选择ARM926EJ-S。
 
ADS下的C编译器语法要求往往比较严格，特别]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[VS2008 工程运行时候的一个R6034问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/7887401</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/7887401</guid><author>carpinter</author><pubDate>Mon, 20 Aug 2012 17:15:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[用vs2008建一个exe工程，在 运行的时候出现了一个错误
An application has made an attempt to load the C runtime library incorrectly

解决办法：
上面的那个问题是由于Debug下项目依赖了MSVCR90.DLL引起来的，在Linker选项中，忽略掉msvcrt.lib库，即可完美解决。
通过depends]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[链表回顾]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/7691867</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/7691867</guid><author>carpinter</author><pubDate>Tue, 26 Jun 2012 10:07:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近工作中需要用到一个链表结构，定义如下：
typedef struct NNPatchNode
{
Long lLabel;
Float fDataValues;
struct NNPatchNode *pNext; // Next
}CNNPatch;

注意在Node结构中，pNext必须声明是一个struct！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一些代码编译后的指令，捉虫很有用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/7645410</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/7645410</guid><author>carpinter</author><pubDate>Fri, 08 Jun 2012 14:57:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[ly = (lSum>>2);
上面这句话可以分解为两个指令：
mov      r14,r14,asr #2
指令意思是，将r14寄存器中的值(lSum)，右移2位，然后又重新保存在r14寄存器中
str      r14,[r13,#0x1c]
指令意思是，将r14寄存器中的值，保存到一个局部变量，这个局部变量的存放寄存器是[r13,#0x1c]，

NOTE: 与str相对的一]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于对Rectangle的边界处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/7612520</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/7612520</guid><author>carpinter</author><pubDate>Tue, 29 May 2012 14:02:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天很奇怪地发现一个问题，现象是：
1. 当采用一个与Rectangle无关的box作为ROI缩放时，需要用
Org.left = ROI.left + ROUND(Zoom.left*fInvW);
Org.top = ROI.top + ROUND(Zoom.top*fInvH);
lOrgW = ROUND(lZoomW*fInvW);
lOrgH = ROUND(lZoomH*f]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于对小数的快速取整]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/7609131</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/7609131</guid><author>carpinter</author><pubDate>Mon, 28 May 2012 16:21:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先贴一段代码：
Long yFastRound_32F(Float f)
{
   return (Long)((Double)(f+6755399441055744.L));
}

上面的取整函数要比下面的写法快很多
#define ROUND(a)	((a) > 0 ? (int)((a)+0.5) : -(int)(0.5-(a))) 

那么，上面的取整函数原理是什么呢]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SVM分类及其Model文件的解析使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/7375030</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/7375030</guid><author>carpinter</author><pubDate>Tue, 20 Mar 2012 18:43:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[利用SVM方法对可能有效的特征进行分类。SVM是典型的机器学习方法。
考虑到代码简单易操作，采用保存特征向量文件，离线训练SVM模型，然后在线predict的方法。以后可以加入opencv的SVM部分代码
（融入opencv的code）。
步骤1：保存特征向量文件
这里采用svmLight的文件结构，每个特征向量保存成
1 6:0.0198403253586671 15:0.033987]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一些英文词的标准缩写]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/6975740</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/6975740</guid><author>carpinter</author><pubDate>Wed, 16 Nov 2011 09:57:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[有些词可能共用一些缩写。带星号的缩写或词来源于PeopleSoft标准。
The following standard word abbreviations should be used in naming records, fields, and SQRs:




Word(s)
Abbreviation
Description 


Abbreviate
Abbrev]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[字节序Big Endian和Little Endian]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/6967447</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/6967447</guid><author>carpinter</author><pubDate>Mon, 14 Nov 2011 09:25:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[嵌入式系统开发者应该对Little-endian和Big-endian模式非常了解。采用Little-endian模式的CPU对操作数的存放方式是从低字节到高字节，而Big-endian模式对操作数的存放方式是从高字节到低字节。32bit宽的数0x12345678在Little-endian模式CPU内存中的存放方式（假设从地址0x4000开始存放）为：





内存地址]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Windows系统下获取一段函数执行的时间]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/6601929</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/carpinter/article/details/6601929</guid><author>carpinter</author><pubDate>Wed, 13 Jul 2011 09:06:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[QueryPerformanceCounter是供Windows 95及其后续版本使用的精确时间函数，具体用法如下： #include "windows.h"LARGE_INTEGER freq, start, end; double dTime = 0;... QueryPer]]></description><category></category></item></channel></rss>