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RSS订阅原创 Tensorflow简易用法
１、outputs_collections用法，方便获取各层的end_points with tf.variable_scope(scope, 'resnet_v1', [inputs], reuse=reuse) as sc: end_points_collection = sc.name + '_end_points' with slim.arg_scope
2018-01-30 10:37:54
836
1
原创 Caffe代码阅读之全连接层
#include <vector>#include "caffe/filler.hpp"#include "caffe/layers/inner_product_layer.hpp"#include "caffe/util/math_functions.hpp" na
2018-01-24 22:36:00
501
原创 Ｔensorflow 部分恢复模型
It is often desirable to fine-tune a pre-trained model on an entirely new dataset or even a new task. In these situations, one can use TF-Slim’s helper functions to select a subset of variables to rest
2017-11-03 16:52:12
4027
原创 seglink代码之 generate_anchors_one layer
'''特别关注np.mgrid函数，例如 x, y = np.mgrid[0:4, 0:4]x = 0, 1, 2, 3 0, 1, 2, 3 0, 1, 2, 3 0, 1, 2, 3y = 0, 0, 0, 0 1, 1, 1, 1 2, 2, 2, 2 3, 3, 3, 3利用这个函数的性质就能很方便的计算anchor_bo
2017-10-27 19:46:04
1006
原创 Seglink代码之二 数据增强 distorted_bounding_box_crop
def distorted_bounding_box_crop(image, labels, bboxes, xs, ys, min_objec
2017-10-27 19:39:30
1070
原创 Seglink代码之ICDAR2015_to_tfrecords
关键性代码在于 convert_to_example。比较重要的数据有： 1）GT的八个点 2）GT的四个点 3）imagedef convert_to_example(image_data, filename, labels, ignored, labels_text, bboxes, oriented_bboxes, shape): """Build an Example prot
2017-10-24 16:30:34
1303
原创 CUDA编程（1）
/** Copyright 1993-2010 NVIDIA Corporation. All rights reserved.** NVIDIA Corporation and its licensors retain all intellectual property and* proprietary rights in and to this software and related
2017-09-18 20:16:01
381
原创 tiny-dnn源码Edge类
class edge { public: edge(node* prev, const shape3d& shape, vector_type vtype) : shape_(shape), vtype_(vtype), data_({vec_t(shape.size())}), grad_({ vec_t(sha
2017-09-17 15:59:56
409
原创 运算
//// Created by moon on 9/7/17.//#include using namespace std;class Date{private: int Day,Month,Year;public: Date(int InputDay,int InputMonth,int InputYear):Day(InputDay),Month(InputMo
2017-09-08 22:32:56
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原创 C++虚函数
在函数声明中，virtual意味着当基类指针指向派生对象时，通过它可以调用派生类的相应函数。从Base类派生出Derived1和Derived2类时，如何使用了关键字virtual，则意味着再从Derived1和Derived2派生出Derived3时，每个Derived3，实际只包含一个Base实例。也就是说，关键字virtua被用于实现两个不同的概念。
2017-09-08 11:36:33
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原创 VOC200成TFRecord
＃定义TFRecordWrite，关键参数是所要写入文件的目录和名字 while i < len(filenames): # Open new TFRecord file. tf_filename = _get_output_filename(output_dir, name, fidx) with tf.python_io.TFRecordW
2017-08-29 09:30:39
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原创 FPN网络
FPN (a)对图片进行上采样，分别对不同尺度的图片进行预测，这是以前的方法 (b)仅用最后一层作为预测，比如Faster-RCNN (c)多层Feature Map 预测整合产生最终结果，比如SSD (d)Feature Map与上层经过上采样的特征图相加形成亲的Feature map用来预测那么如何用(d)来代替(b)再结合Fast-RCNN呢回忆一下Faster-RCNN是个怎么样
2017-08-17 16:04:09
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原创 FAST-RCNN 和 Faster-RCNN
上面是Fast-RCNN的基本流程输入有两部分：1）原图。2）Selective Search Fast-RCNN相比RCNN的优点就在于，只经过一次的前向传播，共享Feature Map，大大加快了速度。 对于各个Region Proposal，我的理解是，从Feature Map里找到相应的区域，再把该输入值投放到ROI Pooling当中，生成一样大小的Feature Vector。最后利
2017-08-10 23:16:22
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原创 浓度学习大牛主页全集
何凯明：http://kaiminghe.com/rbg:http://www.rossgirshick.info/文字大牛白翔：http://mclab.eic.hust.edu.cn/~xbai/
2017-08-10 18:32:10
421
原创 Ｗord Ladder
这题主要是换个思路会简单很多。不用ＢＦＳ而用ＤＦＳclass Solution(object): def ladderLength(self, beginWord, endWord, wordList): wordList.add(endWord) queue = collections.deque([[beginWord, 1]]) whil
2017-08-07 09:31:14
187
原创 剑指offer 调整数组的顺序使奇数位于偶数前面
链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/beb5aa231adc45b2a5dcc5b62c93f593来源：牛客网classSolution {public: voidreOrderArray(vectorint> &array) { for(int i =
2017-07-14 11:21:43
173
转载 剑指offer 数值的整数次方
链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/1a834e5e3e1a4b7ba251417554e07c00来源：牛客网/** * 1.全面考察指数的正负、底数是否为零等情况。 * 2.写出指数的二进制表达，例如13表达为二进制1101。 * 3.举例:10^1101 = 10^0001*10^0100*10^1000。 *
2017-07-14 10:33:16
156
原创 剑指OFFER 二进制中1的个数
链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/8ee967e43c2c4ec193b040ea7fbb10b8来源：牛客网public class Solution { public int NumberOf1(int n) { int count = 0; while(n!= 0){
2017-07-14 09:49:02
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原创 剑指offer 01 二维数组中的查找
最关键的是要重右上角开始比较！class Solution {public: bool Find(int target, vector<vector<int> > array) { int a = 0; int b = array.size()-1; while(b>=0&&a<array[0].size()){ i
2017-07-11 11:48:21
150
原创 Ｆast RCNN
基本网络：输入为224x224的图片大小，输出为(k+1)x4的的回归坐标以及k+1的类别概率对于原始图片，利用selective search等算法提取候选框，归一化至固定大小。 对于训练样本，输入即可训练出网络 对于测试样本，输入即可得出所要的类别值及其加归坐标偏移值
2017-06-12 15:16:24
190
原创 Tensorflow学习之tfrecords_reader
filename_queue = tf.train.string_input_producer( [filename], num_epochs=num_epochs)def read_and_decode(filename_queue): reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filen
2017-05-03 19:32:56
359
原创 Tensorlfow 数据读取之TFRecords
#coding=utf-8# Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.## Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");# you may not use this file except in compliance with th
2017-05-03 17:26:22
388
原创 极小极大值方法以及alpha-Beta剪枝
极小值极大值的适用条件：零和，完全信息 假设有两个人在对弈，分别为Max和Min 所谓的极大极小，即Max要极大化自己的分数，而Min则要极小化Max的分数（注意棋局的分数是相对于Max而言） 如下是极大极小的自下而上的推导过程 蓝色线Min选择的分支，红色线为蓝色线选择的分支。上图得到的最终结果为Max应在0层选择右分支，得到的最低结果为-7但是该方法存在一些无须访问的节点，因此引入剪
2017-02-26 17:12:43
2716
原创 [LeetCode]87.Scramble String
下面是Scramble Stringr的代码class Solution(object): def isScramble(self, s1, s2): """ :type s1: str :type s2: str :rtype: bool """ if(s1==s2):
2017-02-21 11:06:16
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原创 Largest Rectangle
数组里最后加了一个零，所以下标为0－N.从1－N开始遍历，如果数值大，则为了求递增数组，如果数值小，则开始返回遍历求最大值 例如取1－N的某个中间值i,如果大的话，那么就不做计算直接往后，如果遇到小值的话，那么就计算前面递增序列的最大值，再往后遍历的话，MAX的最大值取决于I值最小（木桶原理）。（大概就是这种思想）class Solution {public: int largestRe
2017-02-21 10:53:54
222
原创 朴素贝叶斯
y为类别，x为特征向量 p(y|x)=p(xy)/p(x)=p(x|y)p(y)/p(x) 事实上转化为p(x|y)p(y)的求解 p(y)很简单只要求对应类别在训练数据中的比即可 至于p(x|y)的话 朴素贝叶斯有一个假设，即X中的各个特征之间是相互独立的。故而 p(x|y)=各个p(xi|y)的叠乘 对于单个p(xi|y)的概率求解，其实就是求出在C类当中，第I个特征值为xi的概率
2017-02-09 14:46:19
200
原创 归并排序算法
所谓归并排序，其实就是将一个数组分成等分两个相等的数组，然后对这两个数组都做同样的排序操作，再将两个数组结合起。实际是一个递归的过程 那么这个结合是怎么样的操作？ 举例左数组为经过排序操作等于【3，4】，右数组等于【1，2】，那么 这个数组本应是【3，4，1，2】，如何使之变成【1，2，3，4】呢？ 事实上，这是两个有序的数组，我们只须不断地比较两个数组各自的第一个，取出最小的加入新数组，直到
2017-02-07 15:44:18
186
原创 稳定匹配问题
完美匹配：假设有N个男人和N个女人，如果男人和女人匹配结成一对，是为完美匹配 不稳定匹配： 假设有两对夫妇while(存在一个男人m且还有他未求婚的妇人）{ w=m未求婚过的最喜欢的女人 if(w是自由身) { 将(w,m)设置为约会状态 } else //已经和其他男人约会了 { m*=w当前约会的女人
2017-02-06 23:31:10
827
原创 Word Break II
Given a non-empty string s and a dictionary wordDict containing a list of non-empty words, add spaces in s to construct a sentence where each word is a valid dictionary word. You may assume the diction
2017-01-30 13:39:26
439
原创 Python list for用法
[i+j for i in range(2) for j in range(3)][0, 1, 2, 1, 2, 3]i+j for i in range(2) if i<1 for j in range(3)][0, 1, 2]
2017-01-30 12:51:47
1940
原创 Python爬虫讲座初探
import requestscookies={}raw_cookies='ASP.NET_SessionId=nhuk5l55y0dbxj2p4ud032ui;safedog-flow-item=27238BB48846C959582F6E52555A6CCA'for line in raw_cookies.split(';'): key,value=line.split('='
2017-01-24 20:58:42
613
原创 豆瓣电影爬虫初探
import requestsimport rer=requests.get('https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=')text=r.text#print textpattern=re.compile('<span class="title">(.*?)</span>.*?<span.*?average">(.*?)</span>.
2017-01-22 18:54:44
314
原创 Python requests 模拟登陆
本段代码是为了模拟登陆教务处系统，从而实现自动预约讲座的准备。cookies={}raw_cookies='***********************'for line in raw_cookies.split(';'): key,value=line.split('=',1)#1代表只分一次，得到两个数据 cookies[key]=valuetesturl='ht
2017-01-20 23:50:14
241
翻译 Word Ladder
以下是Leetcode discussion上别人的Python代码class Solution: def ladderLength(self, beginWord, endWord, wordDict): #front back初始化 front, back=set([beginWord]), set([endWord]) length=2
2016-11-09 11:10:39
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原创 Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement
论文内容一、 候选字符提取1. MSER提取，二值化2. 算出Distance Map3. 求出所有SSP（以每个像素为中心的3*3窗口内，若中心点是最大值，则表示是SSP点）4. 对每个连通分量，计算5维特征5. 用4中学到的5维特征训练SVM分类器（三类，单字符，多字符，背景）二、 文本线形成1. 每三个字符拟合一条直线（三个，拟合误差小）2. 所有直线进行
2016-10-26 17:07:24
448
转载 Python正则表达式
import res = 'Hello from [email protected] to [email protected] about the meeting @2PM'lst = re.findall('\S+@\S+', s)print lst要注意，\S+是指有至少一个的非空字符。 上面的输出结果是['[email protected]', 'cwen@i
2016-10-15 22:16:35
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原创 高矮排列问题
问题描述: 12个高矮不同的人，排成两排，每排必须是从矮到高排列，而且第二排比对应的第一排的人高，问排列方式有多少种？#include <iostream>#include <vector>#include <cstring>using namespace std;int coun;void twoSeries(int n,int rLim,vector<int> people){
2016-02-25 15:38:30
1632
空空如也
空空如也
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