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原创 linux(ubuntu¢os)-安装libreoffice
在linux支持word文档和pdf之间的转换,调研验证后选择了libreoffice,在不同的服务器(ubuntu¢os)进行了安装,记录步骤如下
2024-06-26 14:15:46
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原创 千问模型测试环境配置
4.安装pytorch和torchvision。6.安装modelscope(下载模型需要)进行以上步骤后,按照说明文件测试示例正常。5.安装Qwen-VL需要依赖。
2023-12-07 20:18:56
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原创 VS工程中[error C2872: “ACCESS_MASK”: 不明确的符号]的解决方法
VS编译工程,在将opencv2.4升级为opencv3.1时,遇到报错error C2872: “ACCESS_MASK”: 不明确的符号,通过实验发现将冲突的windows.h单独放在cpp文件,即可解决该问题。
2017-12-29 17:03:24
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原创 python 调用自定义的模块函数
有一些自己定义的基础模块函数,在很多任务中会重复使用,例如读取列表,保存结果等,每次复制相同的代码到一个.py文件中进行调用太过麻烦,把基础模块放在固定文件夹(或相对固定文件夹),使用sys.append(r'自定义的模块路径'),将自定义模块所在路径添加到搜索路径,当需要在不同的电脑(或服务器)使用时,会便利很多。示例如下:在E:\python_lib新建print_module.py实
2017-10-08 20:35:59
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原创 opencv实现类似MATLAB中find功能的方法
在网上找类似find功能的C++实现时,发现一个网站的提供了类似解决方法,网址如下:http://stackoverflow.com/questions/10597107/opencv-function-similar-to-matlabs-find尝试了其中的第二种,记录如下,不像MATLAB中能直接找出索引,此处只是用mat数据做整体的计算int main(int argc)
2016-10-10 19:43:48
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原创 opencv3实现图像裁剪和图像填充(cv::copyMakeBorder)
MATLAB中小矩阵赋值到大矩阵的某一区域,很方便实现,换到opencv3.1.0版本下,稍微有些麻烦,把尝试的代码记录如下;主要包括:填充边界函数cv::copyMakeBorder(对应opencv2中的cvCopyMakeBorder)降采样cv::resize可以借用到图像裁剪注:opencv3中图像和Mat格式不能直接转,使用 src = cvLoadImag
2016-10-09 20:06:21
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原创 《机器学习》(Machine Learning)——Andrew Ng 斯坦福大学公开课学习笔记(三)
第5集 生成学习算法(一)生成学习模型:例如:恶性和良性癌症的问题,分别对样本中恶性癌症和良性癌症的特征分别建模,当有新的样本需要判定时,看它是和哪个模型更像,进而预测该样本是良性还是恶性学习p(x|y),p(y)(叫做class prior),通过贝叶斯推理后验概率: 因为p(x) = p(x|y = 1)p(y = 1) + p(x|y =0)p(y = 0)可以通过p(x
2015-08-08 21:58:32
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原创 《机器学习》(Machine Learning)——Andrew Ng 斯坦福大学公开课学习笔记(二)
第3集 欠拟合和过拟合的概念一、线性回归的解释,最后一项表示误差项(独立同分布),对前面未被建模的因素进行考虑,一般误差项的加和,根据中心极限定理,符合高斯分布推出: 注意:分号表示(频率学派的观点,逗号则是贝叶斯学派的观点),以theta为参数的概率,theta不是随机变量,而是有真正数值但未知。然后最大似然求解二、Locally weigh
2015-08-06 21:02:46
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原创 《机器学习》(Machine Learning)——Andrew Ng 斯坦福大学公开课学习笔记(一)
看到蘑菇街招聘的一个加分项是学过Andrew Ng的机器学习课程,于是找来看了下目录,大多数内容之前在PRML中有接触过,研究生课程智能信息处理中也有接触,但觉得不够系统,于是按斯坦福的公开课课表过一遍,有个完整的框架。————————————————————————————第1集 机器学习的动机与应用 Arthur Samuel(1959)Machine Learning:F
2015-08-05 16:24:31
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转载 Logistic Regression 模型简介
Logistic Regression 模型简介FIN2015-05-08 18:00逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型,由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇,主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法,最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系,以及在多分类问题上的推广。
2015-08-04 09:02:23
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空空如也
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