meether

precision——recall曲线在模式识别和分类问题论文中很常见，定义维基百科已经给的很清楚了，它能较好的反映分类器的性能但是画起来却没有想象中的容易，我们选定一个分类阈值，再次阈值下统计到如下数据 正确检测到的有多少, 错误检测的有多少， 漏检的有多少 真实有多少个 我们能很容易的算出正检率和误检率，以及漏检率但是只是一个点，不能构成曲线，曲线如何绘制呢？ 要绘制PR曲线要准备

从大二开始学习C语言，记得当时书上的练习题有一道是关于汉诺塔的，真么也搞不明白，只有少数个圆盘的时候能够想象出来如何去实现，但情况以多立马头都大了，看了看网上有说用递归的方法比较简单，但是递归，一直觉得是高深莫测的东东，老师从来没有给我讲明白过，自己也是很苦恼     ，计算机技术中如此重要的内容居然搞不明白。        后来也就没有再在编程方面深入下去，大三在搞硬件，大四考研，直到研究生了

用MATLAB 编写的meanshift 寻找聚类中心的程序 %% mean shift %% 产生随机点 x1 = 30 + sqrt(9) * randn(1,100); y1 = 30 +sqrt(9) * randn(1,100); x2 =20+sqrt(7) * randn(1,100); y2 =20+sqrt(7) * randn(1,100); x3 =10+sqrt(6)

今天去大恒图像进行了halcon11的培训

#/bin/bash src=$1 dst=$2 cat ${src} | grep -E ".*" | awk '{t=$0;gsub(/.*|.*/,"",t);print t}' > ${dst}