<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[megaarthur的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; megaarthur]]></copyright><item><title><![CDATA[安装Linux_mint17.3和win8.1双系统（UEFI+GPT模式）简单教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/50528994</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/50528994</guid><author>megaarthur</author><pubDate>Sun, 17 Jan 2016 13:32:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[预装win8.1的笔记本安装Linuxmint17.3双系统（UEFI+GPT模式）简明步骤因为预装win8的系统都是UEFI+GPT的引导，所以用支持UEFI的Linuxmint 17.3与win8.1做双系统比较方便，并能方便的用rEFind做一个间接引导的界面，比较好看方便，遂写此文。需要工具：
rufus-2.2：制作UEFI模式引导的U盘启动盘
winPE
DiskGenius：硬盘分区]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于重要性采样（Importance Sampling）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/42235013</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/42235013</guid><author>megaarthur</author><pubDate>Mon, 29 Dec 2014 10:16:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近需要大量使用MCMC方法，而重要性采样又是MCMC的一种重要的采样策略，看到一篇讲的很好的，转过来~~




重要性采样是非常有意思的一个方法。我们首先需要明确，这个方法是基于采样的，也就是基于所谓的蒙特卡洛法(Monte Carlo)。蒙特卡洛法，本身是一个利用随机采样对一个目标函数做近似。例如求一个稀奇古怪的形状的面积，如果我们没有一个解析的表达方法，那么怎么做呢？蒙特卡洛法告]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[浅析人脸检测之Haar分类器方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/39339159</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/39339159</guid><author>megaarthur</author><pubDate>Wed, 17 Sep 2014 10:41:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[在博客园上看到的一篇]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[终于调好了用c重写的Itti模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/27080159</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/27080159</guid><author>megaarthur</author><pubDate>Mon, 26 May 2014 14:32:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天终于调好了用opencv重写的Itti模型，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opecncv不同深度图像的转换（IPL_DEPTH_8U和IPL_DEPTH_32F）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/26467965</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/26467965</guid><author>megaarthur</author><pubDate>Wed, 21 May 2014 13:51:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[opencv的IplImage结构中有这么一个成员：depth。
其取值如下：
枚举值

用%d输出 二进制
IPL_DEPTH_8U : 8 : 0x0000 0008
IPL_DEPTH_8S :

-2147483640 : 0xffff fff8
IPL_DEPTH_16U : 16 : 0x0000 0010
IPL_DEPTH_16S : -2147483632 :]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[sumo生成trace，导入ns3并生成Animation过程（整理）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/21464787</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/21464787</guid><author>megaarthur</author><pubDate>Tue, 18 Mar 2014 16:01:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.才发现sumo中使用flow来生成route比randomTrip生成route方便，更直观，只用几行就完了。。。。

2.在sumo-gui中用Locate Structure Within theNetwork和直接右键来确定edge的名称

3.一直用输出fcd，发现traceExporter.py对它一直报错，如图中的“NoneType objectis not callabl]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu12.0.4中ns3的NetAnim编译问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/21464681</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/megaarthur/article/details/21464681</guid><author>megaarthur</author><pubDate>Tue, 18 Mar 2014 16:00:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[以前安装的ns-3.18.1，编译完成后的结果在netanim后又多了一个（nopython），如今需要用到NetAnim导入ns3生成的anim.xml文件来展示动画，发现在ns-allinone文件夹里的netanim文件夹中竟然没有NetAnim的执行程序，只有NetAnim.pro和ns3.pro

直接cd ..........
    qmakeNetAnim.pro
    ]]></description><category></category></item></channel></rss>