<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[wazwx的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; wazwx]]></copyright><item><title><![CDATA[CUDA7.5+opencv2.4.11+vs2013+TBB  环境配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/51597798</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/51597798</guid><author>wazwx</author><pubDate>Mon, 06 Jun 2016 20:12:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[CUDA7.5+opencv2.4.11+vs2013+TBB  环境配置
我的电脑GPU显卡是GTX970。目前比较好的显卡，经过一天的努力环境搭建重要成功。今天在这儿]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机视觉库整理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/51458972</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/51458972</guid><author>wazwx</author><pubDate>Fri, 20 May 2016 09:23:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/05/24/2515980.html
Deep Learning（深度学习）：
ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一
ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二
Bengio团队的deep learning教]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Opencv在安卓平台上编译----调用C++库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/51338186</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/51338186</guid><author>wazwx</author><pubDate>Sat, 07 May 2016 15:48:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[Opencv在安卓平台上编译----调用C++库

因项目需要在安卓平台上面进行人脸检测，而且为了提高效率需要调用C++的库函数。其中的大部分的步骤是
参考下面博客完成的。然而在这儿总结一下自己在整个编译安装过程中遇到的问题。
http://blog.youkuaiyun.com/pwh0996/article/details/8957764/

1.jni项目的建立。开始参考博客结果建立项目失败]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习系列——windows平台下跑微软caffe实战之运行mnist,cifar10]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/51245111</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/51245111</guid><author>wazwx</author><pubDate>Mon, 25 Apr 2016 20:59:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度学习系列——windows平台下跑微软的caffe实战之运行mnist,cifar10
为了防止自己遗忘写此博客，请各位大牛多多指正。
Minst训练我的编译环境是在windows平台下面，用微软的caffe搭建深度学习的编译环境。编译环境请参考博客：
http://blog.youkuaiyun.com/K3832127/article/details/50819464。我在安装过程中将winpy]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习----决策树分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/50843763</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/50843763</guid><author>wazwx</author><pubDate>Thu, 10 Mar 2016 17:47:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习——决策树分析
	决策树一种分类与回归的方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then原则的集合。决策树通常由特征选择，决策树生成、决策树修剪三步组成。决策树是一种树形结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
	决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[支持向量机总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/50824700</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/50824700</guid><author>wazwx</author><pubDate>Wed, 09 Mar 2016 11:12:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习总结——支持向量机

	现在介绍支持向量机的文档很多，以下只是我个人对于支持向量机算法的认识，有认识不到位的地方请各位大牛多指正。支持向量机属于一种二类分类模型，它的模型是定义在特征空间上的间隔最大的分类器。支持向量机的本质在于在特征空间寻求一个间隔最大的超平面。算法的核心思想在于以下两点：1.在线性可分的情况下，利用间隔最大化的学习策略寻求一个间隔最大的超平面。2在线性不可分的情况下]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习算法学习与总结——朴素贝叶斯分类器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/50817471</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/50817471</guid><author>wazwx</author><pubDate>Mon, 07 Mar 2016 11:30:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习算法学习与总结——朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯算法是目前非常流行的机器学习分类算法，在垃圾邮件过滤、文本分类，手写数字识别等领域。
朴素贝叶斯算法的算法思想是：对于给定的输入样本，在已知先验概率，和样本类别的概率分布模型（已知属于某一类别的前提下样本发生的条件概率分布）的前提下，通过贝叶斯公式求得样本类别的后验概率，将后验概率最大的样本所属的类作为分类器的输出。 
从上述算法思想可以]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习算法-汇总]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/50723099</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/50723099</guid><author>wazwx</author><pubDate>Fri, 26 Feb 2016 10:23:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习算法是人工智能分析的基础，机器学习算法分支很多，大体有以下几类。
 统计机器学习的方式，人工神经网络，深度学习，和聚类算法。
在统计机器学习算法中，主要包括一下三个方面：模型，策略，算法。以下从各种不同的角度简单介绍一下，机器学习算法。
资源总结：
深度学习和机器学习资源库：http://suanfazu.com/t/ji-qi-xue-xi-he-shen-du-xue-xi-x]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu14.04 安装Matlab2013b]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/43371597</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/43371597</guid><author>wazwx</author><pubDate>Sun, 01 Feb 2015 14:41:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[当初花了一天的时间在Ubutu14.04上面安装Matlab2013b。现在总结一下方便以后的学习，和同样遇到不会的人用。
1.      在百度云盘搜索上获取Matlab2013 for linux。参考以下网址
http://pan.baidu.com/wap/shareview?&shareid=234377104&uk=1362001235&dir=%2Fmatlab%20%20mat]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[目标跟踪源码总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/43026967</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/43026967</guid><author>wazwx</author><pubDate>Thu, 22 Jan 2015 21:34:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个应该是目前最全的Tracking相关的文章了,转载请注明出处。

一、Surveyand benchmark：

1.      PAMI2014：VisualTracking_
 An Experimental Survey，代码：http://alov300pp.joomlafree.it/trackers-resource.html

2.      CVPR2013:On]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用DPM(Deformable Part Model，voc-release4.01)算法在INRIA数据集上训练自己的人体检测模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/42774829</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/42774829</guid><author>wazwx</author><pubDate>Fri, 16 Jan 2015 11:20:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[步骤一，首先要使voc-release4.01目标检测部分的代码在windows系统下跑起来：

参考在window下运行DPM(deformable part models) -（检测demo部分）







步骤二，把训练部分代码跑通，在VOC数据集上进行测试，如下文：

在windows下运行Felzenszwalb的Deformable Part Model(D]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Opencv源码解析------二值化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/42774723</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/42774723</guid><author>wazwx</author><pubDate>Fri, 16 Jan 2015 11:15:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[Opencv源码解析------二值化
二值化的4种方法：
（1）      对于RGB图像进行灰度化，然后扫描图像的每个像素。大于阈值的设为255（白色）。小于阈值的设为0（黑色）。
（2）      计算图像像素的均值K，然后扫描图像的每个像素，像素值大于K的设为255（白色），小于K的设为黑色（0）。
（3）      大津法：利用直方图的形式统计像素的分布情况然后，求得图像直方图的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Deep Learning源代码收集-持续更新]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/34089885</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/34089885</guid><author>wazwx</author><pubDate>Tue, 24 Jun 2014 11:43:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[Deep Learning源代码收集-持续更新…

zouxy09@qq.com

http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09

 

收集了一些Deep Learning的源代码。主要是Matlab和C++的，当然也有python的。放在这里，后续遇到新的会持续更新。下表没有的也欢迎大家提供，以便大家使用和交流。谢谢。

 

最近一次更新：2013-9-2]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C#调用C++ dll 总结 内含（opencv）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/25395893</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wazwx/article/details/25395893</guid><author>wazwx</author><pubDate>Sun, 11 May 2014 19:46:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[一直都想搞搞C#调用C++DLL，一直没有时间或搞的shihou]]></description><category></category></item></channel></rss>