XiaoY

问题背景很久以前有个网站上数据交互自动化，需要登录后才能进行，就临时学了selenium，现在也用不上了，就总结一下。整个交互流程：先是输入密码，然后鼠标拖动验证码滑块完成人机验证，登录完成后通过cookie或者session授权进行数据交互。问题分析这个问题难点在于：1、如何驱动网页的鼠标键盘交互，拿到网页中的重要信息；2、滑块验证码正确滑动以及人手的轨迹模拟；第一个问题中键鼠交互其实有很多方案可以实现，不论是使用第三方库还是通过系统API等方案，但是后需要拿cookie的

问题引入现有这样一种网站访问限制和需求：1、站点对请求流量要求单个IP每秒只能进行m次请求，否则会丢出HTTP XXX错误码,2、站点上有n个url需要不定时访问，且对于每个url x,其刷新延时为li，该值在程序生命周期内为变量,要求设计一种访问延时策略，提高m次请求的利用率分析显然，当m/n小于所有li时，那么每一个请求延时只要满足li，都可以保证不会触碰到服务器的访问策略极限；但是，当一部分li小于m/n时，就比较麻烦，因此，假设每个请求优先级为rank,设计一种.

啥是雅克比啊？前段时间，在进行双目视觉项目时，出现了这么一个很磨人的报错：CALIB_CHECK_COND - Ill-conditioned matrix for input array这是一个断言异常，而3.4.1以下的版本，对应的异常信息提示为：Assertion failed (svd.w.at<double>(0) / svd.w.at<doubl...

通过该特征选择方法，将A类分类任务的准确度从0.8327提高到了0.9760，B类分类任务的准确度从0.8973提高到了0.9447。

个人认为，可视化是能够增进对网络理解的强有力的方式，但是问过一个相关工作者，貌似只对loss曲线感兴趣。caffe的对外接口其实很丰富，包括了matlab和python，虽然这个框架还存在一些bug（比如对错误的deploy文件的容错还有待提高，不过这锅貌似也不能caffe背），但已经够用了，在此感谢作者！最近比较忙，所以没有时间去实现了，只能暂时在这边构思一下~

本文内容主要分为两部分，第一部分介绍基于caffe的回归分析，包括了数据准备、配置文件等；第二部分介绍了在MATLAB上进行的可视化。（话说本人最近有个课题需要做场景分类，有兴趣可以共同探讨一下）。

一、prototxt文件中使用了"\"会怎样；二、训练和测试阶段采用了相同的样本路径。

1、直方图绘制2、将向量重新排成图像3、mesh相关4、Figure/gcf 保存成图片的正确姿势5、在figure中添加图例6、绘制坐标轴箭头7、清除figure图像

转自：http://www.cnblogs.com/frombeijingwithlove/p/5314042.htmlCaffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了，尤其是视觉领域。绝大多数用Caffe的人，应该用的都是基于分类的网络，但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要，查了一下Caffe官网，还真没有很现成的例子。这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caf

在神经网络中的反向传播中，求导函数的形式往往用目标值y来表示更合适些，这与数学中常见的用x来表示导函数的习惯有所不同，这样的形式可以在sigmoid函数的导函数表达式中看到。

转自：http://blog.youkuaiyun.com/qq_14845119/article/details/52415090

我相信很多人一定去过这个地方：http://im.qq.com/online/index.shtml这就是QQ在线人数统计图再来看一个网址：http://cgi.im.qq.com/cgi-bin/minute_city动态图里的Flash控件每隔一段时间会从这个网址拉取数据

在定义了一个新的Struct后。系统会按照一定的规则将新生命的类型变量进行字节对齐，如下结构体：typedef struct Test{int a;char b[6];}Test;该结构体类型可能会被对齐为12个字节。那么，在内存流和文件流操作中可能会出现这样的用法：fwrite(strPtr,1,sizeof(Test)*len,fp);事实上，被写入了len

四舍五入：int=(int)(double +0.5);五舍六入：int=(int)(double +0.4);六舍七入、七舍八入