<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[zz728的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; zz728]]></copyright><item><title><![CDATA[分类算法之决策树(Decision tree)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8950603</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8950603</guid><author>zz728</author><pubDate>Mon, 20 May 2013 15:10:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可以对分类及决策问题进行概率推断。在这一篇文章中，将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树（decision
 tree）。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。

3.2、决策树引导]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[不改动已存在代码，程序退出时检测内存泄露 .]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8929344</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8929344</guid><author>zz728</author><pubDate>Wed, 15 May 2013 10:49:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[尽管-rdynamic选项使得可读性大大提高，但仍然不太好根据二进制地址定位到某行泄露代码；
这时使用objdump  -S  exefile 即可)


在WINDOWS下检测内存泄露比较容易，毕竟MSDN强大，方法多多；有兴趣可以查看VLD源代码；
  前几天无意中从MAN文档中查到linux可以给malloc挂钩子；于是写下了如下检测内存泄露的代码；
已存在的程序代码只需要与li]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[malloc 钩子]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8929320</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8929320</guid><author>zz728</author><pubDate>Wed, 15 May 2013 10:46:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[mem.h



[cpp] 
view plaincopyprint?


#ifndef __MEM_H__   #define __MEM_H__     #include    #include  
    static void *(*old_malloc_hook)(size_t, const void*);  static void *(*old_realloc_h]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV2.4.3的新特征 .]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8924755</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8924755</guid><author>zz728</author><pubDate>Tue, 14 May 2013 11:35:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[OpenCV2.4.3的新特征：
　　在经过4个月的等待后，OpenCV又发布了新版本了，此时的最新版本为OpenCV2.4.3，下载地址为：OpenCV-2.4.3.exe。
　　下面来看看opencv2.4.3有了哪些新变化，主要是参考网页http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLog上面介绍的，稍加翻译了一些，因为对有些专有名词]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV训练分类器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8910753</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8910753</guid><author>zz728</author><pubDate>Fri, 10 May 2013 14:28:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[OpenCV训练分类器
一、简介
目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。
该方法的基本步骤为： 
首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。


     分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[什么情况下用宏定义do{}while(0);这种结构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8853770</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8853770</guid><author>zz728</author><pubDate>Fri, 26 Apr 2013 12:01:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[什么情况下用宏定义do{}while(0);这种结构
转自：http://www.cnblogs.com/rollenholt/articles/1907414.html


这两天在看别人代码时，发现别人在宏定义中使用了do...while语句，百思不得其解，于是在网上查找了一番，现总结了一下，转帖出来共享！
#define MACRO_NAME(para) do{macro cont]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《c语言深度剖析》整理--关键字 .]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8851214</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8851214</guid><author>zz728</author><pubDate>Thu, 25 Apr 2013 18:39:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、最快关键字register
     关键字regiter请求编译器尽可能的将变量存在CPU的寄存器中。有几点注意的地方。
        1、register变量必须是能被CPU寄存器所接受的类型，这通常意味着register变量必须是一个单个的值，并且其长度应小于或等于整型的长度。
　　　　但是，有些机器的寄存器也能存放浮点数。
       2、register变量可能不存放在内]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Word里输入上下标五种方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8833327</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8833327</guid><author>zz728</author><pubDate>Mon, 22 Apr 2013 10:13:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、使用快捷键

　　在Word中使用快捷键进行输入，既方便又快捷。

　　1. 加上标:使用Ctrl+Shift+=组合键，按一次后就可进入上标输入状态，再按一次可恢复到正常状态。

　　2. 加下标:使用Ctrl+ =组合键，同样按一次后就可进入下标输入状态，再次按就可恢复到正常状态。

　　如果是先选中文本再按这两个快捷键，则直接对选中的文本产生作用。

　　注意:在智能]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[挂接命令(mount)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8817290</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8817290</guid><author>zz728</author><pubDate>Thu, 18 Apr 2013 09:40:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[挂接命令(mount)      首先，介绍一下挂接(mount)命令的使用方法，mount命令参数非常多，这里主要讲一下今天我们要用到的。  
    命令格式：      mount [-t vfstype] [-o options] device dir  -
 
挂接命令(mount)
     首先，介绍一下挂接(mount)命令的使用方法，mount命令参数非常多，这里主要讲一]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何分析命令行参数【转】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8804380</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8804380</guid><author>zz728</author><pubDate>Mon, 15 Apr 2013 16:01:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[如何分析命令行参数

Sun, 2006-07-16 01:27 — Marchday

GNU/Linux的命令行选项有两种类型：短选项和长选项，前者以 '-' 作为前导符，后者以 '--' 作为前导符
。比如有一个命令：
$ myprog -a vv --add -b --file a.txt b.txt - -- -e c.txt
在GNU/Linux系统，对这种情况的一种合理]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ASM【转】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8804359</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8804359</guid><author>zz728</author><pubDate>Mon, 15 Apr 2013 15:58:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[ASM是基于统计学习模型的特征点提取的一种方法。这个方法是95年就提出来的，不过至今仍是我认为比较好的人脸特征点提取的方案。方法的提出人Tim Cootes后来还提出了aam算法，也很有名，但如果简单是特征点的定位的话，我认为asm的效果可能更好一些。ASM跟大多数统计学习方法一样，也包括train和test（or fit）两部分，也就是形状建模build和形状匹配fit。这个算法其实很简单，可以]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ASM（Active Shape Model）算法介绍【转】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8802794</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zz728/article/details/8802794</guid><author>zz728</author><pubDate>Mon, 15 Apr 2013 10:49:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[ASM（Active Shape Model）算法介绍


分类： 
CV相关 2012-11-17 18:07 
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ASM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]]></description><category></category></item></channel></rss>