5 糖梦梦是女侠
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路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。
1.git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git2.进入py-faster-rcnn/lib make3.将make.config文件复制到py-faster-config/caffe-fast-rcnn中4.在py-faster-config/caffe-fast-rcnn下
冒泡排序(Bubble Sort)1.传统的冒泡排序算法 (1)算法思想 当进行升序的冒泡排序时,则从后往前,依次比较相邻的两个数,若前面的数大于后面的数,则进行交换。第一次循环结束后,待排序序列A[1..n]中的最小元素被交换到A[1]位置。经过n-1次循环,即可完成对A的排序。 若对A=(49, 38, 65, 97, 76
1.定义 设A[1..n]是一个包含n个不同数的数组。如果在iA[j],则称(i, j)为A中的一个逆序对(inversion)。 例如,A=(2, 3,8, 6, 1)的逆序对有(1, 5)、(2, 5)、(3, 4)、(3, 5)、(4, 5)共5个。2.求解给定数组A的逆序对数目 (1)算法思想 通过对归并排序算法(请参
(1)算法思想 给定待排序序列A[1..n],首先找出A中最小的元素,将其与A[1]交换;然后找出A中次最小元素,将其与A[2]交换......以此类推,进行n-1次循环,即可找到A中最小的n-1个元素并将其放在对应的位置,最后一个元素自然是最大的元素。由于查找到相应大小的一个元素后就将其放到对应顺序的位置上,因此,查找元素可以按照以下方式进行搜索:查找A中最小元素在A[1..
归并排序(MergeSort) (1)算法思想 归并排序采用了分治策略(divide-and-conquer),就是将原问题分解为一些规模较小的相似子问题,然后递归解决这些子问题,最后合并其结果作为原问题的解。 归并排序将待排序数组A[1..n]分成两个各含n/2个元素的子序列,然后对这个两个子序列进行递归排序,最后将这两个已排序
1.插入排序(Insertion Sort) (1)算法思想 插入排序的思想非常简单,给定待排序的数组A[1..n],依次对数组A的第2个到第n个元素执行插入操作。当对第j个元素(称为关键字,key)进行插入操作时,假设A[1..j-1]已经是有序序列了(前面元素的插入操作已经使之有序),则只需在A[1..j-1]中从后往前搜索,找到第一个小于等于A[j]的
1.生成.DLL文件 步骤1:打开Microsoft Visual Studio 2010,点击【文件】→【新建】→【项目】→【类库】,如下图所示。修改名称和位置后,点击【确定】。步骤2:完成后显示如下。 此时已经有一个名为class1的类,可以直接在这个类中编写代码,也可以右键单击右侧解决方案中的【class1.cs】→【删除】来删除这个类
写在前面: 在研究生阶段搞学术的童鞋们很有可能会接触到Latex这种论文格式编辑工具,一般在论文投稿的时候,大多数期刊和会议会给一个Latex模板,要求将你的论文用Latex编辑成.pdf版本。这里的Latex小白可不是指各位读者,而是我自己。才开始用Latex的时候,team里面唯一会Latex的师姐已经毕业saygoodbye了,而我连怎么编译运行都不会。无奈论文要投,只好
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《FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks》收录于NeuralInformationProcessingSystems(NIPS),2015(MeachineLearning领域的顶会)。R-CNN和FastR-CNN引领了近两年目标检测的潮流,FastR-CNN对R-CNN进行了加速,而这篇FasterR-CNN则进一步对FastR-CNN进行了加速,使得这种基于CNN
《Recursive Recurrent Nets with Attention Modeling for OCR in the Wild》已经被CVPR 2016(CV领域三大顶会之一)正式接收了,主要是介绍了在lexicon-free的情况下,使用带Attention Model的recurcive RNN识别自然场景中的文本,也就是用RNN来做OCR(Optical Character Recognition)的工作。我觉得这篇paper有个写得特别好的地方,就在在Section 2介绍方法时,同时将
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论文结构:Abstract1.Introduction2.Related Work3.CNN Text Recognition Model 3.1 Character Seguence Model Review 3.2 Bag-of-N-gram Model Review4.Joint Model5.Evaluation 5.1 D
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题目: Given a linked list, determine if it has a cycle in it. Follow up: Can you solve it without using extra space?理解: 在不用额外空间的情况下,判断一个链表中是否有环。分析:
1.内容概述 建立一个深度文本循环网络(Deep-Text Recurrent Network, DTRN),将自然场景中的文本识别问题转换成一个序列标记问题。为了避免比较困难的字符分割问题,使用CNN从整张词汇图片中生成一个有序的高级序列,然后使用建立在长短记忆网络(long short-term memory,LSTM)上的深度循环模型来识别生成CNN序列。
题目: Write an algorithm to determine if a number is "happy". A happy number is a number defined by the following process: Starting with any positive integer, replace th
题目: Write a program to check whether a given number is an ugly number. Ugly numbers are positive numbers whose prime factors only include 2, 3, 5. For example,6, 8 are ugly while
题目: Given a roman numeral, convert it to an integer. Input is guaranteed to be within the range from 1 to 3999.理解: 给定一个罗马数字,将其转换为对应的整数。 输入范围为[1,3999]。