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原创 Anoconda使用入门
本文声明:以下内容主要来源于Github blog和知乎, 用作记录总结。简介Anaconda 是一个可以便捷获取包并且对包进行管理,同时对其所创建的不同环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。conda和pip的区别:pip只是包管理器,无法对环境进行管理。因此若想在制定环境中使用pip进行包安装,则需要先切换到指定......
2019-07-06 22:25:22
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原创 轻松部署算法到网页端应用:Gradio+HuggingFace
将个人开发的算法部署到网页端提供UI接口供大家使用是一件很妙的事,本文介绍一种简单且免费的方案。
2022-10-08 19:47:02
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原创 上传文章到arxiv记录
虽然arxiv官方写明允许提交文章的pdf形式,但实际操作发现很难审核通过。因此,我们建议提交打包的Latex源文件,这里简单介绍一下能够满足arxiv要求的文件准备。第一步: 本地文件准备准备好在本地Latex编译无误所需的所有文件,包括文章内容文件(xxx.tex)、图像文件(jpeg, eps, pdf等)、参考文献文件(xxx.bib)、以及各种所需要的格式文件(xxx.sty, xxx.bst 等)。【注意】这里所有文件必须处于同一级目录下,不能有子文件夹。xxx.tex的图片索引需作对应的
2021-03-21 14:13:41
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原创 Ubuntu使用入门
安装设置基本概念1. 用户类型2. 环境变量3. APT及软件包4. 第三方常用命令1. 桌面快捷键F11: 切换当前软件全屏显示 或 正常显示Ctrl+Alt+F1: 字符界面(关闭图形显示,不用显卡)Ctrl+Alt+F7: 回到图形显示界面Ctrl+-: 缩小显示cmd终端字符Ctrl+0: 恢复默认cmd终端字符显示Ctrl+Alt+T: 打开终端窗口Ctrl+...
2019-07-07 16:32:44
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原创 扫雷之路:Ubuntu16.04+CUDA9.0+TensorFlow1.6
随着深度学习的流行,Ubuntu系统的安装量也逐年上升。网上关于Ubuntu+深度学习框架的安装介绍博客层出不穷,有些确实能帮我们避坑,但有些由于信息表述不全可能让某些需要江湖救急的同学遇到新坑。 前几天,装有双系统的电脑突然出现了Ubuntu16.04的循环登录问题。上网查找解决方案未果,只得重装。考虑到下次还可能遇到重装的“机会”,特将本次测试通过的“Ubuntu16.04+TensorFl...
2018-03-17 19:24:15
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原创 线性代数实用概念
本文适用于学习过大学课程《线性代数》或《矩阵论》的学习者,总结了在实际应用中经常用到的矩阵论知识(应该理解并牢记),且称之为学习笔记。 注:主要参考于麻省理工公开课”线性代数”以及其他网络资源。矩阵分块 矩阵分块是一种矩阵运算的思想,即将参与计算或分析的矩阵A的元素按一定规则(与具体分块目的相关)划分为若干个子矩阵,这些子矩阵在计算中可以视为A的元素。该思想可以使涉及到矩阵元
2017-07-04 08:57:02
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原创 常用的C/C++文本文件的读写函数
概述文本文件的读写是算法研究和工程应用中常见的功能模块。C和C++的标准库中提供了多种文本文件的读写方法,我们一般都会掌握其中比较习惯使用的一种或几种方法。解决问题的方法不在多,而在精。经过在网上的资料搜索和总结,这里我对实际编程中经常用到的几类方法总结如下。对C和C++分开介绍,目的是让大家即能用C++读写文本文件,又能用C读写文本文件。不多不少,恰到好处地掌握好该掌握的读写知识。C读写
2015-12-28 22:12:39
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原创 值得注意的OpenCV数据类型问题
矩阵MatOpenCV的数据类型Mat用起来十分方便,但是也有几点应该注意的问题:1 变量赋值Mat类型变量之间的直接赋值操作,例如:mat_i = mat_j,实际上是一种软拷贝,即C++语法中的引用。两个变量将共享同一块内存,修改其中任意一个的值,另一个变量值也会相应的变化。如果需要硬拷贝,使用Mat::copyTo()就可以实现。2 掩膜赋值Mat变量的眼膜赋值,如下示例代码。这其实也是一种软
2015-12-28 10:40:03
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原创 简洁实用的快捷键总结
VS2010运行不调试:Shift+F5运行且调试:F5编译解决方案:F7重新编译解决方案:Ctrl+Alt+F7调试单步运行:F10调试加/去断点:F9折叠当前文件页面的所有函数代码:Ctrl+M+O打开当前文件页面的所有函数代码:Ctrl+M+LPhotoShop:显示当前图层对象的可编辑外框:Ctrl+TTexStudio<Lat...
2015-12-19 20:03:24
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原创 坐标系之间的旋转平移变换与对应变换矩阵的关系
在摄影测量和计算机视觉中,经常会遇到空间坐标系之间的坐标转换问题,而两个坐标系之间的变换关系一般可以通过一个旋转矩阵R和一个平移向量T(或C)描述。因此,理解清楚坐标系之间旋转平移的转换过程与对应变换矩阵之间的关系十分重要。这个变换过程虽然简单,但是其间涉及到的参数的表述存在多种形式,常常失之毫厘谬以千里,给我们的理解和使用带来诸多不便,例如,旋转角正方向的定义,不同坐标轴的旋转顺序对应的旋转矩阵
2015-08-09 20:32:43
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原创 CMake实用基础
一 CMake介绍CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的makefile或者project文件。 CMake 的组态档取名为 CmakeLists.txt。Cmake 并不直接建构出最终的软件,而是产生标准的建构档(如 Unix 的 Makefile 或 Windows Visual C++ 的 projects/wor
2014-08-06 11:15:46
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原创 计算机视觉中的对极几何及相机自检校
一 空间坐标关系 计算机视觉领域的三维重建坐标系一般包括四个:像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系以及世界坐标系。其对应关系如图-1所示: 图-1 其中,O0-UV为像素坐标系;O1-XY为图像坐标系;O-XcYcZc为相机坐标系;O-XwYwZw为世界坐标系。如图所示,相机的成像过程可通过四个坐标系(世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系)之间的三次转换来表达
2014-04-27 23:54:53
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空间坐标系之间的旋转表达方式的相互转换
2015-12-28
空空如也
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