drrlalala的专栏

原创 如何一个月通过FRM一级考试

作为一名工科生，由于工作需要，需要考FRM（Financial Risk Manager，金融风险管理师）。在报名之后，火速购置了网课，但作为一名拖延症晚期患者，考前一个月才真正开始复习，最终以多门1的成绩通过一级考试。FRM一级一共有四科：1、Foundations of Risk Management风险管理基础（大约占20%）2、Quantitative Analysis数量分析（大约占20%）3、Valuation and Risk Models估值与风险建模（大约占30%）4、Fi

转载 Java之美[从菜鸟到高手演变]之集合类

http://blog.youkuaiyun.com/zhangerqing/article/details/8122075

原创 latex公式中的空格如何表示？latex的上/下方字符？latex的花体字符？

latex的空格：latex的上方字符和下方字符：使用宏包{amsmath}, 即\usepackage{amsmath}上方字符：\overset{}{}eg. \overset{A}{B},则A作为B的上方字符出现下方字符：\underset{}{}eg. \underset{A}{B},则A作为B的下方字符出现花体字符：有两种，非常花和

转载 常用的图像特征——颜色、纹理、形状、空间特征

转载 Hive内表与外表

1. 内部表[cpp] view plaincopyprint?create table zz (name string , age string) location '/input/table_data';    注：hive默认创建的是内部表此时，会在hdfs上新建一个zz表的数据存放地[cpp] view pla

原创 CentorOS上升级g++

wget http://people.centos.org/tru/devtools-2/devtools-2.repo -O /etc/yum.repos.d/devtools-2.repoyum install devtoolset-2-gcc devtoolset-2-binutilsyum install devtoolset-2-gcc-gfortranyum install d

原创 MATLAB 循环移位序列，二进制的按位循环右移/左移

（1）矩阵循环移位：circshift    例如：b = circshift(a,[x,y]) 其中a为待移位的矩阵，x表示上下移位位数（正数表示向下移位），y表示左右移位位数（正数表示向右移位）>> x = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]x =     1     2     3     4     5     6     7     8    

原创 matlab的.dat文件读取

当使用MATLAB中load读取dat文件>> load('I:\P0000701.DAT');??? Error using ==> loadNumber of columns on line 1 of ASCII file I:\P0000701.DAT must be the same as previous lines.正确的读取方法：fileID =

原创 多种图像的颜色/纹理描述子及其matlab代码实现 相似性量测方法

多种图像的颜色/纹理描述子及其matlab代码实现：链接见http://dismac.dii.unipg.it/ctc/code.html相似性量测的方法列表及code:https://siddhantahuja.wordpress.com/tag/sum-of-squared-differences/

原创 为Python配置caffe(基于linux)

之前按照caffe官网配置了caffe环境，但当时省略了Python caffe和MATLAB caffe的配置，接下来记录一下我的python caffe配置过程。     安装pip     配置caffe依赖的python库     安装ipython和notebook（caffe-master路径下）     重新编译（complication）caffe   1.

原创 Convolutional Neural Networks卷积神经网络

分享一些链接：Convolutional Neural Networks卷积神经网络深度学习（卷积神经网络）一些问题总结CNN卷积神经网络推导和实现先写这些，以后再慢慢加入。。。

原创 caffe:用自己的图像数据训练模型（图片分类）

本文参考“学习笔记 3 用自己的数据训练和测试“CaffeNet（薛开宇）”和caffe官网点这里。主要讲述——如何用自己准备的图片数据并使用caffe来训练CNN模型，用于图片分类,类似于caffe官网例程ImageNet。本文主要分为以下几部分：数据准备计算图像均值定义网络模型训练1.数据准备        在 caffe_master/data 中新建文件夹 my

原创 openssl之EVP

本文参考百度百科和http://blog.youkuaiyun.com/gdwzh/article/details/19231一，什么是openssl?        SSL 是一个缩写，代表的是 Secure Sockets Layer。它是支持在 Internet 上进行安全通信的标准，并且将数据密码术集成到了协议之中。数据在离开您的计算机之前就已经被加密，然后只有到达它预定的目标后才被解

转载 sed流编辑器简明教程

转自于http://coolshell.cn/articles/9104.htmlawk于1977年出生，今年36岁本命年，sed比awk大2-3岁，awk就像林妹妹，sed就是宝玉哥哥了。所以 林妹妹跳了个Topless，他的哥哥sed坐不住了，也一定要出来抖一抖。sed全名叫stream editor，流编辑器，用程序的方式来编辑文本，相当的hacker啊。sed基本上就是玩正则模

转载 OpenCV中Adaboost训练的经验总结

以OpenCV训练级联Adaboost为例进行说明numPos: 12000numNeg: 120000numStages: 15precalcValBufSize[Mb] : 1000precalcIdxBufSize[Mb] : 800stageType: BOOSTfeatureType: HOGsampleWidth: 40sampleHeight: 4

转载 linux下，使用opencv训练级联分类器opencv_traincascade

参考：　　http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.htmlhttp://blog.youkuaiyun.com/xidianzhimeng/article/details/10470839http://www.tuicool.com/articles/BJj2Yj路径设置：dataset/pos  dataset/ne

转载 Caffe安装指南

linux系统：Ｕbuntu 15.04 查看系统命令：lsb_release -a安装caffe步骤：（无CUDA） 移步：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html　 中　Ｕbuntu guide１.  下载　caffe-master,  " view on github" 　解压缩　unzip caffe-master.zi

原创 参数估计与非参数估计

参数估计（parameter estimation）：根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。人们常常需要根据手中的数据，分析或推断数据反映的本质规律。即根据样本数据如何选择统计量去推断总体的分布或数字特征等。统计推断是数理统计研究的核心问题。所谓统计推断是指根据样本对总体分布或分布的数字特征等作出合理的推断。它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计

原创 解决方法：vs2010+opencv不能正确使用imread()和imshow()函数

一、正确使用imread()和imshow()函数的前提是：保证在debug模式下，项目的properties->configurations properties->linker->input->additional dependencies中的lib库都是xxxd.lib，而在release模式下，lib库都是xxx.lib，上图二、为什么有时候会出现下面的

转载 和机器学习和计算机视觉相关的数学

和机器学习和计算机视觉相关的数学之一（以下转自一位MIT牛人的空间文章，写得很实际：）作者：Dahua感觉数学似乎总是不够的。这些日子为了解决research中的一些问题，又在图书馆捧起了数学的教科书。从大学到现在，课堂上学的和自学的数学其实不算少了，可是在研究的过程中总是发现需要补充新的数学知识。Learning和Vision都是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交

原创 K-means聚类算法

K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。Andrew Ng的这个讲义里很清晰地讲解了K-means后面包含的EM思想。     本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度，然后介绍一种常见的聚类算法——k均值和k中心点聚类，最后会举一个实例：以MATLAB代码实现k均值聚类算法。   一、分类与聚类的区别：

转载 OPENCV之Mat类详解

译文参考The OpenCV Reference Manual （Release 2.3）August 17 2011Mat类OpenCV c + + n 维稠密数组类class CV_EXPORTS Mat{public：/ / … …很多的方法....../*!包括几位字段：-神奇的签名-连续性标志

转载 【图像处理】基于OpenCV底层实现的滤波

转载自http://blog.youkuaiyun.com/ironyoung/article/details/41170299image processing 系列【图像处理】直方图匹配【图像处理】图片旋转高斯滤波：高斯滤波器介绍：wikipedia。高斯滤波器的未知数（或者说函数输入）有两个：（1）滤波器核半径；（2）σ（正态分布的标准偏差）。在连续二维空间

原创 高斯滤波

高斯模糊（Gaus Blur）采用二维高斯模板对图像进行模糊处理，用于图像模糊化（去除细节和噪声），它的处理效果给人一种更佳柔和的感觉。一维高斯和二维高斯：一维高斯：       二维高斯：               基本上，离散化的主旨就是保留高斯函数中心能量最集中的中间部分，忽略四周能量很小的平坦区域。数值分布在（μ—3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974

转载 线性领域滤波

转载于http://m.blog.youkuaiyun.com/blog/pi9nc/22977297

原创 patch match

09 年patch match文章——PatchMatch: A Randomized Correspondence Algorithm for Structural Image Editing作者的个人主页，含有视频、文章、源代码以及A follow-up paper generalizing the matching algorithm and demonstrating vision a

原创 STL algorithm

对序列的每个元素执行函数调用:for_each(inIterBegin, inIterEnd,ufunc)：用函数对象ufunc调用序列中每一项元素transform (InputIterator first1, InputIterator last1, OutputIterator result, UnaryOperation op)：对序列中每一个元素，执行一元操作op，结果写入另一序

转载 STL基本容器整理

向量(vector) 连续存储的元素Vectorc;c.back()    传回最后一个数据，不检查这个数据是否存在。c.clear()     移除容器中所有数据。c.empty()   判断容器是否为空。c.front()     传回地一个数据。c.pop_back() 删除最后一个数据。c.push_back(elem)  在

原创 STL queue

queue单向队列与栈有点类似，栈是在栈顶存取数据，queue是在队尾存入数据，队头取出数据。单向队列中的数据是先进先出（First In First Out,FIFO）。在STL中，单向队列也是以别的容器作为底部结构，再将接口改变，使之符合单向队列的特性就可以了。queue没有类似vector， list等的iterator迭代器， 所以不能够通过iterator进行遍历， 要遍历que

原创 STL stack

堆栈是一个线性表，插入和删除只在表的一端进行。这一端称为栈顶(Stack Top)，另一端则为栈底(Stack Bottom)。堆栈的元素插入称为入栈，元素的删除称为出栈。由于元素的入栈和出栈总在栈顶进行，因此，堆栈是一个后进先出(Last In First Out)表，即 LIFO 表。为了严格遵循堆栈的数据后进先出原则，stack 不提供元素的任何迭代器操作，因此，stack 容器也就不会

原创 STL set

set集合容器使用一种称为红黑树（Red-Black Tree）的平衡二叉检索树的数据结构，来组织泛化的元素结构。每个节点包含一个取值红色或黑色的颜色域，以利于进行树的平衡处理。作为节点键值的元素的插入，必须确保每个子树根节点的键值大于左子树所有节点的键值，而小于右子树所有节点的键值。不会将重复的键值插入容器，也不需要指定具体的插入位置，而按元素在树中的关联关系，进行位置检索和插入，元素的删除依然

原创 STL map

概述：Map是STL的一个关联容器，它提供一对一（其中第一个可以称为关键字，每个关键字只能在map中出现一次，第二个可能称为该关键字的值）的数据处理能力，由于这个特性，它完成有可能在我们处理一对一数据的时候，在编程上提供快速通道。Map是标准关联式容器（associative container）之一，一个map是一个键值对序列，即（key ,value）对。它提供基于key的快速检索能力

原创 STL 各容器的相关性

各个容器有很多的相似性。先学好一个，其它的就好办了。先从基础开始。STL容器分类：标准STL序列容器：vector、string、deque和list。标准STL关联容器：set、multiset、map和multimap。非标准序列容器slist和rope。slist是一个单向链表，rope本质上是一个重型字符串。非标准关联容器hash_set、hash_multis

转载 STL Deque详解

Deque 容器deque容器是C++标准模版库(STL,Standard Template Library)中的部分内容。deque容器类与vector类似，支持随机访问和快速插入删除，它在容器中某一位置上的操作所花费的是线性时间。与vector不同的是，deque还支持从开始端插入数据：push_front()。deque的优势是从两端快速添加删除,只要不是在中间添加删除,其迭

转载 STL vector详解

vector 容器vector是C++标准模版库(STL,Standard Template Library)中的部分内容。之所以认为是一个容器，是因为它能够像容器一样存放各种类型的对象，简单的说：vector是一个能够存放任意类型的动态数组，能够增加和压缩数据。使用vector容器之前必须加上头文件：#include;vector属于std命名域的内容，因此需要通过命名限

转载 STL之list容器详解

List 容器list是C++标准模版库(STL,Standard Template Library)中的部分内容。实际上,list容器就是一个双向链表,可以高效地进行插入删除元素。使用list容器之前必须加上头文件：#include;list属于std命名域的内容，因此需要通过命名限定：using std::list;也可以直接使用全局的命名空间方式：using name

原创 初识STL vector

vector可用于代替C中的数组，或者MFC中的CArray，从许多说明文档或者网上评论，一般一致认为应该多用vector，因为它的效率更高，而且具备很好的异常安全性。而且vector是STL推荐使用的默认容器，除非你知道你有特殊需要，使用vector不能满足你的需求，例如需要容器在head和tail高效的插入和删除，或者在任何位置高效的删除和插入操作，那么你可能使用deque或者list更加合适

转载 STL vector基础知识

介绍这篇文章的目的是为了介绍std::vector，如何恰当地使用它们的成员函数等操作。本文中还讨论了条件函数和函数指针在迭代算法中使用，如在remove_if()和for_each()中的使用。通过阅读这篇文章读者应该能够有效地使用vector容器，而且应该不会再去使用C类型的动态数组了。 Vector总览vector是C++标准模板库中的部分内容，它是一个多功能

转载 STL vector

本文转载自http://www.cnblogs.com/caoshenghe/archive/2010/01/31/1660399.html第一部分 使用入门vector可用于代替C中的数组，或者MFC中的CArray，从许多说明文档或者网上评论，一般一致认为应该多用vector，因为它的效率更高，而且具备很好的异常安全性。而且vector是STL推荐使用的默认容器，除非你知道你有

转载 三大查找方法

三种查找算法:顺序查找，二分法查找（折半查找），分块查找，散列表（以后谈）一、顺序查找的基本思想：从表的一端开始，顺序扫描表，依次将扫描到的结点关键字和给定值（假定为a）相比较，若当前结点关键字与a相等，则查找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于a的结点，则查找失败。说白了就是，从头到尾，一个一个地比，找着相同的就成功，找不到就失败。很