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原创 目标检测精读系列

1. 概述目标检测是一个比较活跃的领域,其目标是通过算法检测出图像中的感兴趣目标。目前,基本上最先进的目标检测算法都是基于神经网络。在深度学习之前,基本上是提取特定角点(SIFT,HOG等)去检测目标,或是利用划窗的方式结合SVM等经典分类器去检测目标,这类传统的算法的检测效果不佳。随着卷积神经网络的出现,目标检测的效果被提升了一大截,远远超过了传统的算法。最开始是R-CNN,然后是Fast R-CNN, Faster R-CNN, 然后发展出了YOLO,SSD,接着是FCOS,CenterNet等目

2020-06-13 00:05:01 370

原创 shell脚本工具——减少重复工作

介绍工作中使用的是ubuntu系统,会涉及到需要经常使用的命令。例如服务器之间传递文件,查看当前文件夹下的文件大小,在本地启动一个http服务等。因此,为了简化日常的操作,将某些常见的shell命令再次封装成shell脚本,可以在终端中的任何位置使用。只需要将工程拷贝到本地目录下面,然后将工程目录加入到bashrc文件中即可,不需要其它操作。工程地址为:[email protected]:kealennieh/shell_tools.git主要功能工程中主要包括的功能有:拷贝当前文件夹中的前n个

2020-06-12 20:02:16 336

原创 python系列--修饰器(decorator)

1. 修饰器1.1 函数作为修饰器python的修饰器(decorator)是一项重要的语法,能够发挥出重要作用。理解修饰器的关键是认识到修饰器其实就是给函数包裹了一层函数。以下面这段代码为例子:@myDecoratordef aFunction(): print "inside aFunction"当编译aFunction函数时,编译器会先经过myDecorato...

2020-03-31 00:27:22 630

原创 Dockerfile命令之 CMD vs ENTRYPOINT

基本原则ENTRYPOINT和CMD功能相同,都是设置程序启动的脚本;ENTRYPOINT一旦出现,就会把CMD当做一个参数来对待。列举一个查询ip地址的dockerfile示例: ```FROM ubuntu:18.04RUN apt-get update \ && apt-get install -y curl \ && rm -...

2019-10-30 01:17:10 121

原创 MXNet创建新的操作层(详细)

本文主要介绍如何利用MXNet创建新的操作层。本文主要参考MXNet官网关于构建softmax层的例子[1],以及使用numpy定制新操作[2]两个部分。注意,这里的softmax层是指softmax损失层,也就是实际上是指softmax操作和交叉熵损失函数共同组成的层。第一部分中,我们介绍创建softmax损失层;第二部分,我们将这个损失层用到mnist分类中;第三部分,我们介绍sigmoid...

2018-11-13 23:30:02 1429

原创 利用MXNet的Module接口构建一个CNN模型

本章讲述利用MXNet构建一个简单CNN模型,并在MNIST数据集[1]上进行训练和测试。整体结构依旧是:载入数据,并放到数据迭代器中定义网络模型定义module,指定训练位置调用fit接口,进行训练进行测试代码如下:#encoding:utf-8import logging # 对于输出每一轮的训练信息很重要logging.getLogger().setLe...

2018-11-13 09:31:08 861

原创 VSCode+sftp 打通本地与服务器的文件传输

VSCode是个好东西!接触文本编辑器也有一段时间了,期间接触过Sublime、Atom、Vim等。在所有用过的文本编辑器中,最终选择了VSCode。随着对VSCode的不断理解,发现VSCode真是宇宙第一文本编辑器!VSCode的牛逼在于VSCode丰富的插件,之前一篇博文介绍了VSCode中安装Vim插件,让VSCode具有Vim快捷键方式,使得VSCode对光标的控制变得特别精确。VS...

2018-11-07 22:15:16 21777 2

原创 VS2015+Win10编写程序在Win7上运行

首先,不得不说,在windows上面编写程序就是麻烦,需要去考虑编译器版本,还需要考虑平台。在windows上面编译的程序,换到另一台windows上面,就会报各种缺失dll。程序在win7上运行,会显示缺少msvcp150.dll的提示,这时候需要在开发机器中寻找。具体位置是:【E:\vs2015\VC\redist\x64】。这是VS2015开发工具中的真正依赖文件,不要去C盘中的其他...

2018-11-02 14:40:25 6904 2

原创 类的拷贝构造函数和引用

类的拷贝构造函数中传递的类参数,一定是引用类型,不能采用值传递类型。 如下:class Person{public: Person(int id): m_id(id) {} Person(const Person &per1) //拷贝构造函数。 { m_id = per1.getId(); } ~Person() {} int getId() const ...

2018-11-01 14:28:00 343

原创 VSCode安装vim插件

VSCode编辑器是一款集大成的编辑器,有十分丰富的插件。目前,我已经在VSCode编辑上写markdown文件、C++程序、python代码等。最近得知VSCode编辑居然支持vim。于是,便迫不及待地在VSCode上安装了vim插件。如今,感觉安装好vim插件的VSCode编辑器是宇宙最强编译器了,没有之一!1. VSCode安装vimVSCode中安装vim十分简单,在VSCode的拓展...

2018-10-31 23:50:09 34062 3

原创 浮点数比较相等的问题

浮点数和整型数在计算机中表示的方式不相同,整型数能够直接比较相等,但是浮点数不能直接比较是否相等,如下:int main(){ int n=0; float val=1.0, x1=1.9/2.1, y2=2.1/1.9; for(int i=0;i<21;++i) val *= x1; while(val!=1.0) { ...

2018-10-31 23:06:16 4738

原创 MXNet实战之多层感知机

这是来自MXNet官网里面的一个例子,利用module包[1]来构建一个多层感知机,并在UCI letter recognition[2]。利用module包来训练网络,可以采用两种接口:中层接口和高层接口。高层接口可以看做是对中层接口的一种封装。 其基本步骤大致如下:载入数据、定义网络、创建module模块、调用接口进行训练。载入数据载入数据的目的是将训练集和验证集载入到内存中。因为,我们训...

2018-10-31 14:12:33 808

原创 函数指针参数问题

这一则是关于函数指针参数的。我们经常犯下面这样的错误。void getPointer(char *p){ p = (char *)malloc(100); memset(*p, 'a', 100);}int main(){ char *p = nullptr; getPointer(p); printf(p); return 0...

2018-10-30 14:27:33 398

原创 C/C++知识点系列

创建这个系列,主要是想要记录在牛客网中遇到的一些问题,关于C和C++的问题。基本上都是一些零碎的知识点。我希望将其整理一下,形成一个系列。也希望在整理的过程中,进一步深入了解某些知识点。例如下面的知识点:char *getMemory(){ char p[] = "hello"; return p;}void main(){ char *str = nullp...

2018-10-29 17:25:18 121

原创 MXNet简介

MXNet简介MXNet是一个十分优秀的深度学习框架。目前包含了许多语言接口,如Python、C++、Scala、R等。目前,MXNet版本已经更新到1.3.0。本系列文章主要使用Python接口。在MXNet官网[1]上,官方建议新手使用Python接口,进一步使用下面的Gluon APIs。因为这种方式可以很灵活且容易进行调试。Gluon接口有许多丰富的资源,包括官网上面的例子以及李沐老师...

2018-10-29 14:42:28 8465

原创 ndarray维度认识及np.concatenate函数详解

本文主要是介绍numpy中的维度,以及维度方面的常见操作,例如:np.concatenate()等关于这些方面,已经有一些优秀的博文。例如:1. Numpy中stack(),hstack(),vstack()函数详解2. numpy库数组拼接np.concatenate官方文档详解与实例 ndarray维度以下是直接在jupyter notebook中运行的结果。n...

2018-09-06 18:52:58 10009

原创 查询Ubuntu系统信息

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2017-09-04 19:37:07 206

BP神经网络

BP(Back Propagation)神经网络,是一种按误差逆传递算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用比较广泛的一种神经网络模型。本资源包含了MATLAB的可执行文件以及测试代码的资源文件。其中,资源文件包括4类、100多张细胞图片;可执行文件包括2个m文件,一个用以将输入图像转化为同一维度,以及对细胞类别进行标定,另一个m文件实现了BP神经网络。

2016-07-14

感知器实现

图像处理领域中的感知器是一种有效的线性分类器。本资源利用MATLAB自带的神经网络工具箱实现了感知器。请注意,本资源是MATLAB代码。

2016-07-14

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