<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[wds555的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; wds555]]></copyright><item><title><![CDATA[Cronet Request生命周期]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/82750959</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/82750959</guid><author>wds555</author><pubDate>Tue, 18 Sep 2018 00:47:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[了解Cronet创建的请求（Request）的生命周期，

学习如何使用回调函数（Callback）管理这些生命周期。

生命周期概述

Cronet库创建的网络请求使用UrlRequest类来描述。理解UrlRequest的生命周期的一些非常重要的概念如下：

状态（State）： 状态是请求在某一时间进入的特定条件。在生命周期中，Cronet库创建的UrlRequest 对象在不同状态之间切换...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一些保边滤波器搜集（中值滤波、双边滤波、导向滤波等）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/51546321</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/51546321</guid><author>wds555</author><pubDate>Tue, 31 May 2016 15:59:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[（1）中值滤波
中值滤波器 ( Median Filter ) C++ 实现  

http://blog.youkuaiyun.com/hhygcy/article/details/4325462

非线性滤波专场：中值滤波、双边滤波

http://blog.youkuaiyun.com/poem_qianmo/article/details/23184547
Fast Median and Bila]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Gallery重写baseadapter时getView函数中的view重用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/50602379</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/50602379</guid><author>wds555</author><pubDate>Thu, 28 Jan 2016 18:01:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[（1）基本方法：
链接：点击打开链接

代码摘抄：
public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {
            ImageView i = new ImageView(mContext);

            i.setImageResource(mImageIds[posit]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[模糊检测BlurDetection using wavelet transform]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/50371262</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/50371262</guid><author>wds555</author><pubDate>Mon, 21 Dec 2015 12:49:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[模糊检测
2004 Blur Detection for Digital Images Using Wavelet Transform
算法原理：
（1）haar wavelet transform

（2）规则集合（参考论文^_^）
MATLAB代码：
testDemo.m文件

clear;
clc;

% img = imread('lena0.png');
% img =]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop的单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/48492589</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/48492589</guid><author>wds555</author><pubDate>Wed, 16 Sep 2015 13:31:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[单机(非分布式)模式
这种模式在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。


伪分布式运行模式
这种模式也是在一台单机上运行，但用不同的Java进程模仿分布式运行中的各类结点(NameNode,DataNode,JobTracker,TaskTracker,SecondaryNameNode)，请注意分布式运行中的这几个结点的区别：从分布式存储的角度来说，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python 读写Excel]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/48315515</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/48315515</guid><author>wds555</author><pubDate>Wed, 09 Sep 2015 14:25:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[# coding=gbk
import xlrd
import xlwt
import sys

def pyExcel(infile = 'infile.xlsx', keyword = unicode("步", "gbk"), outfile = 'outfile.xls'):
	
	keyword2 = unicode("同步", "gbk")
	
	try:
		rbook = xlrd.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[各种机器学习方法概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/45560757</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/45560757</guid><author>wds555</author><pubDate>Thu, 07 May 2015 16:00:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[强化学习（Reinforcement Learning）：
所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在教师信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement
 learning system)如何去产生正确的动作]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卷积神经网络算法汇总]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/44100581</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/44100581</guid><author>wds555</author><pubDate>Fri, 06 Mar 2015 15:52:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[卷积神经网络算法汇总。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卷积操作的GPU粗粒度并行实现及测试(优化)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/44015779</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/44015779</guid><author>wds555</author><pubDate>Mon, 02 Mar 2015 10:43:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[卷积操作的GPU粗粒度并行实现及测试

一、    算法基本思想：

1、           GPU中的一个线程产生一个卷积结果，有多少个结果就使用多少个Block;

2、           矩阵和卷积核存放在共享内存中，卷积结果存放在全局内存中；

3、           支持10000以内任意维度的二维矩阵，卷积核最大支持16x16。

4、           支持任意多幅图像的批处理。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卷积操作的GPU粗粒度并行实现及测试]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/44015699</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/44015699</guid><author>wds555</author><pubDate>Mon, 02 Mar 2015 10:39:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[卷积操作的GPU粗粒度并行实现及测试
一、    算法基本思想：
1、           GPU中的一个线程产生一个卷积结果，有多少个结果就使用多少个Block;
2、           矩阵和卷积核存放在共享内存中，卷积结果存放在全局内存中；
3、           支持10000以内任意维度的二维矩阵，卷积核最大支持16x16。
4、           支持任意多幅图像的批处]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卷积神经网络及目标检测调研报告]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/42916691</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/42916691</guid><author>wds555</author><pubDate>Tue, 20 Jan 2015 13:33:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个PPT是最近做的一次卷积神经网络和目标检测识别的调研报告，包括读的几篇顶级会议期刊的论文，分为以下内容：
（1）卷积神经网络的基本概念和发展脉络；
（2）卷积神经网络的改进；
（3）卷积神经网络的GPU并行化；
（4）目标检测相关数据库和研究进展。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[傅里叶变换，频域滤波]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/39892167</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/39892167</guid><author>wds555</author><pubDate>Wed, 08 Oct 2014 13:08:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[opencv，傅里叶变换，频域滤波]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[camShift实现目标跟踪]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/24499599</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/24499599</guid><author>wds555</author><pubDate>Fri, 25 Apr 2014 23:11:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[过程：
    反向投影，meanShift算法，camShift算法。
简要概述：
    反向投影：利用直方图，求输入图中对应像素在目标图中的概率（出现次数频率），作为输出图对应像素的值。
    meanShift算法：均值漂移，知道收敛到设定值。
    camShift算法：调用meanShift，实现自适应大小的目标跟踪。


//对运动物体的跟踪：
//如果背景固定,]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图搜索之A*算法、深度优先搜索和广度优先搜索]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/24148245</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/24148245</guid><author>wds555</author><pubDate>Sat, 19 Apr 2014 23:58:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[/*
	*本文实现了深度优先搜索和人工智能中常用的A*搜索。
	*本文中假设图由ROWS*COLS大小的矩阵，1代表不可通行，0代表可通行，矩阵中的2可看做图的起点和终点。
	*在迷宫求解中，深度优先是一种较常用的算法，类似贪心算法，只关注当前的信息。
	*A*算法是一种启发式搜索，可看做广度优先搜索和迪杰斯特拉算法的发展。
	*估价函数F(x)=G(x)+H(x),G(x)为从起始节点到当前节点]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv实现导向滤波（GuidedFilter）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/23176313</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/23176313</guid><author>wds555</author><pubDate>Tue, 08 Apr 2014 12:35:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[导向滤波 GuidedFilter
#include "cv.h"
#include "highgui.h"

IplImage * cumsum(IplImage *src,int rc);
IplImage * boxFilter(IplImage *src,int r);
IplImage * myGuidedFilter(IplImage * I,IplImage *img_pp,int r, doubl]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[单幅图像基于暗通道的图像去雾]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/22699629</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/22699629</guid><author>wds555</author><pubDate>Tue, 01 Apr 2014 00:00:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[该代码部分实现了何凯明博士的论文暗通道去雾Single
 Image Haze Removal Using Dark Channel Prior，导向滤波算法尚未实现。
基于暗通道先验的单幅图去雾算法大致如下：
雾图I，目标无雾图J，雾图形成模型I=J*t+A(1-t)。
1、暗通道，窗口。
2、大气光成分：A。
3、去雾因子：w。
4、透射图：1-w*min(min(I/A))]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab自带滤波器函数小结（图像处理）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/22511565</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/22511565</guid><author>wds555</author><pubDate>Sat, 29 Mar 2014 20:06:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 线性平滑滤波器
用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序：
I=imread(' c4.jpg ');
subplot(231)
imshow(I)
title('原始图像')
I=rgb2gray(I);
I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
subplot(232)
imshow(I1)
title(' 添加椒盐噪声的图像')
k1=]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用opencv给视频截图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/21985625</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/21985625</guid><author>wds555</author><pubDate>Mon, 24 Mar 2014 21:35:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[视频截图，仅仅实现了给AVI格式的视频截取图像，以后可以扩展。这里面视频和图像输出均与代码在同一个文件夹下。如果要输出到其他文件夹下，需要手动改变路径。
#include "highgui.h"


#include 
#include 


using namespace std;
using namespace cv;


int main()
{
	CvCaptu]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人脸识别facedetect的摄像头简化程序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/21872569</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/21872569</guid><author>wds555</author><pubDate>Sun, 23 Mar 2014 15:28:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[对opencv2..4.4的例程人脸识别程序，进行了精简，只处理摄像头传来的数据，挺有意思的。
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"	//物体检测库
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"		//图形视频处理库
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"		//brief Th]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv人脸识别facedetect的代码注释]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/21834287</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wds555/article/details/21834287</guid><author>wds555</author><pubDate>Sat, 22 Mar 2014 23:43:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[第一次接触计算机视觉，需要使用opencv，于是借了些资料，发现这个人脸识别的程序非常有趣，于是就加了些简单的注释，以备更深入的学习。PS：水好深啊~~~加油了。
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"	//物体检测库
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"		//图形视频处理库
#include "opencv]]></description><category></category></item></channel></rss>