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引言仿射变换保证物体形状的“平直性”和“平行性”。透视变换不能保证物体形状的“平行性”。仿射变换是透视变换的特殊形式。仿射变换，又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。仿射变换是在几何上定义为两个向量空间之间的一个仿射变换或者仿射映射（来自拉丁语，affine，“和…相关”）由一个非奇异的线性变换(运用一次函数进行的变换)接上一个平移变...

目的2014年之后，深度CNN网络成为主流，其中出现了Inception之后，将神经网络由十几层加深到34层[^2], Inception作为后来深度神经网络中的重要组成模块，有对其中的原理和效果进行钻研学习一下。论文[Network in Network]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [Going Deeper with Convolutions]...

Abstract这篇论文介绍了google news推荐系统的实现。在用户量很大的前提下，原有的推荐算法适用性较差，需要对其进行改进，例如使用mapreduce，bigtable等技术提高运算速度，综合考虑多种推荐算法等等。google news的特点处理google news的一些难点scalability:google news访客较多，新闻数据也较多 item chur...

必要性12以猫狗分类为例， 假如数据集是Dog，Dog，Dog，… ，Dog，Dog，Dog，Cat，Cat，Cat，Cat，… ，Cat，Cat所有的狗都在猫前面，如果不shuffle，模型训练一段时间内只看到了Dog，必然会过拟合于Dog，一段时间内又只能看到Cat，必然又过拟合于Cat，这样的模型泛化能力必然很差。 那如果Dog和Cat一直交替，会不会就不过拟合了呢？Dog，C...

引言从AlexNet夺取ImageNet的冠军，到RCNN的出现，再到后来的SSD算法，数据增强仿佛像是一位功成名就的老者，虽然数据增强对于算法性能的提升起到重要的作用，但是他从来不居功，默默在背后付出"众里寻他千百度"，只为让你"蓦然回首，她在灯火阑珊处"。数据增强(Data Augmentation)的目的与作用卷积神经网络能够鲁棒地将物体分类，即便物体放置在不同的方向上，这也就是所说不...

引言在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子，它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图构成特征。Hog特征结合分类算法广泛应用于图像识别中，尤其是在行人检测中获得极大成功。HOG+SVM的行人检测方法2005年提出来之后，如今很多行人检测算法都是以此为思路的。从特征描述子说起HaarSIFTHOG(Histogram of Oriented Gradient)在计算机...

TREC-Research关于TREC数据集合构建索引查询分析的实验调研TREC Terabyte Track开源搜索引擎参考博文开源搜索引擎性能比较研究简要介绍ht://Dig, 提供一组工具可以索引和搜索一个站点。提供有一个命令行工具和CGI界面来执行搜索。 尽管已经有了更新的版本了， 但是根据项目的网站, 3.1.6版是最快的版本了。IXE Toolkit， 是模块化C++类集合，

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