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RSS订阅原创 计算机视觉-图像缩放算法-cuda实现
最近邻点插值法针对目标图中每一个像素点，按照缩放比例去原图中找对应的点，比值不为整数的就选目标图中最近的点。然后给目标图取对应的值。双线性插值法找到原图的4个点，然后再求出目标图的像素值。使用CUDA在GPU中进行计算，然后再返回给CPU端。
2022-05-05 15:11:04
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原创 深度学习-2.1 LeNet5-手写字体识别
LeNet诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，这个网络虽然很小,但是它包含了深度学习的基本模块:卷积层,池化层,全连接层。是其他深度学习模型的基础，这项由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet。
2022-04-25 16:22:46
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原创 深度学习-2.2 AlexNet、VggNet简介
2012 年， AlexNet 横空出世。这个模型的名字来源于论⽂第一作者的姓名 Alex Krizhevsky。AlexNet 使⽤了 8 层卷积神经⽹络，并以很⼤的优势赢得了 ImageNet 2012 图像识别挑战赛冠军。这是继LeNet之后的又一个里程碑。一.AlexNet 网络模型二.AlexNet 的新特点学习这个网络在2012年面世，给深度学习这个行业带来的新的突破。1.Relu函数2.Dropout3.数据增强VGGNet，名字的来源是(Visual Geometry Gr
2022-04-25 16:12:30
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原创 深度学习-循环神经网络（RNN）、Seq2Seq、注意力机制（Attention）
RNN->Seq2Seq-> Attention使用前馈神经网络时，对于一个输入得到一个输出，但是这没办法处理一个序列数据输入的情况，例如语音的输入。这时就出现了这样一种模型-循环神经网络，专门用于处理序列数据的神经网络。...
2022-04-10 13:44:24
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原创 深度学习-1.3卷积神经网络
卷积神经网络从普通神经网络改进而来，加入了卷积层和池化层。卷积层会对输入的特征图进行卷积操作，提取特征输出特征图，使得神经网络具有权重共享，局部感知的特性。池化层工作是对网络中的特征进行选择，降低特征数量，从而减少计算开销。
2022-03-18 16:38:54
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原创 计算机视觉-图像的SIFT特征（尺度空间）
SIFT，(Scale-invariant feature transform,SIFT)，尺度不变特征转换。是用于图像处理领域的一种特征描述，具有旋转不变性、尺度不变性、亮度变化保持不变性，也就是说在图片发生旋转、伸缩、明暗变化时，图片的SIFT特征都保持稳定。与HOG在整幅图像上均匀地提取梯度方向统计特征不同，SIFT是一种局部特征，可在图像中检测出关键点，SIFT特征提取分为在图片上寻找关键点和提取关键点邻域信息两部分，在提取特征时只关注稳定的关键点及其附近的信息，使得特征更加具有描述性。
2022-03-16 18:56:24
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原创 深度学习-1.2神经网络
“1943年心理学家M和数学家P根据生物神经元结构，提出神经元的数学模型。”“1975年W博士将多层感知机堆叠成神经网络，并利用反向传播算法训练神经网络自动学习参数。”“神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。”看到这句话，就觉得这玩意儿像玄学。确实，神经网络缺乏完备的数学证明，虽然神经网络能解决很多问题，但是为啥能解决问题的“可解释性”需要进一步探索。提取主谓宾，神经网络是一个数学运算模型。...
2022-03-15 15:48:43
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原创 机器学习-感知机
感知机可以说是最古老的分类方法之一了，在1957年就已经提出。他的思考方法就是在平面画出一条直线，或者在空间画出一个平面，或者可以推广到更高维的向量空间画一个超平面，将两种不同的东西分开。感知机模型虽然古老、简单、基础，但是原理很重要，下一步再学习支持向量机，进而再学习神经网络，深度学习。...
2022-03-11 15:52:41
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原创 机器学习-0基础概述
一句话解释机器学习，机器学习是人工智能中的一个分支学科。一句话解释机器学习的工作流程，提取数据、训练出一个数学模型、使用模型。
2022-02-28 18:54:50
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原创 计算机视觉-0基础概念
我们在计算机世界里，网络世界里看到图片都是数字图像，数字图像和画在纸上的图片、光学胶卷曝光出来的照片不一样，要把图的内容存在计算机中并且能展示给人眼看。图片以大量的像素点的形式记录在计算机上，不管是哪种格式，bmp，jpg，png，统统都是二进制字节码放在内存中。计算机按指定的编解码规则将二进制字节读出来，通过显示器展示出图片。数字图像有很长的发展历史，从英美报纸行业开始，编码、解码、压缩、传输、存储、显示，各种技术蓬勃发展直到今天。
2021-12-07 14:30:41
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原创 计算机视觉-1.1HOG特征
对于图片特征，我们比较熟悉的形式是长宽，RGB，色调，饱和，亮度等。但是还有更抽象的从数学角度出发的特征，HOG就是其中最经典的一个。
2021-11-09 20:17:49
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原创 计算机视觉-1.2手写字体识别
用到了以下工具#sklearn 机器学习的工具包#skimage 图像处理的工具包#numpy 矩阵运算工具包#MNIST 一个入门级的计算机视觉数据集，数据集分为训练数据，训练标签，测试数据，测试标签。
2021-10-16 00:00:00
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原创 Android使用低功耗蓝牙BLE进行简单通信
一.蓝牙硬件操作Android操作蓝牙需要申请蓝牙权限、定位权限，部分手机还必须要打开GPS才能使用。蓝牙的打开、关闭、搜索，这部分内容只是简单的调用API就能实现，这里不做说明。但是从连接开始就要了解一些低功耗蓝牙的知识，这些是在Android以外的，现在介绍最基础的使用。1.连接public void connect(Context context, BluetoothDevice device) mBluetoothGatt = device.connectGatt(context,
2021-07-07 15:07:49
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原创 Python初体验(4)-java与python的差异(高级操作）
一.文件python的文件操作很像C语言，使用内置open函数，要在参数中传递操作模式，f = open("story.txt",'w')f.write('从前有座山')f.close()f = open("story.txt",'r')story = f.read()print (story)f.close()二.异常和java的try cach finally，逻辑一样try: f = open("story.txt",'r')except ZeroDi
2021-07-07 15:02:43
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原创 Python初体验(3)-java与python的差异(函数)
一.python中的内存分配1.在python中变量就是对象的引用，变量位于栈，对象位于堆。与java不同，python所有中1、2、3这种整数类型也是看作对象存放在堆中a=1 # 等号左面的叫变量，等号右边的叫对象，在python中变量是没有类型的，对象才有类型。如果在java中这可以理解为，给变量a赋值1。但是在python中不可以这样描述，正确的是：引用a指向了对象1。2.可变类型与不可变类型在Python中有两种类型的对象，可变对象和不可变对象可变类型：对象在内存地址中存
2021-07-07 15:00:13
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原创 Python初体验(1)-java与python的差异(基础语法)
开始学习使用python，但是在已经会java的情况下，会经常由于先入为主而产生小障碍，现在记录下一些遇到的知识点，通过对比快速的学习一种语言。0.注释用井号表示单行注释 # 单行注释用三个引号表示多行注释""" 多行注释"""1.python中的数据类型整数、浮点数python中不分 short、int、long，也不分float、double字符串在python中字符串是基本数据类型，可以用单引号括字符串布尔Ture，False，首字母...
2021-07-07 14:57:02
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原创 Python初体验(2)-java与python的差异(面向对象）
一.类class在python中所有类也都是默认继承自一个最终基类object1.构造函数、成员函数、成员变量、局部变量这几个概念在java中有，在python中也是类似的逻辑，构造函数的函数名是固定的__init__，所有成员变量都写在这个初始化函数中。这个构造函数和java中的有不少区别，这里不详细展开。类中构造函数和所有成员函数的形参的第一个位置都有一个固定参数，这个参数代表当前对象的引用，像是java中的this，但是通过对象调用函数的时候，不管这个参数，只传需要的实参class Pers
2021-07-07 14:56:32
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空空如也
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