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RSS订阅原创 Python工程方面一些问题
Go for it!导入模块的根路径和导入文件的根路径导入模块的根路径和导入文件的根路径经过测试发现，Python导入模块的根路径和导入文件的根路径是不一致的。但是平时由于我们一般会在当前路径下直接运行python代码，这个特殊情况下两者是一致的。比如：C:\>python test.py 这里的导入模块根路径和导入文件根路径都是C:\目录。但是，考虑如下情况：C:\>python Adir/test.py那么，这个时候，导入模块的根路径则是C:\Adir，而导入文件的根路径则为
2021-10-20 15:40:29
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原创 Python3 sorted自定义排序
Python3的sorted函数具有key参数，可以进行自定义的排序，但并不是直接将自定义比较函数赋给key（这一点和C++是不一样的）。在python3中，需要import functools来传递比较函数。注意，在Python3中，自定义比较函数的返回值必须为[1, -1, 0]，具体如何使用以下列简单程序为例：from functools import cmp_to_keynums = [1, 3, 2, 4]nums.sort(key=cmp_to_key(lambda a, b: a
2021-05-16 19:34:21
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原创 经典算法回顾总结
Go for it! 1. 递归（分治）1.1 递归累加问题1.2 第二种问题1. 递归（分治）最近刷到一些递归题目，总结了一下递归的程序编写框架。针对不同问题，递归函数有两种不同的形式：递归累加问题：具有返回值的递归函数；全排列问题：没有返回值，但对某一中间变量进行增删的递归函数。1.1 递归累加问题对于第一种问题的递归函数一般只包含两部分内容：返回的边界条件；递归公式。以斐波那契问题为例，我们可以很容得到斐波那契函数的递归函数：def fib(x): # 定义返回的边界条件
2021-05-16 17:14:32
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原创 日常代码工具（快速索引）
Go for it!1. 机器学习1.1 Pytorch1.1 分类器训练函数1.2 分类器测试函数1.2 结果评估1.2.1 Confusion Matrix1. 机器学习1.1 Pytorch1.1 分类器训练函数from tqdm import tqdmdef train(model, device, epoch, train_loader, optimizer, loss_func): model.train().to(device) train_loss = 0
2021-04-26 12:17:23
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原创 Python之lambda&map&reduce&filter
Go for it!1. Python lambda2. map&reduce&filter1. Python lambda之前没怎么看过Python的lambda（匿名函数）的用法，最近抽空记一下。lambda本质是一个可以返回单个值的函数（输入参数则不限）。 其函数形式为：lambda <input1>, <input2>, <input3>:<expression>冒号之前是输入的参数，冒号之后是返回的表达式。比如f(x,y,
2021-04-07 16:17:25
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原创 GAN学习之路（七）：转置卷积（反卷积）详解
文章目录1. 什么是反卷积2. 转置卷积过程2.1 Case 1Case 21. 什么是反卷积当我们需要将图像由小分辨率到大分辨率映射的时候，我们需要进行上采样（Upsample）。一般上采样方式有三项：反卷积（可能会导致棋盘效应）双线性插值反池化（Unpooling）转置卷积是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补充0来扩大输入图像的尺寸，接着旋转卷积核，进行正向卷积。2. 转置卷积过程转置卷积需要假设如下参数：input_sizekernel_sizepadding
2020-11-09 21:15:23
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原创 GAN学习之路（六）：一些评价指标
之前有记录图像清晰度评价指标的Python实现：传送门。今天来记录一下关于GAN的生成结果的一些评价指标。文章目录1. Perceptural2. FID (Frechet Inception Distance)3. AKD (Average Keypoint Distance )4. IS (Inception Score)5. SSIM (Structural Similarity)1. Perceptural2. FID (Frechet Inception Distance)3. AKD.
2020-10-26 20:01:30
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原创 【发布工具】使用Python(Opencv/Pytorch)解决稠密光流问题
OpticFlow1. 什么是OpticFlow2. 稠密光流的格式3. 快速开始（Quick start）4. 与Pytorch函数兼容参考资料项目地址：使用Opencv/Pytorch的稠密光流项目1. 什么是OpticFlow光流是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同
2020-08-14 17:37:54
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原创 基于骨骼的行为识别笔记（NTU RGBD数据集解析）
目录1. 人类行为（层次）：2. 输入数据3. 基于骨架的行为识别4. 数据集4.1 NTU RGBD4.1.1 下载方式4.1.2 Benchmark5. 相关论文5.1 Skeleton-based Action Recognition with Convolution Neural Networks(2017.8 海康威视)5.1.1 论文亮点5.2 Co-ocurrence Feature Learning from Skeleton Data for Action Recognition and
2020-06-03 12:49:20
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原创 ROS学习快速索引
ROS学习快速索引基础相关创建工作空间（workspace）创建ROS package消息传输机制Publisher & Subcriber（Message）基础相关创建工作空间（workspace）ROS中整体代码是在工作空间中运行，因此我们需要先创建工作空间。假定我们的工作空间为test_ws，创建步骤如下：创建文件夹test_ws/src，或者在某个路径下（自己想要创建工作...
2020-02-19 19:34:12
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原创 关于Jetson TX2刷机各种问题（刷机后键盘等等奇葩错误）
今天是Jetson TX2刷机第四天，期间遇到各种奇葩错误，联系了各路好汉，查看了各种文档，在此进行汇总并事先声明：我吴彦祖就是饿死，从这儿跳下去，死外边，我也不会再买老黄家的Jetson系列任何一台设备！1 TX2鼠标键盘不能动了1.1 事情经过当事人现身说法：当时是一个焦躁的晚上，我使用了Jetson 3.3进行了刷机，之后在进入寻找IP的过程后，没找到我局域网中的TX2的地址。理论...
2020-01-07 16:58:05
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原创 GAN学习之路（五）：Mask-Guided Portrait Editing withcGANs
文章目录1. 相关概念1.1 Portrait Editing1.2我们先看一下论文题目Mask-Guided Portrait Editing with CGAN，使用cGAN来进行掩膜引导的肖像编辑1. 相关概念1.1 Portrait Editing肖像编辑是图像处理里的热门话题，我的理解就是对人脸或者人脸的某一部分（鼻子、眼睛等等）进行处理，处理的手段包括美化、替换等等。1....
2019-12-21 14:28:13
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原创 Pytorch一些不常见函数解析（持续更新）
1. Categorical()torch.distributions.Categorical()可以按照一定概率产生具体数字，比如：import torchfrom torch.distributions import Categoricalrand = Categorical(torch.tensor([0.25,0.25,0.25,0.25]))print(rand.sam...
2019-12-09 21:58:00
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原创 GAN学习之路（四）：Event Camera使用CGAN变为HDR图像
目录1.1 论文解释新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入1.1 论文解释最近在做数字图像处理作业...
2019-12-02 22:41:32
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原创 深度强化学习资料汇总（持续更新）
学习目录1. 强化学习基础1. 强化学习基础[1] Q-Learning（中文）[1] Q-Learning（英文）[2] DQLearning（英文）:let’s play Doom[2] DQLearning（中文）:let’s play Doom（上）[2] DQLearning（中文）:let’s play Doom（下）[3] 以Cartpole和Doom为例介绍策略梯度（...
2019-11-30 15:28:11
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原创 Python程序设计模式
Python设计模式设计模式（Design Pattern）是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类的、代码设计经验的总结。 使用设计模式的目的：为了代码可重用性、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。 设计模式使代码编写真正工程化；设计模式是软件工程的基石脉络，如同大厦的结构一样。所有的设计模式示例都是来源于 菜鸟教程 ，每个设计模式的UML都可以在菜鸟教程中找到相应的示例githu...
2019-06-07 14:25:30
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原创 Tensorflow工具箱（二）optimizer
为了更加方便地进行深度学习开发，我们将一些常用的操作，比如常用的优化器函数，更加方便我们进行开发。TenorTool：我设计的Tensorflow工具箱1 Adam优化器Adam_optimizer(loss,variables,starter_learning_rate = 0.0002,end_learning_rate = 0.0,start_decay_step = 100000...
2019-06-06 15:37:43
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原创 Tensorflow工具箱（一） ops
为了更加方便地进行深度学习开发，我们将一些常用的操作，比如“卷积-标准化-激活函数”这样的层级结构写成一个函数调用，更加方便我们进行开发。1 CkCk是“convolution—normal—leaky_relu”的层级结构。函数定义为：Ck(input,k_size=3,k, slope=0.2, stride=2, reuse=False, norm='instance', is_...
2019-05-24 17:27:34
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原创 图像清晰度评价指标（Python）
最近在毕业设计中涉及了有关消除图像清晰度的实验，需要一些指标来进行实验结果的评估。刚好网上有个总结的非常好的博客（见参考文献[1]），但没有实现方法。因此，我将在我的博客中用Python实现。评估方法实现所有函数的具体说明都在参考文献[1]里，这里不做过多的赘述，只讨论实现。1 Brenner 梯度函数参考文献[1] 图像清晰度的评价指标...
2019-05-14 00:59:00
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原创 GAN学习之路（四）：马尔可夫判别器（PatchGAN）
概念马尔可夫判别器是判别模型的一种。基于CNN的分类模型有很多种，很多网络都是在最后引入了一个全连接层，然后将判别的结果输出（输出结点）。马尔可夫判别器则是不一样，直观来看，它完全由卷积层构成，最后输出的是一个n*n的矩阵，最后取输出矩阵的均值作为True/False的输出。事实上，输出矩阵中的每一个输出，代表着原图中一个感受野，对应了原图的一片（patch），而具有这样结构的GAN被称为...
2019-04-29 01:09:38
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原创 研究生院校推荐——复旦大学工研院
概述过去的一年几乎都在准备考研，现在差不多勉强上岸，写一点经验和教训。我最初的目标院校是上海交大电院计算机，最后上岸是复旦大学工研院计算机。今年的上交计算机专硕分数线是325，复旦工研院学硕分数线是340，题目都一样，其实相差不大，看各位的胆量了。复旦学硕是有宿舍的，在邯郸校区北部，公寓套间里的双人单间这样，专硕没宿舍，不过学校承诺会协助解决；上交学硕专硕都有宿舍，三人间，但专硕好像是只有...
2019-04-26 23:05:29
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原创 复旦大学研究生机试（2019）
1. 计算机学院今年的题目可以说是挺难的，第一题虽然像是送分题，实际上也不是很简单。第二题第三题是动态规划问题，而且复旦据说会卡大数，今年150人考生据说只有一个AC，大部分人只做出第一题，个别零分。1.1 相隔天数题目：输入日期格式：YYYYMMDD，求与20190205相隔的天数。例：输入：20190208输出：3解题：这道题是《王道上机指南》原题。这道题反正对于我这种...
2019-03-18 20:08:45
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原创 复旦大学研究生机试题目解析（2016-2018）
1. 工研院（2018）1.1 集合交并题目：第一题，输入两个集合，分别求其交集和并集中元素的个数，每个集合中可能存在相同的元素，而最终的交集和并集中应该不存在。例如：输入：4 53 4 7 34 6 3 2 6输出：2 5解题：显然送分题。#include &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;iostream&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;#include &am
2019-03-05 17:47:09
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原创 研究生机试C++算法中常用函数
stringstring.find(string a, pos) a是子字符串，pos是查找开始的位置，不填的话默认为0；string.length() 返回string长度；string.substr(int start, int length) start是子字符串开始的位置，length是子字符串的长度；char大小写转换头文件为：#include &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;am
2019-02-23 23:06:43
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原创 TensorFlow 常见函数
1 tf.reduce_meanf.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None)实际就是直接求平均值。比如有个矩阵：x =[[1, 2, 3][4, 5, 6]]则当：mean_none = tf.reduce_mean(x)mean_0 = ...
2019-01-30 19:17:09
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原创 GAN学习之路（三）：tensorflow-CycleGAN代码详解
代码地址：https://github.com/vanhuyz/CycleGAN-TensorFlow这是Van Huy巨佬的代码，做一个学习巨佬CycleGAN代码的小笔记。CycleGAN的一个巨大的优点就是不需要X和Y两个域（相互转化的两个域）有一一对应的关系。总体代码笔记整体来看，...
2019-01-29 19:37:35
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原创 GAN学习之路（二）：迁移式模型
迁移变换以CycleGAN为例，迁移就是从一个域迁移到另一个域。比如：斑马到马；与CycleGAN很有关系的两个兄弟DualGAN和DiscoGAN；CycleGAN的历史渊源阶段一：cGAN，条件是标注信息；阶段二：pix2pix，条件是图片信息；阶段三：CycleGAN，条件是图片信息；（难点在于没有ground truth）解决方法（灵感来源）： NLP中从英文翻译为法文，...
2019-01-05 13:10:11
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原创 GAN学习之路（一）
1，GAN：生成式对抗网络，在2014年提出的一种无监督深度学习模型。2，GAN模型组成：生成模型G（Generative Model）和判别模型D（Discriminative Model）3，应用案例计算机视觉：生成图像、风格迁移、生成模型等。自然语言处理：对话系统、诗歌生成、机器翻译、中文分词、文本分类等。常用GAN：DCGAN、CGAN、InfoGAN、WGAN、VAGAN。...
2019-01-05 11:49:47
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2
原创 旧手机改装服务器——Android上的Linux(linux deploy)
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Ma...
2018-12-29 14:52:15
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23
转载 FIRST集和FOLLOW集，FIRSTVT集和LASTVT集总结
FIRST集和FOLLOW集，FIRSTVT集和LASTVT集总结转载自：http://dongtq2010.blog.163.com/blog/static/1750224812011520113332714/学编译原理的时候，印象最深的莫过于这四个集合了，而且也十分为之纠结。 首先要知道First和Follow是一对，而Firstvt和Lastvt是一对。 然后要知道这两对都是干什...
2018-06-25 20:26:18
2526
4
原创 四元式的翻译以及寄存器分配
四元式的翻译以及寄存器分配1.四元式的翻译1. (Program,Pro_id,,) MAIN SEGMENT: ASSUME CS:MAIN,DS:MAIN,ES:MAIN 2. (sys,_,_,_) 终止程序的运行返回OS 3. (+,A,B,T) MOV AX,A; ADD AX,B; MOV T,AX; 4. (=,B,_,A) ...
2018-06-25 17:48:45
2615
原创 LR分析法
LR分析法1.LR分析法介绍L:left,对输入从左向右扫描； R:right,反向构造一个最右推导序列 LR(k):需要向前查看k个输入符号的LR分析；一般k=0或k=1；2.基本原理移进状态：S->·bBB； 待约状态：S->b·BB，S->bB·B； 归约状态：S->bBB·； 增广文法：如果G是以S为开始符号的文法，则G的增广文法是在G中添...
2018-06-24 18:39:04
1624
原创 消除左递归和LL(1)文法造表
消除左递归和LL(1)文法造表1.消除左递归1.1定义有A->Aa形式的产生式的文法为直接左递归文法。 类似，若是多步推导得到A->Aa形式的产生式的文法为间接左递归文法。1.2直接左递归消除($表示空串)原产生式： A->Aa|b 消除后： A->bA’ A’->aA’|原产生式：E−>E+T|T消除后：E−>T...
2018-06-23 17:46:42
2909
原创 四元式的翻译（拉链回填）
四元式的翻译（拉链回填）1.定义四元式实际上是一种“三地址语句”的等价表示。它的一般形式为： (op,arg1,arg2,result)； 布尔式的四元式序列形式如下：(jnz, A, _ , p): 若A为真转第p个四元式(jez, A, _ , p): 若A为假转第p个四元式(jrop ,A1,A2,p): 若的A1 rop A2关系为真转(j,_ , _ , p): ...
2018-06-23 15:09:36
17842
原创 句柄、最左素短语、可归前缀
句柄、最左素短语、可归前缀1.定义句柄：最左直接短语（一个句型的语法树中任一子树叶结点所组成的符号串都是该句型的短语）；最左素短语：处于矩形最左边的素短语（素短语是包含有终结符的短语）；可归前缀：规范句型的一个前缀，这种前缀包含句柄且不包含句柄之后的任何符号； 总结一下：目测可归前缀就是句柄（当前要归约的字符串），最左素短语是包含终结符的最左边的子树。2.示例给定...
2018-06-23 13:48:02
11967
4
原创 右(左)线性文法
右(左)线性文法马上就编译原理考试了，在我没有被这门课干死之前，我要先把它干死，刚把爹。右线性文法定义形如： A → aB A → a 的文法叫做右线性文法。状态图例:G[Z]: Z→0U∣1V U →1Z∣1 V →0Z∣0 **有图可知： 右线性文法的状态图需要**离线写博客即使用户在没有网络的情况下，也可以通过本编辑器离线写博客...
2018-06-23 00:21:38
27109
4
原创 （NLP）基于分词标签的中文短文本相似度
基于分词标签的中文短文本相似度最近接触到了一些关于中文短文本相似度的算法，将它们总结在此：中文编辑距离基于词频的余弦相似度Python difflib1.0 在相似度算法之前的分词处理在比较两个字符串str1和str2之前，我们需要对它们进行分词处理，分词后变成两组标签（我认为分词后的标签具有原子性，不可再分），基于标签，我们可以很容易地进行两组数据的相似度比较。 优...
2018-06-07 18:59:15
10331
原创 Tensoflow vgg网络fineturn(微调)
Tensoflow vgg网络fineturn(微调)github地址：vgg-fineturn微调是只训练vgg最后的全连接层，可以在很短的时间让模型收敛，不需要很大的数据集就可以让准确度变得很高。预先准备：python3tensorflowvgg16.npy文件官方地址, 百度云下载 百度云密码：4wvq将vgg16.npy文件放入vgg_finturning目录下...
2018-02-22 21:02:19
2648
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原创 Tensorflow object_detection API（一）
Tensorflow object detection API是基于tensorflow的开源框架，可以用于搭建、训练、使用object detection服务。github传送门object_detection隶属于Tensorflow models下的research，在下载object_detection的同时，建议下载整个models，有些包并不在object_detection中
2018-01-22 14:39:40
1475
原创 局部响应归一化（Local Response Normalization）
LRN是一种提高深度学习准确度的技术方法。LRN一般是在激活、池化函数后的一种方法。 在ALexNet中，提出了LRN层，对局部神经元的活动创建竞争机制，使其中响应比较大对值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力。在2012的Alexnet网络中具体计算公式如下：其中，i表示第i个神经元在位置(x, y)使用激活函数ReLU后的输出，n是同一位置上临近的ker
2018-01-19 14:56:41
7849
[免费]Computer Networking A Top-Down Approach 5th Editon.pdf
2017-09-04
Computer Networking A Top-Down Approach 6th Editon.pdf
2017-09-04
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