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RSS订阅原创 操作系统 （一）
->多道程序设计可以一次处理一个或多个任务多道程序设计是指在计算机内存中同时存放多个程序多道程序在计算机的管理程序之下相互穿插运行五大功能，进程管理， 存储管理，作业管理， 文件管理，设备管理->什么是操作系统：操作系统是管理硬件，提供用户交互的软件系统->操作系统的基本功能：处理器资源，IO设备资源，存储器资...
2020-01-13 05:12:40
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原创 单例模式 & 工厂方法
单例模式 ，singleton pattern构造器设置为Private意图：保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点。主要解决：一个全局使用的类频繁地创建与销毁。何时使用：当您想控制实例数目，节省系统资源的时候。如何解决：判断系统是否已经有这个单例，如果有则返回，如果没有则创建。关键代码：构造函数是私有的。应用实例：1、一个班级只有一个班主任。...
2020-01-09 06:06:09
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原创 Algorithm
选择排序def findSmallest(arr): smallest = arr[0] smallest_index = 0 for i in range(1,len(arr)): if arr[i] < smallest: smallest = arr[i] smallest_index = i retur...
2018-06-25 09:14:31
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原创 Linux 指令学习
杀死进程从远程复制文件＆从本地复制文件到远程卸载软件杀死进程1. $ps -ef 得出进程列表2. 比如杀死chrome，则$kill -s 9 28461－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－远程复制从远程复制文件到本地1. ifconfig 查询ip2. 复制复制文件夹：scp -r user@192.168.1.1:/path/ /...
2018-04-11 17:22:42
302
原创 目标精定位以及改进空间
最后车牌识别界面 可以多设计几个场景 比如傍晚场景 夜晚场景 雨天场景 白天场景 对应所需要的 图像处理 不一样－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－做OCR，最好需要先矫正, 这样ocr更准确，不然可能导致识别错，而矫正需要先对车牌做精定位，要么找出四个周角，要么找出上下，左右边缘．车牌定位的难点不在于找到车牌区域，而在于...
2018-04-10 17:53:08
327
原创 JAVA学习
记以本帖，记录JAVA学习记录---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------构造方法给属性初始化setXXX eg. setName修改属性值 构...
2018-04-09 16:27:58
213
原创 云服务器比较
py-faster-rcnn所需GPU:Requirements: hardwareFor training smaller networks (ZF, VGG_CNN_M_1024) a good GPU (e.g., Titan, K20, K40, ...) with at least 3G of memory sufficesFor training Fast R-CNN with VGG...
2018-03-22 12:03:43
268
原创 做个前序
博主在申CS 硕士, 大四决定转专业, 要补上科班出身的专业基础知识.本科通信, 但只有C语言, 计算机网络, matlab, 数字图像处理和CS靠近, 但好歹, 通信数学要求高一些, 学的高数, 线性代数, 概率论, 以及信号与系统涉及到一点卷积知识, 应该还是有用的. 但是还是觉得水, 想用起来, 必须再深入理解一遍.后续计划: 重要性自上而下把Python练熟悉, 学...
2018-03-19 21:21:34
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原创 目标检测算法: 对Faster RCNN论文的理解与实践
为何会转战深度学习目标检测算法? 博主目前在研究计算机视觉的车牌识别项目, 以前使用OpenCV里的LBP Cascade classifier进行目标定位, 发现效果不算太完美, 有时车牌定位不出来, 有时顺带定位出许多不是车牌的部分. 增加了1000多张车牌数据集重新训练cascade classifier, 效果改变不是特别大. 为了确保至少要将车牌区域选出来, 要调整相关detect...
2018-03-19 10:02:45
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原创 Faster RCNN 在Linux+CPU环境下训练自己的数据集过程以及训练遇到的问题
本帖主要内容:训练过程中的一些思考.Faster RCNN在Linux ubuntu 16.04+cpu 环境下的训练过程, 包括配置caffe, 修改py-faster-rcnn环境为cpu环境, 以及如何准备数据集(数据集准备出错会导致训练出错), 准备成Pascal VOC 标准集格式.训练过程中遇到的问题以及解决办法.当前进度:用自己的数据集, ZF网络, 训练max_iters = [2...
2018-03-19 09:33:35
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空空如也
空空如也
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