<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[juewu1993的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; juewu1993]]></copyright><item><title><![CDATA[统计字符串出现的位置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78618051</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78618051</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Thu, 23 Nov 2017 19:15:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述：输入一行标准的c语言程序，统计其中if,while,for出现的位置.从1开始。
思考：问题比较简单，照常规的思路就行，在这因为对关键字if,for,while后面肯定都会跟（）的，所以只要判断（前有这些关键字就行，这是c语言的标准语法、
c源代码：
#include 
#include 
int main(void)
{
char str[256];
char tmp[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[字符扩展]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78598294</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78598294</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Tue, 21 Nov 2017 23:37:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述：
从键盘输入包含扩展符'-'的字符串，将其扩展为等价的完整字符，例如将a-d扩展为abcd，并输出扩展后的字符串。
要求：只处理[a-z]、[A-Z]、[0-9]范围内的字符扩展，即只有当扩展符前后的字符同时是小写字母、大写字母或数字时才进行扩展，其它情况不进行扩展，原样输出。例如：a-R、D-e、0-b、4-B等字符串都不进行扩展。
思路：比较简单就不说了。
源代码：
#in]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[科学计数表示]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78569122</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78569122</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Sat, 18 Nov 2017 15:41:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述：输入0.000005，输出，5e-6, 输入123.456，输出1.23456e2 ,输入100.00978，输出1.0000978e2
思考：问题比较简单，要注意小数点的移动和存在多0的情况，判断0是否需要加上.


C++代码：
#include 
#include 
using namespace std;
int main(void)
{
string s;]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[小岛问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78567870</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78567870</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Sat, 18 Nov 2017 12:05:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述：比如给一个岛， 1 1 1 1 1 1 1 1     只有0的左右，上下都有1包围的时候才能算做小岛，所以这个图的小岛就是10，即中间封闭的0的格式，而两边的0都是没有封闭的，
                                                 1 0 0 0 0 0 1 1      不可计数。
                           ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[将一个数由几个数的阶乘和表示]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78567823</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78567823</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Sat, 18 Nov 2017 11:56:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述：比如145=1！+4！+5!这样，1400就没有合适的阶乘数的和相加表示。
思考：简单的回溯即可，取该数或者不取该数，不可重复。我事先先存储了前50个数的阶乘。
#include 
using namespace std;
int jiecheng(int num)
{
if (num == 0)
return 0;
int sum = 1;
for (int i = ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[八皇后问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78567697</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78567697</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Sat, 18 Nov 2017 11:39:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述：八皇后，在8*8的棋盘上放8个棋子，要求各个棋子的行，列，斜线之间不能有两个以上的棋子存在。


问题思考：（个人思考）乍一看题，第一想到的就是回溯，每行最多一个，每行的各个列上可能存在多个解，使用一个循环回溯所有的解。


源代码：
#include   
using namespace std;


#define N 8  


bool matrix[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在tensorflow+VGG运行的第一个程序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78380012</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78380012</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Sat, 28 Oct 2017 22:13:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[试着在tensorflow上运行第一个小程序，其中源代码都是有的，具体网址可以看这个https://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16
原来是caffe的，现在移植到了tensorflow上，能够提供更好的接口
输出模型的类型，即我们需要分类的名称都在imagenet_classes.py上
vgg16_weights.np是已经训练好的权重，，可]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[win10+python3.5+tensorflow安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78368837</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/78368837</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Fri, 27 Oct 2017 20:31:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前在caffe上搞了一段时间，觉得caffe的训练实在繁琐，于是现在选择用tensorflow感受感受它的强大~哈哈
之前在python2.7下是不支持的，会报错没有找到合适版本的python，所以各位一定要下载python3.5，推荐大家直接下载Anaconda3就可以


1.在python2的环境下Anaconda3
   去根据自己的电脑型号下载Anaconda3,我的下载网址]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[caffe-ssd在win10+vs2013+GPU的安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/77406428</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/77406428</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Sat, 19 Aug 2017 10:44:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前试了几个版本的caffe-ssd，报出了好多不同的问题，最后根据这篇文章http://blog.youkuaiyun.com/muwu5635/article/details/60874721的数据再调试下通过了，强烈建议大家要在windows下跑caffe-ssd的用这里的数据，我发现各个博客的使用的caffs-ssd代码不一样。。。。纠结了配了一天。。。


配置的gpu的出现的错误基本上在这篇]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[VC维理论]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/76267643</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/76267643</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Fri, 28 Jul 2017 16:02:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[在看SVM原理时看到VC维理论，看了下视频才了解了原理，贴上原视频地址：http://open.163.com/movie/2008/1/U/O/M6SGF6VB4_M6SGJURUO.html


原理如下，我自己总结的，如有错误请指出~~


以二分类为例：
存在一个函数集H（二分类集），存在一个含有d个目标的集合，每个目标有两种标记方式（正负两种，这里设的是二分类），那么这d个]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于调试SVM的一点心得]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/73543273</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/73543273</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Wed, 21 Jun 2017 13:29:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据是近10年的空气质量测试，输入向量有7个，输出的值分别有PM值，氧气值等等6个值。
遇到的问题：
1 mse过大，怎么调都降不下来，换了核函数稍微降了点。
2 调整-p -d -t 等等参数，变大或变小，取效果好的值。


关键的一部，因为输入的向量中有几十的，也有 上千的，归一化到-1到1会不容易区分各个数字的分量， 归一化到-10到10之后，效果相当显著，mse从3000多降到]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习的简单概述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/56520023</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/56520023</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Wed, 22 Feb 2017 23:34:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度神经网络是由多个单层非线性网络叠加而成的，常见的单层网络按照编码解码情况分为3 类:只包含编码器部分、只包含解码器部分、既有编码器部分也有解码器部分． 编码器提供从输入到隐含特征空间的自底向上的映射，解码器以重建结果尽可能接近原始输入为目标将隐含特征映射到输入空间，深度神经网络分为以下 3 类：
1) 前馈深度网络(feed-forward deep networks，FFDN)]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[最大积水面积--宽度优先搜索的应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/55001401</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/55001401</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Sun, 12 Feb 2017 14:51:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述：有一个大小为N*M的院子，雨后积水，八连通的积水被认为是链接在一起的。请求出园子里总共有多少水洼。
输入：N=10，M=12
    园子如下：
W。。。。。。。。WW。
。WWW。。。。。WWW
。。。。WW。。。WW。
。。。。。。。。。WW。
。。。。。。。。。W。。
。。W。。。。。。W。。
。W。W。。。。。WW。
W。W。W。。。。。W。
。W。W。。。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[vs2013解决敲代码卡顿的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/54909940</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/54909940</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Tue, 07 Feb 2017 15:00:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[换了新电脑安装了vs2013就出现敲代码卡卡的情况，之前那个破电脑虽然运行得慢至少敲代码还行，跟得上节奏，现在的vs装在ssd上，照理说应该速度杠杠滴，查了下原因，安装了microsoft sql server compact 4.0后，这个问题就解决了。。。。还真是神奇，之前开了vs还出现cpu一直运行的状态，声音很大，装了之后就好了~]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[部分和问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/54896821</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/54896821</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Mon, 06 Feb 2017 20:49:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近重操旧业开始攻基本的算法~第一个算法：部分和问题，语言，C++
问题描述：给定整数a1,a2,a3....an,判断是否可以选出若干个数，使他们的和恰好为K。
输入：n=4,a={1,2,4,7}.k=13
输出： yes (13=2+4+7)]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用faster rcnn训练自己的数据-制作数据集]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/54773269</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/54773269</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Sun, 29 Jan 2017 15:15:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前配置好了faster rcnn，生成了demo,激动死了，拿来试试自己的数据集，首先先制作要求的数据格式~]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[faster rcnn在win10+cuda7.5下的matlab配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/54709105</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/54709105</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Tue, 24 Jan 2017 17:12:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天开始配置faster rcnn，之前的fast rcnn在matlab上跑不起。。。被郁闷得来配置faster ~


我的版本~
win10+vs2013+cuda7.5+微软的caffe~（听说只有微软的caffe才支持啊，注意不要弄错了caffe的版本~）




1.  下载faster rcnn的源码~地址如下~https://github.com/Shaoqing]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SVM的简单使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/54694049</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/54694049</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Mon, 23 Jan 2017 15:51:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用SVM数据进行了分类实现，4个标签，每个标签下有120组特征向量，在测试中 要显示每种类别的属于概率。
先是我主要的matlab代码。

warning('off');
clc;
clear;
M=xlsread('Data.xls');
A1=M(:,1:6);  %%记录事件1,2,3,4
A2=M(:,8:13);
A3=M(:,15:20);
A4=M(:,22:2]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[win10+cpu+caffe搭建]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/53698794</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juewu1993/article/details/53698794</guid><author>juewu1993</author><pubDate>Fri, 16 Dec 2016 21:06:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[搭建了几天的caffe,GPU的CPU的都装过了，中途出现了各种问题，觉得值得拿出来记录一下~也方便以后查看~以下是我朋友博客中搭建的过程~写的很好，拿来借用一下~



前言
首先来一波地址：
happynear大神的第三方caffe：http://blog.youkuaiyun.com/happynear/article/details/45372231
Neil Z大神的第三方caffe：]]></description><category></category></item></channel></rss>