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原创 计算机视觉（六）目标检测算法汇总：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD
一、目标检测常见算法目标检测(Object detection)是在给定的图片中找到物体所在位置并标注出物体的类别。所以，Object detection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。目前，目标检测算法可分成三类：1. 传统的目标检测算法：Cascade + HOG/DPM + Haar/SVM以及上述方法的诸多改进、优化；2.
2020-07-28 10:53:31
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原创 计算机视觉（四）SPP-Net
SPP-Net全名为《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》2014【深度卷积网络中用于视觉识别的空间金字塔池化】论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.4729SPP-Net(spatial pyramid pooling空间金字塔池化算法)是一种可以...
2020-03-06 15:58:19
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原创 计算机视觉（三）Faster-RCNN
继SPP-Net和Fast R-CNN之后，两篇论文的作者又联手实现了一个对R-CNN更快加速的算法，即Faster R-CNN。论文首先分析下之前的Fast R-CNN，它使用了Softmax代替了SVM的二分类，然后把多阶段变成了多任务的算法，但是由于产生region proposal算法是selective search，只能在CPU上运行，而且由于其不是CNN网络，所以Fast R-CNN...
2020-01-14 21:40:21
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原创 计算机视觉（二）Fast-RCNN
受SPP-Net(spatial pyramid pooling空间金字塔池化算法)启发，继2014年的R-CNN之后，Ross Girshick在2015年发表Fast R-CNN（Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015），源码见...
2020-01-12 22:34:10
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原创 计算机视觉（一）RCNN
R-CNN全名叫《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》2014【用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构】下载链接：https://arxiv.org/abs/1311.2524v3在RCNN之前，OverFeat已经是深度学习做目标检测公认的方法(https://...
2020-01-06 22:13:29
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原创 python第一课 环境准备篇
1、访问 Python 的官方网站（https://www.python.org/ ），找到 DownLoad ，无法访问百度网盘下载。3、在电脑本地得到一个.exe文件，双击.exe文件进入软件安装界面，您可以点击【Install Now】软件安装就好了。打开搜索，输入python，以管理员运行，正常开启python Shell就成功了。2、选择对于自己电脑系统的版本下载安装包。电脑：windows或mac。
2024-06-30 12:02:49
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原创 记一次ngin报错：bind() to 0.0.0.0:80 failed
Nginx进行反向代理，有一天改动nginx.conf文件后，nginx -t 检查后报错：bind() to 0.0.0.0:80 failed (10013: An attempt was made to access a socket in a way forbidden by its access permissions)。
2022-03-02 23:17:41
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原创 springboot学习笔记
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Lq4y1J77x?from=search&seid=15376935294305848216一、必备链接docs：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/springboot-initializr：https://start.spring.io/二、课程内容1、读取配置文件单个获取@Value("${...
2021-08-15 12:15:22
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原创 ximd脑图json格式转测试用例(case)
xmind解析为json:https://blog.youkuaiyun.com/QQlwx/article/details/105827376json转case:下面代码将如图json转为case，并输出package com.xxx.xmind;import com.alibaba.fastjson.JSONArray;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import org.apache.commons.compress.archivers.
2021-06-30 23:11:50
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原创 mysql查询最后两天的数据
select * from t_log where date(Datetime) >= DATE_SUB((select date(Datetime) from t_log order by ID desc limit 1),interval 1 day);-- 查询最后两天的数据
2020-09-08 22:05:10
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原创 生成对抗网络GAN（七）StyleGAN应用之这些猫咪不存在
一、引言今天介绍一个大型撸猫建站过程，即这些猫咪不存在：http://thesecatsdonotexist.com/二、正文在AWS SageMaker上使用StyleGAN生成猫AWS Sagemaker是亚马逊的机器学习训练平台，链接：https://aws.amazon.com/cn/blogs/aws/sagemaker/。2.1 作者介绍最近，我本人和斯蒂芬·莫特（Stephen Mott）致力于承担NVIDIA Labs所做的一些出色工作，并尝试以更实用，更有.
2020-08-18 10:52:25
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原创 生成对抗网络GAN（六）深入理解生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）
生成对抗网络(Generative adversarial nets,GAN)是Goodfellow等人在2014年提出的一种生成式模型。GAN是由一个生成器和一个判别器构成。生成器捕捉真实数据样本的潜在分布，并由潜在分布生成新的数据样本；判别器是一个二分类器，判别输入是真实数据还是生成的样本。其优化过程类似于极小极大游戏，通过反向传播算法，最终目标可实现纳什均衡，即生成器完全获得真实数据样本的分...
2020-08-12 10:37:49
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原创 生成对抗网络GAN（五）WGAN(Wasserstein GAN)及其改进
一、引入由fGAN结论：不只是JS Div,任何的Div（统称为f-Div）都可以被放到GANs架构中，引出WGAN。二、WGAN该论文介绍了一种新的算法，它是传统GAN训练的一种替代。在这个新的模型中，证明了可以提高学习的稳定性，摆脱像模式崩溃这样的问题，并且提供了对调试和超参数搜索有用的有意义的学习曲线。供了大量的理论工作，强调了分布之间的深度联系。论文阐述了JS散度的缺陷，大多数情况下，P_G与P_Data并不会重叠(overlapped)，原因：1.数据本质，在分布函.
2020-08-12 10:11:39
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原创 2021秋招笔试题
1.公交车乘客一个公交车经过n个站点，乘客从前门上车，从后门下车。现在统计了在第i个站，下车人数a[i]，以及上车人数b[i]。问公交车运行时候车上最多有多少乘客输入 第一行读入一个整数n(1<=n<=100)，表示有n个站点 接下来n行，每行两个数值，分别表示在第i个站点下车人数和上车人数 样例输入 4 0 3 2 5 4 2 4 0 输出 每组输出车上最多的乘客数目 ...
2020-08-11 16:52:10
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原创 生成对抗网络GAN（四）基于GAN的行人重识别
一、基于GAN的ReID方法行人重识别（Person re-identification,ReID）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。ReID一个问题就是数据匮乏，CVPR18之前最大的ReID数据集也就小几千个ID，几万张图片（序列假定只算一张）。因此在ICCV17 GAN造图做ReID挖了第一个坑之后，就有大量GAN的工作涌现，以下介绍几篇较好的paper。论文[1]是第一篇用GAN做ReID的文章，发表在ICCV17会议。如下图，这篇论文生成的图
2020-08-03 17:17:12
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原创 算法（一）动态规划
一、题型判断1.输入一个整形数组（可能有正数和负数），求数组中连续子数组（最少有一个元素）的最大和。要求时间复杂度为O(n)。2.二、做题方法123刷题技巧：按照动态规划类做题方法，10分钟画出网格填充并找到规律，20分钟代码实现并测试，30分钟内做不出来直接看题解，掌握方法后下次更换题目中的数据，再次按照123刷题技巧进行练习。...
2020-07-30 12:38:09
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转载 浅谈CSRF攻击方式
一.CSRF是什么？ CSRF（Cross-site request forgery），中文名称：跨站请求伪造，也被称为：one click attack/session riding，缩写为：CSRF/XSRF。二.CSRF可以做什么？ 你这可以这么理解CSRF攻击：攻击者盗用了你的身份，以你的名义发送恶意请求。CSRF能够做的事情包括：以你名义发送邮件，发消息，盗取你的账号，甚至于购买商品，虚拟货币转账......造成的问题包括：个人隐私泄露以及财产安全。三.CSRF漏洞现状
2020-07-27 21:20:31
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原创 机器学习（二）：贝叶斯
贝叶斯一、引言南京大学周志华在《机器学习》中介绍：贝叶斯决策论在机器学习、模式识别等诸多关注数据分析的领域都有极为重要的地位。根据在属性间依赖的涉及程度，贝叶斯分类器形成了一个“谱”：朴素贝叶斯分类器不考虑属性间的依赖性，贝叶斯网络能表示任意属性间的依赖性，二者分别位于“谱”的两端。介于两者之间的则是一系列半朴素贝叶斯分类器，它们基于各种假设和约束来对属性间的部分依赖性进行建模。贝叶斯分类器与一般意义上的“贝叶斯学习”有显著区别，前者是根据最大后验概率进行单点估计，后者则是进行分布估计。
2020-06-28 18:22:00
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原创 生成对抗网络GAN（三）基于Tensorflow2.0的Fashion-MNIST生成
基于Tensorflow2.0的Fashion-MNIST生成图像来源：深度学习案例：用tensorflow2.0实现Fashion-MNIST数据集分类一、生成预览二、DCGAN简介DCGAN，全称为Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(http://arxiv.org/pdf/1511.06434)，主要创新为将100维均匀分布的Z.
2020-06-16 13:24:12
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原创 Tensorflow2.0 十行代码实现SRCNN
超分辨率技术（Super-Resolution, SR）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SRCNN是深度学习用在超分辨率重建上的开山之作(Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks)，SRCNN的网络结构非常简单，仅仅用了三个卷积层，网络结构如下图所示。SRCNN首先使用双三次(bicubic)插值将低分辨率图像放大成目标尺寸，接着通过三层卷积网.
2020-06-05 23:16:46
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转载 初探腾讯云物联网开发平台loT
前言目前市场上有很多物联网开发平台，本次就在腾讯云平台上，做一个简单的尝试。Get Started创建产品和设备首先，进入物联网开发平台物联网开发平台：https://console.cloud.tencent.com/iotexplorer进入物联网开发平台后，首先创建一个项目，可以叫“智慧城市”；这里介绍两个概念，后面也会用到：iot-explorer，即物联网开发平台；iot-hub，即物联网通信，https://cloud.tencent.com/product/iothub，..
2020-05-29 12:42:08
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原创 PaddleHub人脸检测创新赛
如何快速搭建人脸检测项目本示例利用PaddleHub中Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB模型完成人脸检测。该模型是针对边缘计算设备或低算力设备(如用ARM推理)设计的实时超轻量级通用人脸检测模型，可以在低算力设备中如用ARM进行实时的通用场景的人脸检测推理。NOTE：如果您在本地运行该项目示例，需要首先安装PaddleHub。如果您在线运...
2020-04-17 13:06:15
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原创 论文实验绘图技巧（Python）
Pandas与Matplotlib结合，实现论文实验绘图import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-3,3,100)y1 = 2*x + 1y2 = x**2#坐标轴范围plt.xlim((-1,2))plt.ylim((-2,3))#横纵坐标描述plt.xlabel('I AM ...
2020-04-12 13:57:33
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原创 计算机视觉之对抗样本（一）：一文读懂Rethinking softmax cross entropy loss for adversarial robustness(ICLR2020)和MMC
Rethinking softmax cross entropy loss for adversarial robustness是一篇关于对抗样本的Paper，详见arXiv与Github。摘要： 先前的工作表明，对抗鲁棒性泛化需要更大的样本复杂度(arXiv)。这使得在相同的数据集(例如CIFAR-10)上，仅用准确率指标不足以训练鲁棒的模型。由于收集新的训练数据会付出高...
2020-04-10 18:24:04
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原创 留一法交叉验证
https://blog.umu618.com/2018/05/26/leave-one-out-cross-validation/
2020-03-25 11:35:17
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原创 KDD2019经典论文奖-CELF算法实现
数据挖掘KDD领域-CELF已成为一种经典的社会网络影响最大化发现算法，用于改进贪心算法的效率(提升700%)。获得KDD 2019的经典论文奖，作者：Jure Leskovec，论文：Cost-effective Outbreak Detection in Networks（2007）。CELF算法是基于影响力具有子模性特征提出的，即所有节点的影响力随着种子节点集合中节点数目增加在减弱，具...
2020-03-16 15:55:13
2542
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原创 Tensorflow2.0 MNIST/Cifar10数据集下载
Tensorflow2.0使用MNIST/Cifar10数据集时，如果在程序运行时下载会特别慢，而且会出现运行时出现网络连接错误。tensorflow.keras.datasets.mnist/cifar10.load_data()所以，在使用前需要提前下载，并放在用户目录的 .keras\datasets 文件夹下（Windows 用户目录为C:\Users\用户名，Linux ...
2019-12-13 14:52:48
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原创 Tensorflow2.0 label与one-hot独热编码向量之间的相互转换
label 转 one-hotimport tensorflow as tflabel = tf.stack(5)one_hot_label = tf.one_hot(label, 10)print("label: ", label.numpy())print("one_hot_label: ", one_hot_label.numpy())'''output:labe...
2019-12-08 10:38:26
3012
原创 Jupyter Notebook增加kernel详细步骤
我们知道conda可以切换不同的虚拟环境以提供不同版本的Python包，现在Jupyter Notebook也可以切换不同的Tensorflow版本首先，打开Anaconda Prompt，创建一个tensorflow2.0的新环境，并安装了ipykernel包。回到base环境，使用jupyter kernelspec list查看jupyter kernel列表。然后，使用p...
2019-12-04 16:51:58
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原创 关于Pycharm安装virtualenv虚拟环境出现的Permission denied问题
跟Anaconda本身的BUG有关,与Pycharm不兼容(出处)解决办法：换个python的解释器完美解决
2019-11-20 16:15:30
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原创 An exception has occurred, use %tb to see the full traceback. SystemExit: 2
Jupyter运行argparse报错：import argparseparser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("x", type=int, help="the base")parser.add_argument("y", type=int, help="the exponent")args = parser.pa...
2019-11-08 13:08:15
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原创 成功解决OSError: Unable to open file (truncated file: eof = 40960, sblock->base_addr = 0, stored_eof = 1
使用FGSM的对抗示例，在训练对抗样本时(https://tensorflow.google.cn/tutorials/generative/adversarial_fgsm),遇到以下问题pretrained_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(include_top=True,weights='imagenet')pretrained_m...
2019-10-30 18:59:35
4885
原创 国内互联网公司员工薪资调查
按照2019年中国互联网企业100强顺序，调查若干公司的员工薪资待遇1.华为员工级别及薪资待遇助理工程师 13C 5500 13B 6500 13A 7500 初级工程师B 14C 7500 14B 9000 14A 10500 初级工程师A 15C 10500 15B 12500 15A 14500 高级工程师B ...
2019-10-10 16:53:08
1396
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2020-06-13
mnist_dcgan_tf2.h5
2020-06-11
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2018-04-07
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