Json_Nie的专栏

原创 JdbcTemplate 对mysql数据库操作

package Dao;import java.util.List;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.util.ArrayList;import java.sql.DriverManager; import java.sql.Connection; import java.sql

转载 SolrCloud之分布式索引及与Zookeeper的集成

原文链接：http://www.bubuko.com/infodetail-923588.html

原创 前端JSP表单传来中文乱码的解决

前端JSP传来中文信息，却显示乱码：前端代码： 关键字检索 文件: 后端的接受代码：public ModelAndView nameUpload(HttpServletRequest request) throws Exception { //chinese de code ing problem String

原创 Solr 6.6.0 java实现文件的上载和查询 （三）

作为程序员，肯定希望代码来帮我们完成所有的是，不喜欢用网页的界面。而且网页的界面也不好用。尤其是对大规模数据导入的时候。我这里送上几段测试代码，供大家参考：（1）文件上传：HttpSolrServer server = new HttpSolrServer("http://localhost:8080/solr");// 创建Document对象SolrInputDocumen

原创 Solr 6.6.0 中文分词 （二）

Solr的源代码中并不支持中文分词，同时，网上官网下载的不知道为什么不能用，发现一个大牛分享的，可以按照配置来安装。下载地址在我的资源列表里面。 解压后包里有这么几个文件：IKAnalyzer.cfg，ik-analyzer-solr5-5.x，mydict，stopword.dic。把ik-analyzer-solr5-5.x.jar放到solr-6.6.0\server\solr-

原创 Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder" 解决方法

只是因为库有冲突https://www.slf4j.org/download.html网页中下载对应的软件，之后在java工程中带入库文件：slf4j-api-1.7.25slf4j-simple-1.7.25第二个很关键，不导入没用。我是这么解决的

原创 Solr 环境搭建 6.6.0（一）

Solr 环境搭建 6.6.0（一）Solr是目前比较常用的一个企业级全文搜索引擎框架，刚开始接触，记录下自己的学习过程。下载：http://lucene.apache.org/solr/ 我这里使用了最新的版本6.6.0在开始前需要首先安装：JAVA，Tomcat（选装） solr说白了就是一个搜索引擎服务器，运行在服务器上的搜索引擎，不需要你们编写太多的代码，因此需要安装tomcat，把so

原创 Torch 7 利用已有VGG模型提取图片特征

在看torch的东西，感觉在深度学习的运用上，相对于Caffe来说更灵活，不过发现没有利用已有caffe模型提取图片特在的代码，在网上看见了一个，利用了GPU来处理批量图片的特征提取。写的比较规范，看来了比较复杂，这里我简化了代码，利用其来提取一张图片的特征，方便理解：require 'torch'require 'paths'require 'xlua'require 'nn'requir

转载 深度学习中的 Batch_Size的作用

Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。其

原创 Lua Save Table to File

--[[ Save Table to File Load Table from File v 1.0 Lua 5.2 compatible Only Saves Tables, Numbers and Strings Insides Table References are saved Does not save Userdata, Met

原创 Ubuntu下Caffe安装测试

深度学习太火了，一直在看深度学习的算法，没有实际动过手，今天正好空出来一台笔记本，重新装个ubuntu，试试Caffe到底怎么搞得，是不是很难搞。 打开官网：http://caffe.berkeleyvision.org/ 选择install的介绍，跟着广官网的说明一步步走一遍。1、安装必要的依赖库：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-d

转载 十个热门开源深度学习框架

DeepMind宣布采用谷歌开源的深度学习框架TensorFlow，不再采用Torch框架。Torch 诞生时间较久，直到去年Facebook 开源了大量Torch的深度学习模块才开始流行起来。DeepMind是谷歌并购的一家AI公司，今年因AlphaGo以4:1的成绩战胜了韩国围棋大师李世石而名声大噪。除此以外，谷歌还有规模更大的Google Brain团队。对于希望在应用中整合深度学习功能的开发

原创 IEEE PDF eXpress 通过方法

IEEE PDF eXpress这个东西比较烦人文章是用latex写的，生成pdf后始终是不能通过原因是有些文字无法嵌入到pdf中的，本人之前的解决方法是把所有文件打包生成zip后上传，让ieee来生成pdf但这次一直不行，不过最后找到了一个非常简单的方法安装PDFCreater，之后打印生成的pdf文件，使用PDFCreater重新生成一个pdf文件在把这个pdf文件

原创 SHREC 15 Track 3D Object Retrieval with Multimodal Views 比赛结果

两个月的忙碌，目前SHREC的比赛已经结束。贴出来最后的report，给有兴趣的同学参考学习。http://pan.baidu.com/s/1mgIGcFA

原创 LDA Topic Model Matlab 代码简介

用Google搜索LDA topic模型代码似乎只有这个网址：http://psiexp.ss.uci.edu/research/programs_data/toolbox.htm比较靠谱。师弟在用，我这里大概讲一下。主要的就是参数的意思。主要的函数是：GibbsSamplerLDA( WS , DS , T , N , ALPHA , BETA , SEED , OUTPUT );

转载 HoG 特征可视化

function [Feats,Defaults,Values]= features(f);% USERLOCAL/FEATURES% Copyright 2000-2005 The MathWorks, Inc. and Ford Global Technologies, Inc.% $Revision: 1.2.2.4 $ $Date: 2011/10/01 20:58:2

原创 阿里云OSS使用-Python

阿里云oss是一个很不错的产品，比较适合一些小公司使用，但是并不适合个人使用太贵了。他对上传文件的量没有限制，仅对下载的量有限制。根据下载量来收费。其实还是挺贵的。但作为储存来说感觉还是不错的。尤其是对一些极客。阿里云oss不像百度云和360云那种界面操作他更多的是采用put命令来操作，网页也可以上传文件，但是文件大小限制在8MB，如果使用了put命令文件大小限制在5G以内。还有一

原创 SHREC 15 Track 3D Object Retrieval with Multimodal Views

我们实验室组着了一次3D模型的检索比赛，这也是我们实验室搞了一年多的一共数据库，使用了微软kinect录制。模型是我们日常生活中常见的一些物体，录入书本，洗发液，飞机模型等等。实验采用了3个kinect，和一共可以宣战的平台。如下图：每个角度录制360张图片，垂直方向只录制一张图片。每张图片都提供了深度图片和物体的mask。数据库具体的网址如下：点击打开链接。这个比

原创 Exemplar-SVM 编译

前几天听报告，侥幸看到了Exemplar-SVM模型，感觉很有意思，这个改进的检测模型是对DFM的改进。更有模板匹配的意思。效率相对于DFM要更好。大致看了下，我们可以这么理解，在DFM中，作者可以假设一个模型例如汽车，有6个‘组件’，例如证明，侧面，或者更侧面。而在Exemplar-SVM中，作者把这个组件更具体，每个正样本就相当于一个组件，假设我们有1000个正样本，那么就有100

原创 PlY文件读取显示

ply文件是斯坦福大学推出的一种3D模型的标准文件很多的3D viewer都可以显示ply文件。当然matlab也是可以的在斯坦福大学的官网上有对应的代码：http://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/m_src/ply_io/ply_io.html我们这里主要用了ply_read.m的这个文件具体的代码如下：[Tri,Pts] = PLY_R

原创 libsvm savemodel and loadmodel

savemodel 和 loadmodel的c代码如下：#include "svm.h"#include "mex.h"#include "svm_model_matlab.h"static void fake_answer(mxArray *plhs[]){ plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(0, 0, mxREAL);}void mexF

原创 JSP使用JDBC调用mysql数据库

这个方案有很多，其实在jsp中写java程序，编译器仍然h

原创 网页定时刷新

有两个实现方法，如果是传统的HTML的页面之间在最上面加上：如果是JSP的页面，就jias

原创 Java Web开发的一些基本概念

C/S 模式： 客户端与服务器结构，当客户端提交请求时，服务器给予响应。该模式可以充分利用两端硬件环境的优势。j

原创 过拟合和欠拟合理解

这个概念纠结了一天多，之前也看过，但是感觉还是没有理解本质。今天又重新看了下斯坦福的视频，写点自己的理解：机器学习中我们一般都是样本x和标签y，目的是学出一个函数y=f(x)。这个f（x）是关键，斯坦福的课程里面是这么说，如果训练样本少了，导致f(x)过于简单，叫欠拟合如果训练样本太多，导致f(x)过于复杂，这样叫做过拟合。其实这个概念我个人感觉是相对的，过拟合是说f（x）在训

转载 Group Sparse Coding For Face Recognition

转载 A-MKL

转载 DTSVM

转载 DAM

原创 Opencv SURF 图像匹配

/* * A Demo to OpenCV Implementation of SURF * Further Information Refer to "SURF: Speed-Up Robust Feature" * Author: Liu Liu * [email protected] */#include "stdafx.h"#include #incl

原创 A-SVM Adaptive Support Vector Machines

SVM 的改进型链接：http://www.cs.cmu.edu/~juny/AdaptSVM/index.html对应的文章链接：http://www.cs.cmu.edu/~juny/Prof/papers/acmmm07jyang.pdf就行作者说的，这是一个多核的SVM分类器，例子是这样如果你有两个领域的数据，A B，你的目标是检测B中的数据，而B中你只有很少的数据，那么如

原创 K-SVD matlab

function [Dictionary,output] = KSVD(... Data,... % an nXN matrix that contins N signals (Y), each of dimension n. param)% =====================================================================

原创 Hierarchical Clustering 理解

Hierarchical Clustering 算法又简称HAC分类算法。这个算法其实很简单，与Kmeans相比，甚至没有自己的目标函数。HAC算法有两个思路：从上往下，和从下往上。什么意思呢？从上往下就是我们起初先吧所有的数据看做是一个类，然后慢慢的分解，就是先分成2个类，在三个类，最后，每个元素都是一个类，最终生成一个树的结构。从下往上就正好相反，起初每个元素是一个类，然后

原创 Sparse Coding 简单理解

最近看了一些Sparse Coding的东西，Sparse Coding也算是Deep Learning中的一个例子。为什么这么说呢，因为Sparse Coding的目标就是学习一个字典，而这个字典是一个抽象的字典，也就是说，如果我们给的是一组特征，那么学习出来的东西是一组抽象画的特征你不知道自己学出来的是什么，这个好像也像是Deep Learning的东西了。其实思想上有点PCA的感

原创 Zernike Moments Feature

Zernike矩是一种正交复数矩。最近在研究3D 图片的检索问题，需要提取一些图片的特征因为Zernike具有良好的旋转不变的特性，于是采用了这个特征。但是没有接触过，对气的理解还不够充分，很多算法中都用的了一个49个洗漱的Zernike特征。这里给出结论，简单了解后，我们知道一个Zernike矩由两个数决定，m和n一组m和n会得到一个Zernike的结果，或者是数字。这里

原创 Latex单栏并排插图

\begin{figure}[!htb]\begin{tabular}{cc}\begin{minipage}[t]{0.48\linewidth} \includegraphics[width = 1\linewidth]{Graph6.eps} \caption{This figure shows the performance of retrieval from diff

原创 Corr-LDA

不知道写的对不对。先放到这里，有空了再改改。'''Created on Jul 31, 2013@author: Nie'''import numpyclass LDA: def __init__(self, K, alpha, beta, docs, visula, V, N, smartinit=True): self.K = K se

原创 LDA 理解及分析

首先给出一些参考网址：http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1http://www.xperseverance.net/blogs/tag/gibbs-sampling/第一个讲的很仔细了这里我主要是对自己理解的一个总结：LDA是什么，其实就是一个简单的model。他能

转载 Python中的main函数

转载：http://blog.csdn.net/noodies/article/details/6034105在C/C++/Java中，main是程序执行的起点，Python中，也有类似的运行机制，但方式却截然不同：Python使用缩进对齐组织代码的执行，所有没有缩进的代码（非函数定义和类定义），都会在载入时自动执行，这些代码，可以认为是Python的main函数。 每个文

转载 TF-IDF 余弦相似度

转载地址：1 http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html2 http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html