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RSS订阅原创 深度学习-学习资源
2017年的主要学习任务是学习一些深度学习的算法，先整理以下相关资源，便于进行学习。1.http://www.tensorfly.cn/home/2.深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述（上）http://www.youkuaiyun.com/article/2015-06-01/2824811深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述（下）h
2017-01-23 10:18:10
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原创 TypeError: run() got an unexpected keyword argument 'argv'
将fully_connected_feed.py 文件中：tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)语句改为： tf.app.run(main=main)
2017-01-20 16:07:54
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转载 Softmax回归
Softmax回归Contents[hide]1简介2代价函数3Softmax回归模型参数化的特点4权重衰减5Softmax回归与Logistic 回归的关系6Softmax 回归 vs. k 个二元分类器7中英文对照8中文译者简介在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在
2017-01-19 09:38:16
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转载 回溯算法
1、概念 回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。 回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。 许多复杂的
2015-11-04 15:58:08
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转载 贪心算法
贪心算法一、基本概念： 所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是，贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前
2015-11-04 15:54:13
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转载 分治算法
分治算法一、基本概念 在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)…… 任何一个可以用计算机求解的
2015-11-04 15:48:57
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转载 动态规划算法
一、基本概念 动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。二、基本思想与策略 基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能
2015-11-04 15:45:46
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原创 useradd 用户不能登录图形界面的问题
解决方案：查看用户的uid： vim /etc/passwd 或cat /etc/passwd 或 cat /etc/passwd |grep username将用户的uid改为大于1000的数值，在Ubuntu中，系统用户的uid为1～1000；（实践得出，暂时没有找到官方说明，一般的linux系统默认为1～500）
2014-04-19 22:20:45
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转载 error while loading shared libraries: xxx.so.x"错误的原因和解决办法
error while loading shared libraries: xxx.so.x"错误的原因和解决办法2012-06-28 10:05:06分类： LINUX一般我们在Linux下执行某些外部程序的时候可能会提示找不到共享库的错误, 比如:tmux: error while loading shared libraries: libevent-1.4.s
2014-03-05 07:37:02
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转载 win7 odbc数据源配置
问题：[Microsoft][ODBC 驱动程序管理器] 在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配 环境：64位win7 旗舰版，配置方法： 运行：C:\Windows\SysWOW64\odbcad32.exe
2013-11-24 21:48:35
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转载 美国PROWLER机器人车
美国PROWLER机器人车 国别美国 名称PROWLER机器人车 PROWLER Robotic Vehicle 研制单位机器人防务系统公司 Robot Defence Systems Inc,US 生产单位机器人防务系统公司 Robot Defence Systems Inc,US 现状研制
2010-04-14 16:09:00
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原创 战场中的机器人
机器人，对于大多数人来说，并不是一个陌生的字眼。但是，上世纪八九十年代，当《变形金刚》上演的时候，机器人被贴上的还是一个"科幻"的标签；短短20年，媒体就开始源源不断报道机器人被用到了战场上，承担多项任务，有人预测，未来战争，就是机器人之间的"较量"。 那么，机器人在战场上能做些什么？它们是完全可以依靠的吗？研究和使用它们究竟"值不值"？它们背后的商业价值到底有多大？下面，我们带您寻找这
2010-04-14 16:01:00
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原创 机器人战地报道系统
美国麻省理工学院专家设计了一种可远程遥控的机器人战地报道系统，它能够实时地报道战场图像、声音并进行现场采访。为了保证前方战地报道的时效性，美国麻省理工学院的专家们设计了这种机器人战地报道系统。 美国麻省理工学院专家设计了一种可远程遥控的机器人战地报道系统，它能够实时地报道战场图像、声音并进行现场采访。自1990年代以来，出于安全和保密等多方面考虑，美国不再准许战地记
2010-04-14 15:58:00
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原创 军用机器人
。 2006年3月2日，美国东北大学海洋科学中心展出能在水下自动行走的仿生机器人--机器龙虾(BUR-001)。仿生机器人相对小巧灵活，造价低廉。它们依靠电子神经系统，传感器及新颖的驱动装置。最重要的是，它们能提供像动物那样应对真实环境的能力。 2006年6月26日在美国北卡罗来纳州New River（新河）海军陆战队空军基地里，在一架MV-22“鱼鹰
2010-04-14 15:48:00
3358
转载 运动目标检测、阴影检测及目标跟踪中用得到的标准测试视频下载
在搜测试视频时，找到andrew31在ilovematlab论坛中分享的网址链接。我转载于此，并做出详细介绍，方便大家以后使用！1. PETS2001的测试视频http://www.filewatcher.com/b/ftp/ftp.cs.rdg.ac.uk/pub/PETS2001.0.0.html内容如下，可以得到如下所示5个DATASET，有训练和测试视频：ftp://ftp
2010-04-11 11:27:00
3022
转载 来自MIT:如何做研究(转)
时间：1988年9月摘要本文的主旨是解释如何做研究。我们提供的这些建议，对做研究本身（阅读、写作和程序设计），理解研究过程以及开始热爱研究（方法论、选题、选导师和情感因素），都是极具价值的。备注：人工智能实验室的Working Papers用于内部交流，包含的信息由于过于初步或者过于详细而无法发表。不像正式论文那样，会列出所有的参考文献。1. 简介 并没有什么神丹妙药可以保证在研究中取得成功，本文
2010-04-08 20:08:00
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转载 数据挖掘中的几个算法—adaboost
7 AdaBoost7.1 Description of the algorithmEnsemble learning [20] deals with methods which employ multiple learners to solve a problem. The generalization ability of an ensemble is usually signific
2010-04-06 21:36:00
1214
转载 数据挖掘中的几个算法——knn
8 kNN: k-nearest neighbor classification8.1 Description of the algorithmOne of the simplest, and rather trivial classifiers is the Rote classifier, which memorizes the entire training data and per
2010-04-06 21:32:00
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转载 数据挖掘中的几个算法——kmeans
2 The k-means algorithm2.1 The algorithmThe k-means algorithm is a simple iterative method to partition a given dataset into a userspecified number of clusters, k. This algorithm has been discover
2010-04-06 21:29:00
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原创 免费英文书籍下载
http://ifile.it/ http://rapidshare.com/index.htmlhttp://www.filefactory.com/http://www.addebook.com/tech/http://www.ebookee.net/
2010-02-05 08:54:00
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转载 粒子滤波 particles Filter
particle filter in tracking (pf_colortracker 代码阅读), CVTracker-Kevin-Aswin-Yang-UMCP Labels: machine vision 1. 定义如下两个概率p(z_{n+1}|z_n)状态转移，粒子滤波的一个好处在于这个概率不需要为线性高斯（卡尔曼滤波器要求线性高斯）。若为线性高斯，则为z_{n
2010-01-28 22:42:00
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转载 matlab中调试C程序
参考 http://luzhenbo.88uu.com.cn/Matlab/VC_mex.htm注意在使用matlab2007b时，没有libmatlbmx.lib，不用添加
2010-01-28 12:29:00
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转载 关于Efficient Subwindow Search 的小测试
关于Efficient Subwindow Search 的小测试ESS 是 Beyond Sliding Windows: Object Localization by Efficient Subwindow Search( CVPR 2008 ) 中提到的一种快速定位算法，ESS要解决的问题很简单,给出一个classifier function, 找出使classifier functio
2010-01-26 17:39:00
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转载 OpenCV统计应用-直方图反向投影
【来源】 http://blog.ednchina.com/webuserzhy/201547/message.aspx 影像处理的统计直方图,可以知道一张图片在该色彩空间的数据分布状况,而这边,就要介绍到直方图反向投影的函式,直方图反向投影,也就是将数据分布的状况依照Look-up table的方式对应回去,实际上,这个函式是跟前面介绍到的cvLUT()是一样的,只不过,差别是差异在cv
2009-11-25 23:03:00
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原创 cvCalcBackProject-直方图反向投影
CV_IMPL voidcvCalcArrBackProject( CvArr** img, CvArr* dst, const CvHistogram* hist )//输入为单通道的图像，输出为反向投影图形，hist为直方图数据结构{ CV_FUNCNAME( "cvCalcArrBackProject" ); __BEGIN__; uchar* ptr[CV_MA
2009-11-25 22:21:00
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转载 camshift
CamShift算法简介CamShift算法，即"Continuously Apative Mean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分，便于理解： Back Projection计算。 Mean Shift算法 CamShift算法 1 Back Projection计算计算Back Pr
2009-11-24 21:35:00
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转载 GSL under Windows[转]
很有可能某一天，在程序里面你会需要用到一些函数，比如 Γ 函数，β 函数，还有普通的对数吖之类的，你会想到什么，不会是＃i nclude 吧？计算机科学发展了这么多年，已经有了许许多多优秀的科学计算的函数库，涵盖了各种方面，你所要做的，就是导入它们，把参 数代入，然后等待结果，呵呵。忘掉那个又大，又慢，又难看，又难操作的MatLab吧（软件要是都象工程或者科学软件那样来开发，也就是只讲功能，根本
2009-11-19 12:02:00
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转载 计算机视觉与模式识别 国际会议
【http://hi.baidu.com/iccv/blog/item/5375b2debc63df58cdbf1a39.html】 计算机视觉方面的三大国际会议是ICCV, CVPR和ECCVICCV的全称是International Comference on Computer Vision，ICCV两年一次，与ECCV正好错开，是公认的三个会议中级别最高的。它的举办地方会在世界各地选
2009-11-10 16:37:00
2010
转载 有关mapminmax的用法详解
有关mapminmax的用法详解============外一篇有关mapminmax的用法详解by faruto==================================几个要说明的函数接口:[Y,PS] = mapminmax(X)[Y,PS] = mapminmax(X,FP)Y = mapminmax(apply,X,PS)X = mapminmax(reverse
2009-11-06 22:10:00
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翻译 Hog特征提取
function p = hog(I,block,cell,angle,bin)% hog 计算一幅图像的HOG特征%IN:% I - 图像 大小 MxN (Color or Gray)% block - block大小% angle - 180 或者 360% bin- 直方图的方向个数% cell- cell大小%eg。hog(I,2,8,180,9)表示block为2x2cel
2009-11-05 20:54:00
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转载 AdaBoost算法的训练过程
每个Haar特征对应看一个弱分类器，但并不是任伺一个Haar特征都能较好的描述人脸灰度分布的某一特点，如何从大量的Haar特征中挑选出最优的Haar特征并制作成分类器用于人脸检测，这是AdaBoost算法训练过程所要解决的关键问题。 Paul Viola和Michael Jones于2001年将Adaboost算法应用于人脸检测中,其基本思想是针对不同的训练集训练同一个分类器（弱分
2009-11-01 16:54:00
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转载 cvRandInit（）；
cvRandInit()初始化CvRandState資料結構,可以選定隨機分佈的種類,並給定它種子,有兩種情形cvRandInit(CvRandState資料結構,隨機上界,隨機下界,均勻分佈參數,64bits種子的數字)cvRandInit(CvRandState資料結構,平均數,標準差,常態分佈參數,64bits種子的數字)cvbRand()將一維陣列隨機化,可以設定隨機的長度cvbRand(
2009-08-23 21:40:00
1900
原创 Surendra算法
Surendra算法的原理是把每幅当前帧的像素点分为两类：前景点和背景点。当前帧中的背景点的像素值和背景图中的对应点加权平均，作为当前背景中像素值。前景点处则保持原来背景值不便。该算法的核心在于通过直方图统计和经验取值而区分当前帧中的前景点和背景点
2009-08-23 16:39:00
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原创 有用的几个网址
1. http://www.cvg.rdg.ac.uk/VS/ 2. 基于Learning Patterns of Activity Using Real-time Tracking by C. Stauffer and W. E. Grimson这篇论文，耗时四年完成的监控项目，有demo和code。http://www.anc.ed.ac.uk/demos/tracke
2009-08-23 15:24:00
1090
转载 C++中程序时间的计算
2009年06月01日 星期一 09:51 转自：http://liyaodong18.blog.163.com/blog/static/1224893820061150837227/这几天在做一些图形学方面的实验，其中有一个实验是编写dda、bresenham生成直线的方法，并从时间和精度方面从定性和定量两方面来比较两种方法的特点。其中时间的测试就要用到VC++中
2009-08-23 11:53:00
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转载 static用法小结
static关键字是C, C++中都存在的关键字, 它主要有三种使用方式, 其中前两种只指在C语言中使用, 第三种在C++中使用(C,C++中具体细微操作不尽相同, 本文以C++为准).(1)局部静态变量(2)外部静态变量/函数(3)静态数据成员/成员函数下面就这三种使用方式及注意事项分别说明一、局部静态变量在C/C++中, 局部变量按照存储形式可分为三种auto, static, registe
2009-08-23 11:17:00
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转载 运动物体跟踪的camshift算法
转至：http://blog.youkuaiyun.com/lindazhou2005/archive/2007/03/19/1534234.aspxCamShift算法简介CamShift算法，即"Continuously Apative Mean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分，便于理解： Back Proj
2009-08-18 21:45:00
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计算方向梯度直方图，基于经典论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
2009-12-03
空空如也
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