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原创 signal函数的返回值究竟是什么?
signal的返回值是指向之前的信号处理程序的指针。(之前的信号处理程序,也就是在执行signal(signo,func)之前,对信号signo的信号处理程序)#include <stdio.h>#include <signal.h>static void SignalHandler1(int signo){ printf("\nhaha\n")...
2019-05-08 21:22:57
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原创 Unix高级编程--第一章 Unix基础知识
第一章 Unix基础知识所有操作系统都向他们运行的程序提供服务。典型的服务有执行新程序、打开文件、读取文件、分配存储区、获得当前时间等等。 口令文件中的登录项由7个冒号分隔的字段组成:登录名、加密口令、数字用户ID(224)、数字组ID(20)、注释字段、起始目录(/home/stevens)以及shell程序(/bin/bash),很多比较新的系统已经将加密口令移到拎一个文件中。 she...
2018-12-08 22:07:19
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原创 YCM 无法识别自定义路径下面的文件里面的函数
如果是C文件的话,将conf文件内的“-std=c++11”改为"-std=c99",同时将“c++”改为c如果是C++,则不用修改
2018-11-28 17:28:56
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原创 vim 与Ubuntu内部的文件复制,与系统外的文件复制
首先使用version命令查看是否有+clipboard如果没有使用sudo apt-get install vim-gnome与Ubuntu内部的文件的复制:使用+y复制,使用+p粘贴可以粘贴非当前文件的内容与Ubuntu系统外的文件的粘贴:首先使用set paste进入粘贴状态,然后使用i进入插入状态,直接右键粘贴不会默认缩进...
2018-08-31 22:13:55
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转载 Ubuntu14.04下安装protobuf 2.6.1
1. 下载protobufhttps://github.com/google/protobuf/releases/download/v2.6.1/protobuf-2.6.1.tar.gz2. 安装protobuftar -zxvf protobuf-2.6.1.tar.gz # 解压sudo apt-get install build-essential # 不装会报错cd protob...
2018-07-02 17:57:15
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原创 sed 's,\($*\)\.o[ :]*,\1.o $@ : ,g' < $@.$$$$ > $@; \
makefileseq.d : seq.c @set -e; \ gcc -MM $ $@.$$$$; \ sed 's,\($*\)\.o[ :]*,\1.o $@ : ,g' $@; \ rm -f $@.$$$$-include seq.d第一个命令@set -e。@关键字告诉make不输出该行命令;set -e的作用是,当后面的命令的返回值非0时,立即
2018-04-23 11:18:54
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转载 pkg-config
1. pkg-config介绍pkg-config是一个在源代码编译时查询已安装的库的使用接口的计算机工具软件。pkg-config原本是设计用于Linux的,但现在在各个版本的BSD、windows、Mac OS X和Solaris上都有着可用的版本。它输出已安装的库的相关信息,包括:1. C/C++编译器需要的输入参数;2. 链接器需要的输入参数;3. 已安装软件包的版本信息。当安装一个库时(...
2018-04-20 08:31:41
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转载 shell grep sed awk
一. 正则表达式正则表达式,又称规则表达式。(英语:Regular Expression,在代码中常简写为regex、regexp或RE),计算机科学的一个概念。正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。要想真正的用好正则表达式,正确的理解元字符是最重要的事情。下表列出了所...
2018-04-19 14:01:43
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转载 find shell
find命令原理:从指定的起始目录开始,递归地搜索其各个子目录,查找满足寻找条件的文件,并可以对其进行相关的操作。格式:find [查找目录] [参数] [匹配模型] 多参数格式:find [查找目录] [参数] [匹配模型] [参数] [匹配模型] 例如:1、find . -name "*.sh" 查找在当前目录(及子目录)下找以sh结尾的文件。 2、find ....
2018-04-19 11:27:09
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转载 卸载干净VS
d:\a\vs_community.exe /uninstall /force 路径是你的安装文件路径,如果是光驱安装的话 前面的路径指向光驱,还有是很么版本写什么名字,你在安装文件里可以看到~ 可以把插件完整卸载...
2018-04-18 14:35:12
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转载 Linux系统下Vim的多窗口使用技巧
互联网 11-16 12:01:44 作者:佚名 我要评论 这篇文章主要介绍了Linux系统下Vim的多窗口使用技巧,Vim是世界上最强大的两款代码编辑器之一,需要的朋友可以参考下 利用vsp命令:比如:某文件夹下有文件:复制代码代码如下:vector.cc, substr....
2018-04-16 21:44:19
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原创 虚函数继承问题
#include<iostream>#include<vector>using std::cout;using std::endl;class A {public: virtual void f1() { cout << "A, f1" << endl; } vir...
2018-04-08 11:15:32
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原创 sublime 改为中文界面,支持ibus输入中文
1、下载sublime3126,2、网上搜索注册码:许可证代码:—– BEGIN LICENSE —–Alexey PlutalovSingle User LicenseEA7E-8607763DC19CC1 134CDF23 504DC871 2DE5CE55585DC8A6 253BB0D9 637C87A2 D8D0BA85AAE574AD BA7D6DA9 2B9773F2 324C5DE...
2018-03-30 09:57:50
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转载 Importing caffe results in ImportError: “No module named google.protobuf.internal” (import enum_type
This is probably because you have two python environments in your machine, the one provided by your linux distribution(pip) and the other by the anaconda environment (/home/username/anaconda2/bin/pip)...
2018-03-28 19:50:56
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转载 学习率,动量
首先是网络配置文件:# reduce the learning rate after 8 epochs (4000 iters) by a factor of 10#iteration: 数据进行一次前向-后向的训练(也就是更新一次参数)#batchsize:每次迭代(iteration)训练图片的数量#epoch:1个epoch就是将所有的训练图像全部通过网络训练一次#例如:假如有1280000...
2018-03-22 14:24:41
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转载 SMO
1.SMO概念上一篇博客已经详细介绍了SVM原理,为了方便求解,把原始最优化问题转化成了其对偶问题,因为对偶问题是一个凸二次规划问题,这样的凸二次规划问题具有全局最优解,如下: 其中(xi,yi)表示训练样本数据,xi为样本特征,yi∈{−1,1}为样本标签,C为惩罚系数由自己设定。上述问题是要求解N个参数(α1,α2,α3,...,αN),其他参数均为已知,有多种算法可以对上述问
2018-01-03 13:47:29
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转载 cv2.VideoCapture()打不开视频
ubuntu16.04 默认安装的Python版本2.7.12,当用pip install opencv-python 安装了opencv for python 3.3.0.10后,运行命令python -c "import cv2;cap=cv2.VideoCapture(0);print(cv2.isOpened())"输出为false经过各种百度,安装其他包文件也没有解决问题。索性回头运行命...
2017-12-02 10:28:27
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转载 配置GPU+Ubuntu16.04+caffe
1.关闭独立显卡,启动集成显卡。开机,按F2,进入BISO设置,高级,显卡管理,显卡启用选择ICPU。用一个DVI-D的数据线连接电脑主板和一台屏幕比较小比较老的显示器。(别问我为什么。。)启动电脑。2.安装Ubuntu16.04.14.04试过5次,最终还是不行。用Ultral刻录一个Ubuntu16.04的安装盘。开机,按F2选择启动项,
2017-10-16 09:15:32
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转载 cuda编程
1. Grid,Block和Thread三者的关系其中,一个grid包含多个blocks,这些blocks的组织方式可以是一维,二维或者三维。任何一个block包含有多个Threads,这些Threads的组织方式也可以是一维,二维或者三维。举例来讲:比如上图中,任何一个block中有10个Thread,那么,Block(0,0)的第一个Thread的ThreadIdx是0,B
2017-09-20 22:44:25
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转载 ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn5.1+caffe 安装(基于独立主机&amp;amp;amp;集成显卡&amp;amp;amp;GTX1080Ti)
最近开始配置自己的深度学习主机,由于之前只在笔记本上和单显卡主机上安装过,所以可以说是zero经验,以至于很多问题不了解都当成了bug,故为了方便以后的自己以及大众,特在此写下post一篇。(由于可能会有很多的问题我没有遇到但各位可能遇到,故在文末贴出其他的安装链接,请自取)~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~华丽丽分割线~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~一、ubuntu16.04安装1...
2017-09-19 20:02:51
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原创 tf.nn.bias_add
import tensorflow as tfa = tf.constant([1.0, 2.0])c = tf.constant([[1., 3., 4.], [2.0, 5., 6,]])with tf.Session() as sess: b = tf.nn.relu(a) print(sess.run(b)) print(s
2017-07-21 10:44:32
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转载 qt+qwt
环境:Win7 64 bit / Qt Creator 3.6.1 / Qt 5.6 (msvc2013) / QWT 6.1.0 参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a6fb6cc90102v25w.htmlhttp://blog.youkuaiyun.com/ymc0329/article/details/7865339http://blog.ch
2017-05-27 20:53:35
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转载 拉格朗日、KKT
在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件。 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题)。提到KKT条件一般会附带的
2017-05-26 15:38:17
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转载 ffmpeg文件无法下载
ffmpeg文件无法下载CMake错误CMake Warning at cmake/OpenCVUtils.cmake:872 (message): Download: Local copy of opencv_ffmpeg.dll has invalid MD5 hash: 3a56b0b26c0d56457a990eb00d87f889 (expected: 89c78
2017-03-29 22:42:32
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转载 SIFT
尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Funzdd zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com)对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越。如果你学习SIFI得目的是为了做检索,也许 OpenSS
2017-03-25 23:10:42
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转载 Python 搜索路径
当我们试图加载一个模块时,Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件,如果找不到,就会报错:默认情况下,Python解释器会搜索当前目录、所有已安装的内置模块和第三方模块,搜索路径存放在sys模块的path变量中:如果我们要添加自己的搜索目录,有两种方法:一是直接修改sys.path,添加要搜索的目录:这种方法是
2017-03-12 17:46:44
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转载 cmake3.7编译VS2015+opencv3.2的第三方库中dnn库(win7系统64位)
由于需要使用opencv3.2的第三方库中dnn库做人脸比对(OpenCV+dnn深度学习框架),而官网下载的opencv中没有dnn模块,故需要用cmake编译opencv,opencv_contrib中源码,得到dnn库。 一、准备工作 我电脑配置有:win7系统,64位,visual studio 2015。 opencv3.2下载:http://opencv.
2017-03-04 17:19:48
1036
转载 install numpy
先下载适合你电脑的numpy安装文件。本人是python3.4版本,32位windows系统,所以下载的是这个:numpy-1.11.2-cp34-none-win32.whl (md5, pgp)下载地址见下图下载好后将文件放到python安装目录下的scripts文件夹中。如果python安装正确的话这个文件夹中应该还有pip和easy_in
2017-03-03 15:41:05
3363
转载 substr
其中 startpos 是起始字符的序号,length 是[从 startpos 开始]取的字符串长度(包括startpos )。如果要取得 str 中序号 m 到 n 之间(不包括n)的子字符串需要用str.substr(m, n-m); #include#includeusing namespace std;main(){st
2017-03-01 20:08:33
378
转载 rfind
string中的find函数与rfind函数定义如下:int find(char c, int pos = 0) const;//从pos开始查找字符c在当前字符串的位置int find(const char *s, int pos = 0) const;//从pos开始查找字符串s在当前串中的位置int find(const char *s, int pos, int n) co
2017-03-01 20:05:45
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转载 some operator
同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像。需要说明的是:边缘和物体间的边界并不等同,边缘指的是图像中像素的值有突变的地方,而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界,也有可能边界的地方并无边缘,因为现实世界中的物体是三维的,而图像只具有二维信息,从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息;另外,成像过程中的光照和噪声也是不可避免的
2017-03-01 14:28:29
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转载 median filter
中值滤波器中值滤波器是一种非线性滤波器,常用于消除图像中的椒盐噪声。与低通滤波不同的是,中值滤波有利于保留边缘的尖锐度,但它会洗去均匀介质区域中的纹理。椒盐噪声椒盐噪声是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声是指两种噪声,一种是盐噪声(salt noise)盐=白色(255),另一种是胡椒噪声(pepper noise),椒=黑色(0)。前者是高灰度噪声
2017-03-01 13:06:15
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转载 noise and filter
一、基本的灰度变换函数1.1.图像反转适用场景:增强嵌入在一幅图像的暗区域中的白色或灰色细节,特别是当黑色的面积在尺寸上占主导地位的时候。1.2.对数变换(反对数变换与其相反)过程:将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值。用处:用来扩展图像中暗像素的值,同时压缩更高灰度级的值。特征:压缩像素值变化较大的图像的动态范围。举例:处理傅里叶频谱,频谱中的低
2017-03-01 13:02:29
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转载 bilateral filter
双边滤波器是什么?双边滤波(Bilateral filter)是一种可以保边去噪的滤波器。之所以可以达到此去噪效果,是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。可以与其相比较的两个filter:高斯低通滤波器(http://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_filter)和α-截尾均值滤波器(去掉百分率为
2017-02-26 22:38:51
1730
转载 image sharpening
锐化的概念,我们从锐度开始谈起。很多人都以为锐度就是Sharpness,其实在数字图像的领域, 这个锐度更准确的说法是acutance, 万能的Wiki给出了 acutance 的标准的定义。In photography, acutance is the edge contrast of an image。 这句话已经说的非常清晰了, 锐度的意思就是边缘的对比度。(这里的边缘指的就是图像中的物件的
2017-02-26 22:08:36
10303
转载 some filters
最近在做图像处理方面的一些工作,和几个滤波器打了不少交道,这里做个总结。滤波器是信号处理上的概念,但是信号处理那套理论的应用范围很广,我主要用的是在图像处理上的应用。这篇文章主要讲滤波器的功能和matlab中的使用方法,至于原理,我也不太懂...图像常常被强度随机信号所污染.一些常见的噪声有椒盐(Salt & Pepper)噪声、脉冲噪声、高斯噪声等。椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值,而脉
2017-02-26 21:55:15
364
转载 edge detection filters
不同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像。需要说明的是:边缘和物体间的边界并不等同,边缘指的是图像中像素的值有突变的地方,而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界,也有可能边界的地方并无边缘,因为现实世界中的物体是三维的,而图像只具有二维信息,从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息;另外,成像过程中的光照和噪声也是不可避免
2017-02-26 21:46:46
961
Linux-UNIX系统编程手册中文版.rar
2019-05-15
ffmpeg
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GNU makefile
2018-04-24
Professional CUDA C Programming
2017-09-21
机器学习算法原理与编程实践
2017-03-09
空空如也
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