飞鸡110的博客

文章目录一、学习篇：二、实战篇三、大型项目篇：一、学习篇：CPlusPlusThings国人开源一个 C++ 学习项目。它系统地将 C++ 学习分为了【基础进阶】、【实战系列】、【C++2.0 新特性】、【设计模式】和【STL 源码剖析】、【并发编程】、【C++ 惯用法】、【学习课程】、【工具】、【拓展】。作为一个全面系统的 C++ 学习项目，CPlusPlusThings 是优秀的，它合理地安排了 10 Days 的实战部分，在实战中了解语法和函数用法，唯一不足的是，在注释部分有些不尽人意，对部分

@TOC[目录]PageRank 是 由佩奇(Larry Page)等人提出 的 Google 最为有名的技术之一PageRank 是一种基于随机游走 的 评价网站权值的算法总之， PageRank 是一种十分重要的算法 不管在学术界 还是在产业界Node Similarity(节点相似度)假设在一个图G(V,E)中研究两个节点u，v之间的相关性直观上，u，v之间的相似度高于u，w之间的相似度可以按计算时用到部分点还是全部点来进行分类localCommon Neighbors(

Glove预训练词嵌入,主要包括如下四个文件：1） glove.6B：Wikipedia 2014 + Gigaword 5 (6B tokens, 400K vocab, uncased, 50d, 100d, 200d, & 300d vectors, 822 MB download)2） glove.42B.300d：Common Crawl (42B tokens, 1.9M vocab, uncased, 300d vectors, 1.75 GB download)3）glove.

目录原理问题解决原理在Python内部字符串的表示是unicode编码，所以通常将其作为中间码，即先将其他编码的字符串decode成unicode，再从unicode中间码encode成另一种编码。易弄混的话，只记住一句话‘encode成其他格式’，或‘decode成Python内部unicode编码’。问题python在安装时，默认的编码是ascii，当程序中出现非ascii编码时，python的处理常常会报这样的错UnicodeDecodeError: ‘ascii’ codec c

jdk需要高版本（至少11以上），安装选最新即可。windows选择如下完成环境变量的配置，此电脑 -> 属性 -> 高级系统配置 -> 环境变量 -> 系统变量上方区域的pathcmd命令行输入java -version启动neo4j.bat console参考：Neo4j教程红楼梦例子JDK安装Neo4j安装...

调研报告一、人工智能微体验平台(gao)[聊天对话机器人+TOONME]购物商城网站(gao)基于知识图谱的医疗问答系统（gao)人体动作预测——操控机器人（zhang）基于图像识别的Word表格检测和识别(li)二、1.在优化重构上学期照片打假系统的基础上，拓展功能点如下：虚拟机器人聊天功能（数据集初步来源为手工编写样例），类似于智能客服。模型使用[XLNet ](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37947156/article/details/9303

Synopsis在统计学中，皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient，简称 PPMCC或PCCs），是用于度量两个变量X和Y之间的相关**（线性相关），其值介于-1与1之间**。Definition两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商：上式定义了总体相关系数，常用希腊小写字母ρ作为代表符号。估算样本的协方差

正则表达式的量词策略：贪心: 先吃尽所有的字符，然后每次吐出来一点，慢慢咀嚼消化。懒惰: 每次只吃一点。 ？占有:不咀嚼而是直接吞咽，然后才想知道吃的是什么。+（至少一个）量词？：零个或一个，+：一个或多个*：零个或多个（可以没有）替换re.sub(pattern, repl, string, count=0）pattern : 正则字符串模式。repl : 替换后的字符串，也可为一个函数。string : 要被查找替换前的原始字符串。count : 模式匹配后替换的最大次

Trouble：Solution：删去Auto_detect file type by content 中自动识别的utils.py文件即可

Octave Online (GNU Octave, v4.2.1)octave-online

项目实训探索历程心得Pytorch探索历程“图像照片的打假”是我们小组的选题，探索历程如下图（摘自我们最后展示的PPT）所示：心得书到用时方恨少，有时间时可以看看相关的知识，不一定要求学得有多专业，但多了解一些，在做项目时真的很有帮助，最直接的就是你可以少走弯路。多和老师沟通是一方面，但自己能不能完全体会是另一回事，比如说在老师说了flask这个轻量级框架之后，我仍然花费时间学习django，不能说没有用，但针对性不是很强，况且最后时间缘故也没有用上。不可以贪多，还是要具有针对性一些。系统学习

搜热门：GitHub Trend 和 GitHub TopicGitHub Trend页面总结了每天/每周/每月周期的热门 Repositories 和 Developers， GitHub Topic 展示了最新和最流行的讨论主题，在这里你不仅能够看到开发项目，还能看到更多非开发技术的讨论主题搜开发者搜项目使用 GitHub 提供的 高级搜索功能好项目free-programming-books：整理了所有和编程相关的免费书籍，同时也有 中文版项目。github-cheat-sh

Tables of ContentAbstract1. Introduction2.related脸部操作学习照片取证手动定义的操作提示3. Datasets4. Methods4.1 真假分类4.2. Predicting what moved where5. Experiments5.1. Real-or-fake classification5.2. Localizing and undoing manipulations5.3. Out-of-distribution manipulations参考

4. Methods训练一个检测面部操作的系统。train a system to detect facial manipulations.两个模型，全局分类模型（预测脸是否被扭曲）局部扭曲预测器模型（识别哪里发生了操作修改并进行反操作恢复）4.1 真假分类首先解决图片是否被修改的问题？我们训练了一个二分类器，通过扩张剩余网络变体(DRN-C-26)。[39].A6. 实现与训练细节流场一致性面具通过使用PWC-Net来计算the flowXorig------》Xmod 表示为 .

Flask快速入手Flask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架，基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。 Flask使用BSD授权。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。然而，Flask保留了扩增的弹性，可以用Flask-extension加入这些功能：ORM、窗体验证工具、文件上传、各种开放式身份验证技术。参考快速上手from flask imp

目录均方误差 (MSE)PSNR峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio)PSNR优缺点：针对灰度图像彩色图像针对超光谱图像，SSIM (Structural SIMilarity) 结构相似性针对超光谱图像，评价指标Precision与Recall参考：均方误差 (MSE)给定一个大小为 m×n 的干净图像 I 和噪声图像 K，均方误差 (MSE) 定义为：干净图像与噪声图像逐像素求差后平方再求和取均值。PSNR峰值信噪比(Peak Signal to Noise Rati

问题：drn文件import pdb#pdb是 ThePythonDebugger 的缩写，为Python标准库的一个模块。pdb模块规定了一个Python程序交互式源代码调试器，支持在设置断点（包括条件断点），也支持源码级单步调试，支持栈帧监视，支持源代码列出，支持任意栈帧上下文的随机Python代码估值。它还支持事后调试（post-mortem debugging），并且能在程序控制下被调用。import torch import torch.nn as nn #class torch.n

参考README文档：This repository borrows partially from the pytorch-CycleGAN-and-pix2pix, drn, and the PyTorch torchvision models repositories.DRN论文笔记——CVPR 2017 Dilated Residual Networks）之前的卷积神经网络（Convolutional Networks）都是通过不断降低图像精度，直到图像被一个仅保留微弱空间信息的特征map表