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RSS订阅原创 CVX实现逻辑回归,并测试鸢尾花分类
CVX是凸优化的一个工具库,本文利用CVX实现一个逻辑回归,用作CVX入门.鸢尾花数据集（Iris）是机器学习中一个常见的数据集，其用于鸢尾花卉分类，数据集共包含150个样本，共具有3种花卉类别，分别为山鸢尾（Iris Setosa）、杂色鸢尾（Iris Versicolour）以及弗吉尼亚鸢尾（Iris Virginica），每种鸢尾花有50个样本。每个样本包括花萼长度（sepal lengt...
2019-05-27 20:04:56
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原创 提取颜色矩特征
本文复现"Bloody Image Classification with Global and Local Features"中提取颜色矩(Color Moments)的方法,其中首先将图片从RGB格式转为HSV格式,因为HSV格式更能体现血迹的颜色和亮度;其次按行和列各三等分,得到9个大小相同的图像块;最后按通道在每块图像上提取一阶,二阶和三阶颜色矩特征.这样每个图像块共9维特征,整幅图像得到...
2019-05-27 17:05:18
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原创 七牛云测试域名失效导致图片外链失效的解决办法
前几天我发现自己博客中图片都不显示了，最后才明白原来是七牛云图片外部链接失效造成的，这是因为七牛云收回了所有测试域名，并且去七牛云后台无法显示图片并且还无法下载图片。为了解决这个问题可以使用qrsctl这个工具，我使用的是Mac版本，Linux系统也可以参考我的脚本。下载后文件为qrsctl.dms，将其改名为qrsctl，直接在terminal中运行会出现一堆...
2018-10-25 17:03:32
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原创 神经网络中有正则化作用的技巧
持续更新 1.损失函数中对权重进行L2或者L1 Norm，也就是常说的weight decay 2.Dropout 3.BatchNorm和LRNNorm 4.1*3或者3*1这样的卷积 5.GoogLenet中间引出的损失函数
2018-09-16 22:08:04
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原创 解决ImportError: No module named PyQt4.QtGui
网上一堆解决教程，最后一行解决。sudo apt-get install python-qt4
2018-07-30 21:05:30
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原创 Windows下配置labelImg
最近需要标注图片，用到了labelImg，简要记录下安装过程。Python和pip首先参照博客安装Python。安装过程中注意把pip选上，并且把Add python.exe to Path选上，这样自动帮你配置环境变量（不然在命令行输入python没用）。我个人操作系统是win10 64位，Python2.7.14，安装路径是C:\Python27。可以通过下图来检查是否安装成功，能看到...
2018-07-10 10:10:33
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原创 点到向量距离（含Python代码）
向量间投影和距离这段时间用到了点到向量的距离，发现已经还给高数老师了。借这篇博客（参考英文博客）总结回顾一下，并且附上Python代码。先回顾下向量点积和叉乘公式，a⋅b=|a||b|cos(θ)a⋅b=|a||b|cos(θ)a \cdot b = |a||b|cos(\theta)，a×b=|a||b|sin(θ)a×b=|a||b|sin(θ)a \times b = |a||b|sin...
2018-07-01 23:02:17
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原创 OpenCV2.4.9中arrowedLine不存在的问题
在OpenCV2.4.9中是不存在arrowedLine这个函数的，这个函数的作用是用来画带箭头的线段。在OpenCV2.4.13,2.4.12, 2.4.11, 2.4.10中这个函数位于core.hpp，在OpenCV3.0及以上是位于imgproc.hpp中。所以OpenCV2.4.9只能自定义函数，程序如下：void arrowedLine(Mat& img, Point pt...
2018-06-24 10:26:35
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原创 Check failed: registry.count(type) == 0 (1 vs. 0) Layer type Convolution already registered
在复现别人caffe程序的时候遇到了这么一个奇怪的问题，跟网上一个问题有点像：Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknow layer type，但是却是完全不同的两个问题。我这个问题的原因是由于系统protobuf和python的protobuf版本不一致导致的，因为按照caffe官方给出的Ubuntu依赖库安装方式，系统p...
2018-06-19 21:08:13
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原创 已知等边三角形两点，求第三点坐标
本文不是针对几何公式推导，而是针对在编写程序过程中遇到的实际问题，所以打算只求出符合要求的等边三角形中的一个即可。在阅读生成平均脸的过程中，需要求出以两只眼为两点的等边三角形的另外一点的坐标。
2017-10-28 14:54:08
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原创 VGG Face测试的Python版本
本人想测试VGG Face Descriptor提供的人脸识别的Caffe版本，官方提供了Matlab版本的测试用例，但是配置了很长时间的Matlab接口一直失败。其中Matlab测试程序为,% Copyright (c) 2015, Omkar M. Parkhi% All rights reserved.img = imread('ak.png');img = single(img);a
2017-07-21 18:24:53
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原创 基于经度坐标校正鱼眼图像
最近开始鱼眼图像校正方面的研究，在这个过程中阅读博主元气少女缘结神的相关博客让我受益匪浅，在此对她表示感谢。提取有效区域在研究中仅仅考虑圆形的鱼眼图像，其他形状，如长方形，不在目前的研究范围。在校正鱼眼图像之前需要找到有效的图像区域，即圆形区域。
2017-03-03 20:50:11
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原创 OpenCV3.1实现matlab中strel('disk', n)函数
在数字图像处理过程中常会用到形态学处理的函数，比如膨胀和腐蚀等操作，在次之前往往需要创建一个掩膜（mask），本文仿照matlab的strel函数实现了OpenCV下的近似版本。
2017-02-27 16:52:55
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原创 Xcode安装使用OpenMP
OpenMP是能让程序并行化的一个框架，在编写OpenCV程序的过程中，有很多关于图片的操作，非常耗时，但同时也存在大量可以并行的模块，我们在Xcode上集成OpenMP框架，并且通过简单的几行代码就可以实现并行化。
2016-11-13 15:55:47
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原创 Xcode切换工作路径
最近在编写OpenCV程序时遇到了一个不大不小的问题，使用imread函数读取图片时相对路径不起作用，只能使用绝对路径，下面解决了个这个问题。
2016-11-13 11:21:26
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原创 小学期助教感受-Funcode游戏编程
今天整理了一下之前在其他平台（不透漏名字）上写的博客，发现100多篇中只有这一篇值得整理，其余的都是水文。这篇博客写于2015年7月24日，小学期刚刚结束，我作为助教负责辅导在Funcode平台下的C++游戏编程，以下是当时写的感受。这是我第一次以助教的角度看待小学期的实践课程，相较于四年前作为本科生参加这些课程，我在心理和态度上已经有了一些变化。自己在本科的时候并没有发现这些课程太多的价值，当时觉
2016-11-09 11:25:29
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原创 Matlab读写xml文件
xml文件以文档对象模型表示，简称DOM(Document Object Model)。在Matlab中，使用xmlread读取xml文件成DOM节点，对xml文件的操作转化成对DOM节点的操作，使用xmlwrite把DOM节点写入到xml文件中。
2016-10-09 11:07:18
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原创 关于神经网络和深度学习的资料
目前自己刚刚开始接触深度学习，深度学习里面的原理可谓是基本不懂，但是这并不影响我用开源CNN框架训练自己的模型，但总是这样感觉内心没底，于是最近开始从底层开始了解深度学习的原理。首先要了解神经网络的相关内容，之前在Coursera上学过Andrew Ng的《机器学习》，但是神经网络部分没弄明白，这次是重刷这门课程，在神经网络这两周花了大量时间，对里面的每个公式都进行了深入的推导，相关的链接都在最后。
2016-05-20 15:42:24
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原创 Mac下安装Octave
在Mac下安装Matlab很多次都不成功，只能用Octave来代替，之前成功过一次，不过这次重新安装发现Octave有了图形界面，虽然很丑但是这已经很让人欣慰。
2016-05-11 20:16:46
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原创 Mac下配置Caffe的Python接口
声明一下，以下是我个人在配置过程中遇到的一些问题，每个人可能因为不同的操作系统、不同的参数等有一些不同的问题，仅供参考。首先希望读者可以看一下我之前写的博客-Mac极简安装Caffe并训练MNIST，这篇博客基于此。另外这篇博客可以说是一个问题集锦，而不是配置Python接口的整体流程。
2016-05-03 14:29:41
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原创 Ubuntu安装Caffe并训练MNIST
之前的博客，我们介绍了如何在Mac下安装Caffe并训练MNIST，但是在Mac下有很多不方便的地方，今天介绍一下如何在Ubuntu下安装Caffe并且训练MNIST。
2016-04-29 14:15:09
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原创 Mac极简安装Caffe并训练MNIST
去年在Ubuntu上成功安装了Caffe，但是没有训练MNIST，今天在Mac上极简安装了Caffe并且顺利地跑通了MNIST。网络上的教程很多都比较复杂，这篇博客仅关注安装和训练过程，不涉及深度学习的理论。希望看到这篇博客的朋友不要去关注GPU、cuCNN、CUDA、cmake、Python、Matlab、LeNet、libstdc++、OpenBLAS、MKL等名词，这些只会让人觉得混淆。
2016-04-27 14:56:14
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原创 CentOS统计文件并显示图片文件
今天在CentOS下遇到一个问题，装有CentOS的机器显卡很差，打开一个装有几万张图片的文件夹需要耗费几十分钟，但是每次我只对其中几张图片进行操作，这样会浪费很多时间，最好的方式是通过命令行的方式进行操作。
2016-03-22 21:35:43
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原创 Mac下valgrind的安装和使用
最近在写OpenCV的程序，其中很多是对图片的操作，如果内存发生泄漏会大大降低程序执行效率。valgrind是一款较好的检测程序内存问题的工具。
2016-03-17 15:44:05
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原创 Mac/Linux编译OpenCV程序
本文介绍在Mac/Linux下编译OpenCV程序的过程，首先从普通C++程序开始，之后介绍OpenCV程序的编译过程。
2016-03-17 14:34:26
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原创 Mac下关闭英文自动纠错
很多时候在一个对话框中输入一段英文，系统总会多余地给我一个选项，只要按回车就会换成系统提供的英文，这真的让人很恼火。只需要到系统偏好设置->键盘->文本，关闭自动纠正拼写即可。
2016-03-15 10:55:00
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原创 Mac下Sublime Text 2设置subl命令
在安装Sublime Text 2的时候一定要拖到应用程序中，直接双击安装程序只是打开Sublime，并非真正安装了Sublime，否则很多功能无法正常使用。subl命令可以通过命令行的方式打开Sublime Text，在一定程度上可以方便操作。
2016-03-15 10:45:26
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原创 Mac下使用tree命令
今天在按网上教程学习django的时候，有一步需要使用tree命令，tree命令可以方便的用来查看目录结构，但是Mac没有安装tree命令，下面是相应的安装步骤。
2016-03-11 10:41:10
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原创 matlab实现rgb转ycgcr以及rgb转hsi
matlab中自带了rgb转ycbcr的函数rgb2ycbcr.m，但是没有rgb2ycgcr.m，自己根据如下公式实现了该转换。
2016-03-03 10:12:19
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原创 AFNetWorking 3.0上传图片
很多iOS应用都会遇到需要上传图片的情况，比如修改个人资料时需要上传自己的头像，最近我也遇到了这种情况，首先参考之前写过的AFNetWorking3.0处理请求头和请求内容。
2016-02-24 16:22:37
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原创 iOS SDK9下对网络请求的url进行UTF8编码
在请求网络图片时用到了中文的url，比如”http://www.test.com/你好.jpg”，直接使用上述url进行网络请求是没法得到结果的，需要对其进行UTF8编码。
2016-02-21 17:01:37
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原创 利用AVPlayer播放iOS沙盒中的视频
在iOS SDK9中废弃了之前用来播放视频的MPMoviePlayerController，改成了AVPlayer。
2016-02-21 16:52:20
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原创 iOS查看沙盒某文件夹下的文件
在iOS开发过程中，我们可能会新建文件夹或者下载一些文件到iOS的沙盒中，那么我们如何查看其中的文件或者文件夹呢？
2016-02-21 16:33:21
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原创 AFNetWorking下载视频文件
本文简单介绍利用AFNetWorking下载网络上的视频文件，并且存储到iOS的沙盒中。下载其他类型文件同理，直接上代码。
2016-02-21 10:56:37
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原创 AFNetWorking3.0处理请求头和请求内容
今天要处理用户的相关信息，需要在HTTP请求中添加请求头，网上大部分资料都是针对AFNetWorking2.0的，我用3.0版本实现了相关功能。
2016-02-02 23:19:34
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原创 mac升级到10.11.3后CocoaPods不可用的解决办法
自己的macbook在升级到10.11.3后pod命令不起作用了，如下。-bash: pod: command not found我有点蒙了，因为之前一直都没有出现过这样的问题，最后网上查阅相关资料得知，执行以下命令即可。sudo gem install -n /usr/local/bin cocoapods
2016-02-02 21:55:18
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模式分类（第二版）第二章课后编程题
2015-11-22
空空如也
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