cyndi2011-CSDN博客

转载 EndNote安装教程与使用教程关联加载word

转载自： EndNote安装教程与使用教程关联加载word针对EndNotex7初学安装和插入文献教程，WIN7 64位亲测可以使用，其他版本参考变通使用，未提及问题请自寻搜索。a) 解压EndNote X7准备工作，b) word关联EndNoteX7c) 下载文献到EndNote X7d) 插入文献到论文

2018-01-22 16:02:16 1584

转载记录

caffe 工具包绘制accuracy曲线 http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 使用Python接口在同一张图上绘制多条曲线 http://blog.csdn.net/AUTO1993/article/details/71297151caffe测试已经训练好的模型 http://blog.csdn.net/u

2018-01-18 16:03:42 293

原创使用Pycharm遇到的一些问题及解决办法

1. 在终端可以import caffe但是在pycharm中No module named caffe解决：方法一在要运行的文件最上面加上import syssys.path.insert(1,'/your/path/to/caffe/python')import caffe这个方法虽然可行，但是每次都要手动加，不推荐。方法二（推荐）进入PyCharm软...

2018-01-15 16:16:22 57361 5

原创 RRC+caffe安装配置

RRC（Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution）是商汤科技关于目标检测的在CVPR 2017发布的一篇论文，直观的理解就是对SSD 嵌入 contextual information 使其可以同时检测大目标和小目标，在KITTI car数据集上的hard样本检测取得了排名第一。这里 single sta

2017-12-27 19:15:54 1607 2

原创 Fast-RCNN+caffe安装配置

Fast RCNN的安装配置是在配置好Caffe环境的基础上进行的，如果还没配置caffe环境，请看之前的博客进行Caffe配置。环境配置系统：Ubuntu16.04 GPU: NVIDIA GTX1070 CUDA8.0+cuDNN5.1一、Fast-RCNN配置1. 克隆安装包git clone --recursive https://github.com/rbgir

2017-12-26 21:42:37 1876

原创 Linux下的环境变量

一、环境变量Linux中环境变量包括系统级和用户级，系统级的环境变量是每个登录到系统的用户都要读取的系统变量，而用户级的环境变量则是该用户使用系统时加载的环境变量。所以管理环境变量的文件也分为系统级和用户级的.1.系统级：（1）/etc/environment: 是系统在登录时读取的第一个文件，用于为所有进程设置环境变量。系统使用此文件时并不是执行此文件中的命令，而是根据KEY=VALUE模式的

2017-12-22 18:32:32 33391 3

原创 CSDN-Markdown的字体、字号、颜色编辑

Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，通过类似HTML的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。但是它本身是不支持修改字体、字号与颜色等功能的！ CSDN-markdown编辑器是其衍生版本，扩展了Markdown的功能（如表格、脚注、内嵌HTML等等）！对，就是内嵌HTML，接下来要讲的功能就需要使用内嵌HTML的方法来实现。字体、字号与颜色字体：<font fac

2017-12-22 16:47:44 277

原创 Ubuntu上配置SSD-caffe+运行demo+训练测试自己的数据集

注意：首先要配置好环境，包括Ubuntu16.04+cuda8.0+cuDNN5.1+caffe+anaconda2+opencv3，并保证caffe编译通过。可参考我之前的博客进行安装编译。一、安装SSD（caffe）在想要安装ssd代码的目录下终端输入（我这里是 ~/learning/）：git clone https://github.com/weiliu89/caffe.gitcd ca

2017-12-22 14:48:37 7802 7

原创 Caffe 工程的一些编译错误以及解决方案

以SSD代码为例，1.主要文件夹的用途examples/ssd/，存放了训练，测试的脚本，是主要操作的脚本data/，存放了训练、验证和测试所需的数据和代码python/caffe/model_libs.py，存放了生成网络主体的代码models/，存放了Proto文件，是由 examples/ssd/中的脚本生成jobs/，存放了训练、测试文件，是由 examples/s

2017-12-04 18:31:42 1119 1

原创资料整理

1.目标检测--SqueezeDet 用于自动驾驶的实时目标检测网络http://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/695685042.Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution解说：http://blog.csdn.net/xiaof

2017-12-01 18:44:19 288

原创 C++判断IP地址字符串的合法性

目前的解决方法可以归为以下三类：1、自己动手写：以'.'将IP字符串分割成子串，再依次判断每个子串的每个字符是否都是数字，最后转换成值，判断是否在0～255的范围。/* 功能：判断IP地址是否有效接口函数： booli sIPAddressValid ( const char * pszIPAddr ) 输入： pszIPAddr 字符串输

2017-08-02 18:28:54 20140

原创求最大公约数和最小公倍数

求最小公倍数算法：最小公倍数=两整数的乘积÷最大公约数求最大公约数算法：(1)辗转相除法有两整数a和b：① a%b得余数c② 若c=0，则b即为两数的最大公约数③ 若c≠0，则a=b，b=c，再回去执行①例如求27和15的最大公约数过程为：27÷15 余1215÷12余312÷3余0因此，3即为最大公约数[cpp] view plai

2017-05-24 11:25:59 396

原创整理C++面试经典编程题

1.数组乘机输入：一个长度为n的整数数组input；输出：一个长度为n的整数数组result，满足result[i]=input数组中除了input[i]之外所有数的乘积（假设不会溢出）。比如输入：input={2,3,4,5}，输出result={60,40,30,24}。程序要求：具有线性复杂度，且不能使用除法运算符。思路：left[i]存储input[i]之前所有元素的乘积，

2017-04-26 20:43:44 2236

原创互联网公司常见面试算法题

1、假设淘宝一天有5亿条成交数据，求出销量最高的100个商品并给出算法的时间复杂度。先用哈希，统计每个商品的成交次数，然后再用在N个数中找出前K大个数的方法找出成交次数最多的前100个商品。优化方法：可以把5亿个数据分组存放，比如放在5000个文件中。这样就可以分别在每个文件的10^6个数据中，用哈希+堆统计每个区域内前100个频率最高的商品，最后求出所有记录中出现频率最高的前10

2017-04-21 21:22:54 53318 3

转载 C++常见面试题30道

1.new、delete、malloc、free关系delete会调用对象的析构函数,和new对应free只会释放内存，new调用构造函数。malloc与free是C++/C语言的标准库函数，new/delete是C++的运算符。它们都可用于申请动态内存和释放内

2017-04-21 15:45:15 295

转载 PCA 降维算法详解以及代码示例

PCA ： principal component analysis ( 主成分分析)2. PCA的应用范围PCA的应用范围有：1. 数据压缩1.1 数据压缩或者数据降维首先能够减少内存或者硬盘的使用，如果内

2017-04-21 11:36:17 679

转载经典算法面试题

1. 时针分针重合几次表面上有60个小格，每小格代表一分钟，时针每分钟走1/12小格，分针每分钟走1小格，从第一次重合到第二次重合分针比时针多走一圈即60小格，所以60/（1-1/12）=720/11每隔720/11分才

2017-04-21 11:07:16 636

原创找出字符串的最长不重复子串，输出长度

这道题有O(N)的算法，具体思路如下：以abcbef这个串为例用一个数据结构pos记录每个元素曾出现的下标，初始为-1从s[0]开始，pos['a'] == -1，说明a还未出现过，令pos['a'] = 0，视为将a"加入当前串"，同时长度++同理令pos['b'] = 1,pos['c'] = 2到s[3]时，pos['b'] != -1，说明'b'在前面已经出现过了，

2017-04-20 20:02:56 1568

转载编程之美：常见面试题思想方法整理

对于很多精妙的题目，常常在想这些出题的童鞋是怎么想到的，因为这些题目确实能够很深入的考察出一个面试者的逻辑，算法和思维功底。本文章主要是总结自己在做这些面试题和了解相应解法的过程中思考的一些东西，感觉这些东西在很多题目中都出现过，非常值得抽象出来专门理解。　　一双指

2017-04-20 17:45:30 649

原创卷积神经网络学习笔记

Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。

2017-03-14 16:54:57 9330

原创 3. Longest Substring Without Repeating Characters

3. Longest Substring Without Repeating Characters Difficulty: Medium

2017-01-12 15:52:09 295

原创 2. Add Two Numbers

2. Add Two Numbers Difficulty: Medium

2017-01-11 20:40:28 264

原创 12. Integer to Roman

12. Integer to Roman Difficulty: Medium

2017-01-09 20:13:05 253

原创 38. Count and Say

38. Count and Say Difficulty: Easy

2017-01-04 21:19:09 67

原创 24. Swap Nodes in Pairs

24. Swap Nodes in Pairs Difficulty: Easy Given a linked list, swap every two adjacent nodes and return its head. For example, Given 1->2->3->4, you should return the list as 2->1->4->3.

2016-11-28 19:50:33 197