qinglv1的博客

原创 win可以上网，但是右下方显示“无internet链接“

再返回到原来的窗口，将值改回开启即可，如果改回开启后，不能使用的话，可以一直关闭。将右侧的值改成关闭，此时网络连接会重新断开，再连接，连接上好已经显示成功了。首先，打开控制面板(control)，右上角，将查看方式切换为小图标。调整计算机的设置下，找到并点击网络和共享中心。右键点击网络图标，在打开的菜单项中，选择属性。

原创 利用opencv检测移动的物体----mog2()

检测移动的物体，opencv具有一个函数是mog2()。

原创 re-id

Triplet loss(三胞胎损失)，更适合用在图像识别的问题上面但是他的缺点是：不好训练详见链接：https://www.zhihu.com/question/62486208图像检索：BoF、VLAD、FV三剑客(这些都是传统的非深度学习的方法)，可以参考链接：https://yongyuan.name/blog/CBIR-BoF-VLAD-FV.html Bow的作用只是用...

原创 零散笔记

knn（k近邻）K值得选取，就是选择距离某个点距离最近的k个点，利用投票的策略，进行类别的归属。多数表决规则，等价于经验风险最小化。属于监督学习，因为除了未被分类的点，别的点都是带有标签的。如果k值选取的太小，容易过拟合；k值太大，容易欠拟合。想要选取合适的k值，那么需要使用交叉验证选取最佳的k值。矩阵的乘以，可以理解为是矩阵的空间向量的变化。 矩阵的行列式是为了表示，压缩或者扩张的面积比...

转载 如何解决机器学习里面的类别不平衡问题

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78508502总结下机器学习中类别不均衡的处理方法主要有下，希望对你有帮助~~采样 这里的采样可以分为上采样和下采样，简单说就是从类别少的多采样或者类别多的少采样。对于上采样，如SMOTE算法。 转化为One-class问题 把它看做一分类（One Class Learning）或异常检测（Novelty Detec...

转载 判断一个数是否是2的整数次幂，python实现

问题：判断一个数是否是2的整数次幂？分析一：判断一个数是否是是2的整数次幂。方法和思路也很多，其中最简单的就是，用这个数除以2用除的商再除以2，直到最后被除数为2，证明这个数是2的整数次幂。这种思路简单，但是略显笨重。我们采用第二种思路。分析二：由于2这个数在计算机中是一个比较特殊的数。计算机是以二进位制进行运算的。于是有了按位与，或，异或和非的运算。2的整数次幂都有一个共同的特点，就是以二...

转载 leetcode盛最多水的容器

原题：https://leetcode-cn.com/problems/container-with-most-water/利用双指针进行求解的，这样时间复杂度比较低为O(n)class Solution(object): def maxArea(self, height): """ :type height: List[int] ...

转载 batch norm的作用

　　论文中将Batch Normalization的作用说得突破天际，好似一下解决了所有问题，下面就来一一列举一下：　　(1) 可以使用更高的学习率。如果每层的scale不一致，实际上每层需要的学习率是不一样的，同一层不同维度的scale往往也需要不同大小的学习率，通常需要使用最小的那个学习率才能保证损失函数有效下降，Batch Normalization将每层、每维的scale保持一致，那么...

转载 梯度法和牛顿法的区别？

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78185057梯度法和牛顿法都是优化中常用的算法，一般来说机器学习和深度学习中用到的优化方法中梯度法是较多的，以及它的改进的算法，如adagrad, adadelta, rmsprop, adam等。回到本问题上来。梯度下降法的公式如下：牛顿法的公式如下：可以看到梯度法要求的是一阶导数，牛顿法要求二阶导数且...

转载 堆排序，python

转载自：https://www.jianshu.com/p/d174f1862601堆排序的Python实现(附详细过程图和讲解)正文前的扯淡之前电话面试一个公司时，面试官让写一个堆排序，遗憾的是我忘了堆排序的思想了，所以直接说不会写，这次电面也以失败告终...知耻后勇，这几天在网上找了很多写堆排序的帖子，但是帖子质量不好，堆排序是什么不介绍，代码也非常不详细，看了半天没整明白，不过好...

原创 寻找一个数组里面的第k大的数字，python

类似于快速排序的思想，leetcode里面的思想class Solution(object): def findKthLargest(self, nums, k): """ :type nums: List[int] :type k: int :rtype: int """ def pa...

转载 概率题

转自：https://blog.csdn.net/huntinux/article/details/1684494152张扑克牌，4个人平分，红桃A和黑桃A同时被一个人拿到的概率正确解法：假设N=4. 那么每人拿13张牌。那么此事件的概率=C(1,4)*C(11,50)/C(13,52)C(1,4)=从四个人中任选1人为红A+黑AC(11,50)=从剩余50张牌中抽取11张给指定人...

转载 概率题

1.一副牌52张(去掉大小王)，从中抽取两张牌，一红一黑的概率是多少？26/51。来自牛客网的解法连接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/ee5eaa561309406fae8ac68f5123e177?toCommentId=1699864把这个问题换一个说法，有52个球，26个黑，26个红。不放回抽两次，获得不同颜色的概率为多少？第一次...

转载 详解深度学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33006526Batchnorm是深度学习发展以来提出的最重要的成果之一了，目前已经被广泛的应用到了各大网络中，具有加速网络收敛速度，提升训练稳定性的效果，Batchnorm本质上是解决反向传播过程中的梯度问题。batchnorm全名是batch normalization，简称BN，即批规范化，通过规范化操作将输出信号x规范...

原创 batch morm的作用

1.BN在batch的维度上norm，归一化维度为[N，H，W]，对batch中对应的channel归一化主要部分说完了，接下来对BatchNorm做一个总结：没有它之前，需要小心的调整学习率和权重初始化，但是有了BN可以放心的使用大学习率，但是使用了BN，就不用小心的调参了，较大的学习率极大的提高了学习速度， Batchnorm本身上也是一种正则的方式，可以代替其他正则方式如dropo...

转载 给定一棵二叉树，找到两个节点的最近公共父节点(LCA)

给定一棵二叉树，找到两个节点的最近公共父节点(LCA)。最近公共祖先是两个节点的公共的祖先节点且具有最大深度。可以查看连接：https://blog.csdn.net/wenqiwenqi123/article/details/79952043...

转载 优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

转载自：https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/767258431. SGDBatch Gradient Descent在每一轮的训练过程中，Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新：Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ) \Theta = \Theta...

原创 整数全排列

输入一个整数N，可以将它的各个位数的数字重新组合，但是数字开头不能为0，判断他的全部的组合中，有没有是2的整数次幂的值。有就返回ture，否则返回flase。这个要求在pc机器上面1s跑完还没有来得及写代码...

原创 有n个A，m个B，不能有三个相同的字母连续出现。任意写出来一个组合输出

# coding:utf-8# n->A# m->B#输入n和m，构造一个n+m长度的字符串。正好有n个A，m个B。# 不能有三个相同的字母连续出现。任意写出来一个组合输出def construct(m, n, size): if max(m, n) <= min(m, n) * 2 + 2: dif = 0 res = ""...

翻译 求导

转载 基本函数求导公式

原创 基本函数求导

原创 正态分布表如何查看

就是先转化为标准正态分布之后，再去查表获得。化为标准正态分布的时候设为z，竖着的数值+横着的数值，就是z的值对应的分布函数的概率。

原创 合并k个排序数组

leetcode 88：合并2个已经排序好的数组为一个已经排好序的数组leetcode 486：合并k个排序数组 参考：https://www.jianshu.com/p/1664ae5e4fed最简单的方法是创建一个N大小的数组，然后把所有数字拷贝进去，然后再进行时间复杂度为O(NlogN)排序算法，这样总体时间复杂度为O(NlogN) 可以利用最小堆完成，时间复杂度是O(Nl...

原创 卷积的计算量flops

W，H是feature map的宽高，一般也相等。cin，cout是说输入和输出的channel分别是多少，k，w是卷积核大小，这两个一般相等。参考https://blog.csdn.net/weixin_42702666/article/details/88869086 进行一部分的补充，如下：假设输入特征图大小为 D_F×D_F×M，输出特征图大小为 D_F×D_F×N，卷...

原创 感受野的计算

以下图为例：对于其中的左上图，输入图像为 5×5 的矩阵（蓝色网格）。然后使用 p=1 的零填充（即在输入图像周围添加一圈透明网格）以在卷积过程中保留边缘信息。之后，使用步幅 s=2 的 3×3 卷积核在该图像上进行卷积，得到大小为 3×3 的特征图（绿色网格）。在这个例子中，会得到 9 个特征，每个特征都有大小为 3×3 的感受野（淡蓝色覆盖的矩形区域）。我们可以在这个绿色网格上使...

原创 1个数字，计算到1的时候的运算次数

如果开平方之后是整数，那么开平方。否则进行减1操作。一直运算到1需要的最小的运算次数import sysimport mathif __name__=="__main__": N = int(sys.stdin.readline().strip().split()[0]) count = 0 n =int(math.sqrt(N)) h = [n] ...

原创 list的pop()方法，和append()

pop后面的参数是下标索引值，append的参数是元素的具体值，不是索引值具体可以参考连接：https://www.runoob.com/python/python-lists.html

转载 神经网络中关于卷积池化的计算（不为整数时，卷积向下取整，池化向上取整）

输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding 1，stride 1）之后，输出特征图大小为：97#输出=（input_w+2*p-k）/stride +1这个公式：N=...

转载 dorpout的作用（训练和测试的时候）

2.2 Dropout在神经网络中的使用Dropout的具体工作流程上面已经详细的介绍过了，但是具体怎么让某些神经元以一定的概率停止工作（就是被删除掉）？代码层面如何实现呢？下面，我们具体讲解一下Dropout代码层面的一些公式推导及代码实现思路。（1）在训练模型阶段无可避免的，在训练网络的每个单元都要添加一道概率流程。图4：标准网络和带有Dropout网络的比较对应的...

原创 零散记录

1.Adaboost, GBDT 与 XGBoost 的区别.GBDT本身又是什么2.各种batchnorm及其变种。global batch，layer batch，等等3.优化方法：SGD等等的变种4.c++的指针和引用的区别；c++的容器；c++的虚函数；c++的向量和list的区别以及适用情况。5.检测网络的nms（非极大值抑制）丢掉物体，如何减少这种影响。好像是有soft...

原创 斐波那契数列（递归和for循环）

一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法（先后次序不同算不同的结果）。这个也属于斐波那契数列，他的解决方法有2种class Solution: def jumpFloor(self, number): # write code here ''' #这两个跳台阶都属于斐波那契数列，只不过递归的...

原创 一个链表（list）中多层嵌套list的遍历（递归求解）

import sysinput_list=[1,[2,3,4,[5],6]]def muchlist2onelist(input_list,res): for i in input_list: if isinstance(i,list): muchlist2onelist(i,res) #在这里使用递归求解，递归不只是在最后才可以使用。 ...

转载 batchnorm原理及代码详解

转载自：http://www.ishenping.com/ArtInfo/156473.htmlbatchnorm原理及代码详解原博文原微信推文见到原作者的这篇微信小文整理得很详尽、故在csdn上转载其文章、我觉得先Mark下来！便于以后研究！前言Face book AI research（FAIR）吴育昕-凯明联合推出重磅新作Group Normbalizat...

转载 求凸包的两种算法

凸包指的是一个点集中的最小凸多边形，且其包含了所有点集内的点；简单地说，就是点集最外侧的点构成的凸多边形。求凸包有两种方法：卷包裹法和Graham-Scan算法。1、卷包裹法：每次找出极角最小的边，通过它到达下一点，重复这一过程直到回到原点；具体过程如下：（1）找出左下角的点（以横纵坐标为第一第二关键字，可以找x最小的，x相同则找y最小的），显然这个点一定为凸包上的一个顶点；（2）...

转载 对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解

https://blog.csdn.net/Chaolei3/article/details/79374563参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857https://blog.yani.io/filter-group-tutorial/https://www.zhi...

转载 1000瓶酒其中1瓶有毒，10只老鼠找出毒酒

1: 折半查找的方式容易理解 500瓶每瓶1滴放在一起看老鼠喝了死不死依次类推 250->125->63->32->16->8->4->2->12: 转换为二进制形式2的10次方 = 1024 > 1000 即1000 都可以表示成10位二进制的形式则取10个碗，对应10位...

转载 剑指offer：两个链表的第一个公共结点 (Python)

转载自：https://blog.csdn.net/u010005281/article/details/80099532题目描述输入两个链表，找出它们的第一个公共结点。解题思路看到这道题之后，第一反应是用利用两个链表的长度差来做。如果两个链表有公共节点，那两个链表共用公共节点之后的部分。计算两个链表的长度差diff，让较长的链表前进diff后，这两个链表同时同步向后移动，直至两个链表...

原创 剑指offer的从尾到头打印链表，和反转链表不一样

1.从尾到头打印链表#这个只是一个输出的数字，并不是一个链表节点class Solution: # 返回从尾部到头部的列表值序列，例如[1,2,3] def printListFromTailToHead(self, listNode): # write code here arr=[] while listNode != N...

转载 Python 中 str.format() 方法详解

https://blog.csdn.net/jpch89/article/details/84099277# 省略字段名传递位置参数print('我叫{}，今年{}岁。'.format('小明', 18))"""我叫小明，今年18岁。"""# 花括号个数可以少于位置参数的个数print('我爱吃{}和{}。'.format('香蕉', '苹果', '大鸭梨'))"""我爱吃香...