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Win10 【TITAN Xp】和【TITAN RTX】-【TensorFlow】环境简单总结

最近CSDN改版,写文章的时候图片上传总是失败,也不知道是网速太差了,还是什么原因,所以一直没有更新博客,最近又安装了几次不同的环境,记录一下自己遇到的坑吧,就暂时不上图了,干说:TITAN RTX首先RTX是不支持CUDA 10.0以下的,显卡驱动也要装新版的,电脑到手之后,打算装CUDA9.0,但是报错,就升级了显卡驱动,装了CUDA 10.0。TensorFlow版本也是CUDA10...

2019-11-15 23:47:35

深度森林浅析

深度森林深度学习最大的贡献是表征学习(representationlearning),通过端到端的训练,发现更好的features,而后面用于分类(或其他任务)的输出function,往往也只是普通的softmax(或者其他一些经典而又简单的方法)而已,所以,只要特征足够好,分类函数本身并不需要复杂representationlearning。目前DL的成功都是建立在多层神经网络的基础上的,...

2019-08-31 23:05:31

Adaboost原理和实例

Adaboost算法原理分析和实例转载:http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333资源:【1】http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 感谢这位博主给出了 Adaboost 算法的原理与推导,本文章很多地方都参考了他的内容【2】http://blog.c...

2019-08-31 22:59:01

Attention机制【图像】

1.什么是Attention机制?其实我没有找到attention的具体定义,但在计算机视觉的相关应用中大概可以分为两种:1)学习权重分布:输入数据或特征图上的不同部分对应的专注度不同,对此JasonZhao在知乎回答中概括得很好,大体如下:-这个加权可以是保留所有分量均做加权(即softattention);也可以是在分布中以某种采样策略选取部分分量(即hardattent...

2019-07-27 17:34:27

FISTA浅析

前言:FISTA(A fast iterative shrinkage-thresholding algorithm)是一种快速的迭代阈值收缩算法(ISTA)。FISTA和ISTA都是基于梯度下降的思想,在迭代过程中进行了更为聪明(smarter)的选择,从而达到更快的迭代速度。理论证明:FISTA和ISTA的迭代收敛速度分别为O(1/k2)和O(1/k)。  本篇博文先从解决优化问题的传统方...

2019-07-21 23:23:19

各语言的GPU类库

总结一些语言调用GPU的关键词:Java: Aparapi, JavaCL,jCUDA,Deeplearning4j, Rootbeer.C, C++: CUDA, OpenCL (2.x not for NVIDIA),PyTorch, Caffe, TensorFlow, OpenCV(with GPU support),AMP,OpenMP, OpenACC,Thr...

2019-07-04 13:55:59

矩阵的秩最小化

为了求解问题因为它是非凸的,我们求解一个它的近似算法对于一个大的τ值,它可以用下列等式接近其中第一项为核范式(奇异值的和),第二项为Frobenius范式。SingularValueThresholding(SVT)奇异值阈值*奇异值收缩(singularvalueshrinkage)*首先我们考虑一个秩为r非负的。对于每个τ≥0的奇异值上,使它们趋于零。这也...

2019-06-26 19:40:35

Visio的VBA初探

最近做的项目中需要用到Visio二次开发,安装了Visio的SDK,还有从网上找了一些这方面的博客,Visio的SDK是全英文的,看着有点费劲,很多的东西都不知道该如何去找,不过网上的一些博客还是有一些不错的,前两天发现一个有助于Visio二次开发的方法,下面分享给大家。就是巧用Visio的宏来帮助你进行二次开发,通过Visio宏的录制功能,将你对Visio的具体操作转换成VBA代码,这样你...

2019-06-26 19:37:23

Mac配置炫酷终端以及直接预览Markdown和各类代码

1.下载iTerm2brewcastinstalliTerm2安装完成后,在/bin目录下会多出一个zsh的文件。Mac系统默认使用dash作为终端,可以使用命令修改默认使用zsh:chsh-s/bin/zshzsh完美代替bash,具体区别可查看:《Zsh和Bash区别》iterm2的原始界面2.替换背景图片打开路径:iterm2...

2019-06-23 21:43:34

水平集分割

水平集分割% This Matlab code demonstrates an edge-based active contour model as an application of % the Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE) formulation in the following paper:%% C. Li, ...

2019-06-23 17:24:22

阈值分割小结

阈值分割一:全阈值分割实例代码:image=cv2.imread('img.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)the=100#设置阈值为100maxval=255dst,img=cv2.threshold(image,the,maxval,cv2.THRESH_BINARY)cv2.imshow('hand_thresh',...

2019-06-23 16:44:08

GAN增强网络安全

密码技术与我们息息相关,使用密码技术不仅仅能够保证信息的机密性,而且可以保证信息的完整性和可用性,防止信息被篡改、伪造和假冒。一直以来,设计和破解密码都是人类的专利,然而,随着人工智能的发展,Google Brain的研究成果《让神经对抗网络学习保护通信》(learning to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography...

2019-06-23 16:23:00

imagej 基本操作

imagej菜单栏列出了ImageJ的所有命令,它包含八个菜单: File:基本的文件操作,包括打开、保存、创建新图片,大多数命令看名字就知道什么意思 Edit:编辑和绘制操作,以及全局设定 Image:图像显示,包括图像格式的转化、怎样显示等 Process:图像处理,包括点操作、过滤器和算术运算 Analyze:图像分析,统计测量、直方图绘制和其他与图像分析有关的操作 Pl...

2019-06-14 21:43:22

imagej链接资源

宏宏是一个自动执行一系列ImageJ命令的简单程序。创建宏的最简单的方法是录制一系列的命令:Plugins-Macros-Record。宏存成一个.txt或.ijm后缀的文本文件,然后通过Plugins-Macros加载。关于宏编程的教程有:The ImageJ Macro Language The Built-in Macro Functions webpage Tutorial...

2019-06-14 21:40:42

imagej之Python脚本

原生ImageJ仅支持JS脚本,而ImageJ的衍生版本Fiji支持Python脚本编程,所以这里的ImageJ实际是Fiji。本文是对这个Tutorial的翻译。Fiji官方的Jython指南在这里。上手有两种方式可以打开脚本编辑器:通过File-New-Script打开。 使用Commandfinder:具体就是按字母“l”,然后输入script,然后选择下面的script...

2019-06-14 21:36:08

各类滤波算子

双边滤波(Bilateralfilter)双边滤波(Bilateralfilter)是一种可以保边去噪的滤波器。其输出像素的值依赖于邻域像素的值的加权组合,即:g(i,j)=∑k,lf(k,l)w(i,j,k,l)∑k,lw(i,j,k,l)也就是:h=w(i,j,k,l)∑k,lw(i,j,k,l)其中,w(i,j,k,l)=d(i,j,k,l)⋅r(i,j,k,l)=exp(−...

2019-06-14 20:43:26

Kmeans++及字典学习

1. Kmeans++Kmeans 中对聚类中心的初始化比较敏感,不同的初始值会带来不同的聚类结果,这是因为 Kmeans 仅仅是对目标函数求近似最优解,不能保证得到全局最优解。在常规的 Kmeans 中,聚类中心的初始化都采用随机初始化的方式,这样会存在一个问题:如果数据在某个部分较密集,那么产生的随机数会以更高的概率靠近这些数据。例如,假设输入数据为: [0.8,0.85,0.9,0....

2019-06-14 20:37:58

目标跟踪【更新中...】

最近需要跟踪clathrin CCP的运动与半径,所以调研了一下多目标跟踪的方法:首先总结一下基本工作流:1.分割图像,将图像转为二值化样本,分割方法有太多了,根据情况而定,暂时定位分水岭分割:https://imagej.net/Interactive_Watershedhttps://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/segment...

2019-06-14 20:35:19

CNN 反向传播推导

CNN卷积神经网络推导和实现 本文的论文来自:Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie。 这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记,再看懂这个笔记之前,最好具有CNN的一些基础。这里也先列出一个资料供参考:[1] Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七)[2] Le...

2019-06-14 20:26:53

Active Contour Models 主动轮廓模型

《Matlab图像处理》part1Snakes:ActiveContourModels主动轮廓模型参考博客:数字图像处理-图像分割:Snake主动轮廓模型Matlab代码及运行结果简介在“图像分割之(一)概述”中咱们简单了解了目前主流的图像分割方法。下面咱们主要学习下基于能量泛函的分割方法。这里学习下Snake模型简单的知识,LevelSet(水平集)模型会在后面的博文中...

2019-06-14 19:01:41

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