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caffe源码_concat_layer

主要功能:将多个输入bottom中的blob连接起来,但这种是按连接轴axis确定不同连接方式:0-按行连接,1-按列连接 举例说明:a1=[[1,2,3],[4,5,6]]; a2=[[7,8,9],[10,11,12]],连接a1与a2 axis:0状态:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]-----------------(n_1 + n_2 + .....

2018-10-22 20:59:33

Machine Learning Yearning(Andrew Ng)

https://gallery.mailchimp.com/dc3a7ef4d750c0abfc19202a3/files/5dd91615-3b3f-4f5d-bbfb-4ebd8608d330/Ng_MLY01_13.pdf(书) 深度学习优化策略/经验 策略1:Choose dev and test sets to reflect data you expect to get in th...

2018-09-29 11:59:29

cuda8.0与cuda9.0互相切换

前提:已经安装了cuda8.0以及cuda9.0的Linux电脑 步骤: 1)将配置文件~/.bashrc中的cuda路径加上,不过加的是cuda8.0或者cuda9.0的快捷方式的路径。 export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PAT...

2018-09-20 10:02:43

caffe源码_tanh_layer

1、各层实现的简单框架 参考网站:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Simple-Example:-Sin-Layer 目前的理解:每一层的代码框架都可以单独编写,并且可以测试自己写的层的代码能否通过。 我这里以tanh_layer为例。 1)tanh_layer.hpp 定义了ReLULayer的类,链接了protobuf,声明了前向传播、反向传播函...

2018-09-17 16:10:31

python程序监听windows窗口热键(快捷键)

参考网站: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/desktop/api/winuser/nf-winuser-registerhotkey https://blog.csdn.net/lsjweiyi/article/details/79137931 快捷键的实现,主要是为了在实现自己python程序中的功能时,能通过快捷键触发,比如快捷键触发截...

2018-09-04 16:34:48

时间复杂度

相对时间,通常情况可以先简化,比如以5次执行为例,看一下具体执行时间,然后推广到n次。 如何推导时间复杂度? 1)如果运行时间是常数量级,用常数1表示; 2)只保留时间函数中的最高阶项; 3)如果最高阶项存在,则省去最高阶项前面的系数。...

2018-08-27 12:11:20

专利

专利思考 1、本质:解决某个当前存在的技术问题 2、三要素:新颖性、创造性、实用性   回顾: 专利①:一种旋翼无人机操控性能测试装置----解决了旋翼无人机各旋翼因升力不均导致旋翼损坏的问题。 专利②:人工缺陷描述信息挖掘技术----解决缺陷信息太乱,难以找到自己想要的缺陷信息。(进行有效的缺陷信息掘、整理)   写专利(专利代理人也会按照这个思路去想) 1)首先想想需要用这个...

2018-08-09 11:55:08

VOC数据集各类别面积大小分布

1、说明 计算VOC数据集中各个类别(以我们自己的数据集为例:'car',‘cottage','town house','apartment','person','bird nest','honeycomb')的数量,以及各个类别的面积从0-16,32,64,128,256,512,1024,……的数量。并且绘制对应的直方图 import os from PIL import Image i...

2018-07-30 17:08:09

Makefile编译问题----C++调用caffe

Makefile编译问题(其实也是C++调用caffe,如何在Linux下编译运行的问题) 博文https://blog.csdn.net/zxj942405301/article/details/71799279中只给出了MTCNN.h和MTCNN.cpp,需要自己写main.cpp,所以若只是想让编译通过,我写了一个简单的demo: #include <iostream> #...

2018-07-28 12:37:24

Linux 程序调试

1、Linux C++调试(GDB调试) 基本条件:会写Makefile文件,会使用终端编译。(若不会,可以参考我的博客实例) 参考网站:https://jingyan.baidu.com/article/acf728fd464984f8e410a369.html Makefile编译运行后,最后生成main文件,调试过程如下: 1)命令行输入$gdb; 2)命令行输入$file mai...

2018-07-28 12:34:25

机器学习入门--线性回归

参考网站:https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/448086 线性回归单元示图: 权重与偏置参数更新方法如下,其中看成偏置,其实是不存在的,可以认为,详细推演方法见参考网站,最终梯度为。 目标函数即误差函数,即为每个标签值与预测值差值平方和最小。误差函数越小,学习的效果越好。 参数更新采用梯度下降法: 实现代码: 思路其实和and(...

2018-07-17 22:53:59

机器学习入门--and(or)感知机

参考网站:https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855 分析:and是一个二元函数,带有两个参数和,可以通过一个感知机模拟此二元函数运算 实现思路: 激活函数选择阶跃函数 权重weight和偏置bias更新方法如下:;;(其中;,t是训练样本的实际值(label),lr是学习率,y是感知器的输出值) 实现步骤: 1)定义感知机中所需要...

2018-07-17 12:15:41

LaTeX(Overleaf)写作笔记

1.LaTeX环境1)使用在线的LaTeX工具overleaf,网站:https://www.overleaf.com/dash2)安装LaTeX软件,并下载对应模板2.论文写作……后续补……3.Poster制作1)模板与文档设置\documentclass[a0,portrait]{a0poster}①IEEE论文中的模板,算法一般直接通过以下方式即可正常使用%提前需要 %\usepackage...

2018-06-22 20:56:56

编程语言学习(随机数组,插入、冒泡、选择排序,Qt)

1.C++ 1)面向对象 ①类 个人理解:类就是一种简单的数据结构,或者可以说就是像int、float等定义的数据类型。只不过类是我们自己定义的一种数据类型(里面可以包含成员变量,成员函数) ②继承(is a) 依据一个类来定义子类,重用代码,提高执行时间(class sub-class:base-class1,base-class2……) ③重载 同一作用域中,某个函数或运算符做多...

2018-05-19 20:28:55

软件打包

1、Python程序打包 本教程主要用于将python程序(*.py)打包成windows系统下的可执行文件(*.exe)。 参考网站:http://www.pyinstaller.org/(pyinstaller下载安装);https://pyinstaller.readthedocs.io/en/v3.3.1/usage.html(使用教程) 方式①:pyinstaller [optio...

2018-05-13 15:48:50

人脸识别

1、参考网站:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36416906 人脸识别系统: 1)人脸检测:检测出人脸在图像中的大小和位置,libfacedetection(ShiqiYu),seetaface(ShiguangShan),深度学习 2)人脸对齐:将人脸变换到统一的角度和姿态,对人脸关键点进行相似变换(旋转,缩放,平移),尽可能转换到标准人脸 3)人脸特征表示:...

2018-05-08 22:29:57

机器学习算法思路

1.PCA主成分分析 参考网站:https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45000221       1)给定二维数据点集P(x,y),找到散乱点重心坐标P0;       2)将散乱点所在坐标系改为重心P0为原点,即所有点做相应的平移,所有点减去P0坐标即可(或者叫做坐标系原点移至散乱点重心P0),并构建矩阵M=|P1-P0   P2-P0...

2018-05-06 22:27:38

caffe分类学习及问题

1.分类实现过程 参考网站:https://blog.csdn.net/gaohuazhao/article/details/69568267 特别详细的一个教程…… 2.训练自己的数据集遇到的问题 1)用python生成的train.txt和val.txt,对此,下一步用create_lmdb.sh生成lmdb训练文件 详细报错:io.cpp:80]Could not open or ...

2018-04-19 22:45:44

python knowledges

1.list的remove问题 用remove删除for循环下的list中元素'1',只会删除从当前位置(程序中的i)开始第一个元素'1'。 测试代码: class test(): def __init__(self,a): self.a = a if __name__=="__main__": list=[] l = ['1','1','2','2...

2018-04-17 19:52:35

深度学习(神经网络)

温馨提示:或许笔者自己都没有搞太懂~ 参考课程:YUN-NUNG (VIVIAN) CHEN的深度学习课程 参考书籍:http://lamda.nju.edu.cn/weixs/book/CNN_book.pdf 1.网络训练(神经网络前馈运算+反馈运算) 前馈运算:后一层的输入(z)=前一层的输出(a)与对应权值(w-两层间的连接线上)加权求和。 反馈运算(backpropagat...

2018-03-28 13:50:36

淡定的牧羊人

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