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RSS订阅转载 查找目录下的所有文件中是否含有某个字符串 linux
转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_691a84f301015khx.html find .|xargs grep -ri "IBM" 查找目录下的所有文件中是否含有某个字符串,并且只打印出文件名 find .|xargs grep -ri "IBM" -l 1.正则表达式 （1）正则表达式一般用来描述文本模式的特殊用法，由普通字符（例如字
2015-01-17 10:18:53
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转载 Sed简介 如何做替换
转自 http://www.2cto.com/os/201111/112217.html1. Sed简介 sed 是一种在线编辑器，它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾。文件内容并没有 改变，除非
2015-01-17 10:16:42
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转载 已知三角形三点坐标，求三角形的面积
先介绍一下三维中的两点之间距离之式，和二维的几乎一样： d = sqrt((x0-x1)^2 + (y0-y1)^2 + (z0-z1)^2) 再介绍叉乘，中心内容！叉乘在定义上有：两个向量进行叉乘得到的是一个向量，方向垂直于这两个向量构成的平面，大小等于这两个向量组成的平行四边形的面积。 在直角座标系[O;i,j,k]中，i、j、k分别为X轴、Y轴、Z轴上向量
2013-10-28 10:11:33
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转载 AAM（Active Appearance Model）算法介绍 .
转自ChenLee_1http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/8196996前面介绍ASM算法(http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/8194317)的时候，笔者提到，ASM是基于统计形状模型的基础上进行的，而AAM则是在ASM的基础上，进一步对纹理（将人脸图像变形到平均形状而
2013-09-11 17:27:22
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转载 ASM（Active Shape Model）算法介绍 .
转自ChenLee_1http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/8194317ASM是一种基于点分布模型（Point Distribution Model, PDM）的算法。在PDM中，外形相似的物体，例如人脸、人手、心脏、肺部等的几何形状可以通过若干关键特征点（landmarks）的坐标依次串联形成一个形状向量来表示。本文就以人脸为例
2013-09-11 17:25:44
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转载 蓄水池抽样算法
转自：蓄水池抽样算法 作者：hbzyn1 问题起源于编程珠玑Column 12中的题目10，其描述如下： How could you select one of n objects at random, where you see the objects sequentially but you do not know the value of n beforehand?
2013-08-13 09:41:46
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原创 多少人败给了一个字：等……
转自微信朋友圈 张国荣对梅艳芳说过，等我们到40岁，你未嫁，我未娶，我们就在一起。可是后来，他在03年4月1日坠楼殒身，她在同年12月30日肺功能衰竭病逝。那年，她刚好40岁。宋丹丹经历了四段感情和三次婚姻。初恋五年，可时间送走了一切。第一次婚姻，她为英达守口如瓶。第二次婚姻，曾被她称为最满意的生活，但仍旧走到山穷水尽。第三次婚姻，她再也不像年轻时那样冲动了。
2013-07-30 22:39:20
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原创 Online K-means, SGD variant and Mini-batch K-means
1. Online K-meansstep1: Initialize the k cluster centers z1, ...... , zk in any way; Create counters n1, ......., nk and initialize them to zero;Step2: loop get new data
2013-07-26 17:44:37
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转载 一本有趣的书：Computer Vision for Visual Effects
转自http://www.bfcat.com/index.php/2013/04/computer-vision-visual-effects/今天在网上看到有人介绍一本新出的书，叫做Computer Vision for Visual Effects。现在的很多大片例如阿凡达等，里面的特效制作都使用了大量的计算机视觉技术。这本书就是用来介绍如何使用现在最先进的计算机视觉技术来制作电影
2013-06-26 17:43:18
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转载 OpenMP编程指南
转自http://blog.youkuaiyun.com/drzhouweiming/article/details/4093624OpenMP编程指南进入多核时代后，必须使用多线程编写程序才能让各个CPU核得到利用。在单核时代，通常使用操作系统提供的API来创建线程，然而，在多核系统中，情况发生了很大的变化， 如果仍然使用操作系统API来创建线程会遇到一些问题。具体来说，有以下三个问题：1）CP
2013-06-21 17:41:25
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转载 error LNK2005
以前经常遇到这个警告信息，因为运行并没有什么问题，所以也没深究。但是耿耿于怀那个“ 0 个错误，0 个警告”的成功提示，在网上搜了一下。原来问题出在默认库的引用选择上。VS2008，项目——属性——配置属性——C/C++——代码生成：他有/MT，/MTd，/Md，/MDd四个选项，你必须让所有使用的库都使用相同的配置，否则就会有相应的提示，甚至可能会出现无法解析的函数。有时我们使用的库不是自己
2013-06-19 17:29:48
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转载 VC各种链接错的解决办法
转自http://www.2cto.com/kf/201203/124100.html1.nafxcw.lib(appcore.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol ___argvnafxcw.lib(appcore.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol ___argc
2013-06-19 16:43:17
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原创 Supervised Hashing with Kernels
1. KSH FormulationData Samples:Hashing Function: , is the kernel function; is the weight for the sample (similar to SVM, is the support vector and is the coressponding weight); is the thresh
2013-05-22 21:48:03
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原创 PCA ZCA Whitening on natural images
1. 传统PCA计算过程In order for PCA to work well, informally we require that: (i) The features have approximately zero mean;(ii) The different features have similar variances to each other.亦即对输入特征的标准
2013-05-13 19:20:20
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转载 Sed命令详解
转自：http://www.iteye.com/topic/5876731. Sed简介 sed 是一种在线编辑器，它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾。文件内容并没有 改变，除非你使用重定向存储输出
2013-04-25 19:17:43
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转载 linux多文件替换关键字的方法
转自http://www.2cto.com/os/201206/134644.html 现在网上这样的方法只有两种，一种是Mahuinan法，一种是Sumly法，一种是30T法分别如下： 一、Mahuinan法： 用sed命令可以批量替换多个文件中的字符串。sed -i "s/原字符串/新字符串/g" `grep 原字符串 -rl 所在目录`
2013-04-25 19:04:29
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转载 Gibbs sampling
转自bluenight: http://blog.youkuaiyun.com/chl033/article/details/5506643关于Gibbs sampling， 首先看一下Wiki上的解释：Gibbs sampling orGibbs sampler is an algorithm to generate a sequence of samples from the joint pr
2013-04-11 14:04:49
757
转载 Deep Belief Network
转自 demonstrate:DeepBeliefNetwork为了更好的在下次讨论班讲述 DBN，特开此帖。主要是介绍 DBN 的相关知识，做一份逻辑上完整的东西。参考Hinton 的东西来讲吧：reading listRBM 相关[1] 关于 Boltzmann machine 的 scholarwiki[2] Haykin 书上第 11 章[3] Duda
2013-04-08 15:06:39
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原创 CVPR 2013 Read List
1. Event retrieval in large video collections with circulant temporal encoding Jerome Revaud, Matthijs Douze, Cordelia Schmid, Herve Jegou2. Finding Things: Image Parsing with Regions and Per-E
2013-04-03 15:26:55
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原创 最优化算法：梯度下降与L_BFGS
1. 最速梯度下降 http://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_descent2. 共轭梯度下降 http://en.wikipedia.org/wiki/Conjugate_gradient_method 含有详细推导：http://class.htu.cn/nla/3. 随机梯度下降 http://en.wiki
2013-04-03 13:47:45
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原创 特征选择Feature Selection
1. Definition In machine learning and statistics, feature selection, also known as variable selection, attribute selection or variable subset selection, is the process of selecting a subset
2013-03-11 15:41:49
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原创 视觉实验室及综述性Paper
实验室：1. LEAR: http://lear.inrialpes.fr/index.php2. ETHZ: http://www.vision.ee.ethz.ch/index.en.html3. MS Media Computing Group: http://research.microsoft.com/en-us/groups/mcg/4. MS Visual Com
2013-03-05 17:04:36
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原创 ECCV2012 Read Lists
Efficient Discriminative Projections for Compact Binary Descriptors Descriptor Learning RevisitedJoint Image and Word Sense Discrimination For Image Retrieval Metric Learning for Large Scale Ima
2013-03-04 17:34:54
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转载 局部图像特征描述概述
收藏下常用的图像描述子，转自http://www.sigvc.org/bbs/thread-165-1-1.html 局部图像特征描述概述樊彬中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 (CASIA NLPR)赞Shicai Yang新整理。局部图像特征描述是计算机视觉的一个基本研究问题，在寻找图像中的对应点以及物体特征描述中有着重要的作用。它是许多方法的基础，因此
2013-03-01 10:55:18
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原创 PCA and Kernel PCA
有几篇讲的很清楚的paper：1) PCAA tutorial on Principal Components Analysis: www.ce.yildiz.edu.tr/personal/songul/file/1097/principal_components.pdfhttp://wenku.baidu.com/view/9c1a56b3fd0a79563c1e72e4.html
2013-02-28 20:01:56
2073
原创 python文件与目录操作
做图像识别、检索避免不了大量图像样本操作，mark下常用的基本文件与目录操作，对于样本属性标记等至关重要======================基本文件操作=====================1. 文件打开 fp = open('filename', 'pattern') 打开模式有： r 以读的方式打开 w 以写方式
2013-02-20 14:32:37
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原创 linux常用命令
http://www.php100.com/html/webkaifa/Linux/2009/1106/3485.htmlhttp://www.php100.com/html/webkaifa/Linux/2012/1223/11830.html1. 查看磁盘空间查看磁盘剩余空间：[root@localhost ~]# df -h查看指定路径下各子文件夹磁盘使用情况：[root@l
2013-02-20 13:43:13
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原创 谱哈希spectral hashing
请先阅读有关图的基本知识，图的拉普拉斯矩阵分析以及谱聚类相关内容，谱哈希基于上述技术基础。 谱哈希对图像特征向量的编码过程可看做是图分割问题，借助于对相似图的拉普拉斯矩阵特征值和特征向量的分析可对图分割问题提供一个松弛解。由谱聚类可知，相似图拉普拉斯矩阵的特征向量实际上就是原始特征降维后的向量，但其并不是0-1的二值向量，可通过对特征向量进行阈值化产生spectra
2013-02-19 17:35:02
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原创 谱聚类Spectral Clustering
Definitionspectral clustering techniques make use of thespectrum (eigenvalues) of thesimilarity matrix of the data to performdimensionality reduction before clustering in fewer dimensions. The g
2013-02-07 13:56:02
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原创 图的拉普拉斯矩阵(Graph Laplacians)
Definition如前述文章“图的基本知识”中所述，对于一个具有个顶点的图 ，用对角阵描述图各顶点的度，矩阵为其邻接矩阵，则定义Laplacian matrix为： 对于一个无向加权图( )，是对称阵且每个元素表示为：其中 为顶点的度，且 。【以下均针对无向加权图进行描述】Properties1. 是对称的半正定矩阵；2. 具有个非负的实数
2013-02-06 10:38:22
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原创 图的基本知识
=================================图的定义和术语=============================图是一种基本的数据结构，表示为 ，其中 ， 表示图的顶点集；，表示边(弧)集， 连接顶点 ，当为无序对时，表示无向图; 若为有序对，则表示以顶点为起始点指向的一条边，此时的图称为有向图；当每条边关联一个非负权重 时，称为加权图。顶点的度：
2013-02-05 12:32:55
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原创 球哈希Spherical Hashing
DefinitionSpherical Hashing也是一种产生Compact Binary特征的Hashing算法，不同于基于超平面的LSH Family的Hashing技术，Spherical Hashing在原始的特征空间 定义一个超球面with球心和半径，超球面将整个维空间划分为球内和球外两部分，分别用表示，则Hash函数可表示为：是相似度距离度量函数，e.g me
2013-02-04 10:26:15
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原创 位置敏感哈希Locality-Sensitive Hashing
图像检索其基本定义为给定的一个包含个图像数据集，每个图像可以用一个维的特征向量来描述，因此整个图像数据集就映射为维空间的个点，在此维空间中用一个相似度度量函数来测量两个图像点之间的距离，对于任意给定的查询点，需要设计一个数据结构，来快速的返回距离最近(Nearest Neighbor)的图像点(或者Ranking的多个点)。 当较小时(10-20),可采用如的结构，但当较大时(一个D
2013-02-02 15:27:00
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原创 人人小黄鸡
早就听说人人小黄鸡各种牛，今天调戏了下，各种爆笑，还是很智能的，精通中英还有拼音啊，不得不赞！附聊天记录：Me: 小黄鸡，快下班了。。。小黄鸡: 快告诉蜗牛。你也在想他。。让他给你讲笑话。Me: 蜗牛是谁啊？不认识 小黄鸡: 鸭八 Me: ？？？ 小黄鸡:一个大大大好人Me: 怎么告诉他小黄鸡: 呵呵Me: 呵呵小黄鸡: 敷衍我..Me: 你也是
2013-02-01 17:50:27
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转载 距离和相似度度量
转自http://www.chinaz.com/web/2011/1008/212684.shtml 在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。为了方便下面的解释
2013-02-01 17:13:32
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原创 CVPR2012 Read List
1. Street-to-Shop: Cross-Scenario Clothing Retrieval via Parts Alignment and Auxiliary Set. Si Liu; Zheng Song; Guangcan LIU; Changsheng Xu; Hanqing Lu; Shuicheng YAN2. Supervised Hashing with
2013-01-31 11:08:24
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