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string类之更改句子顺序

题目要求:输入一个句子,要求将句子每个单词顺序反过来例如:输入:pig loves dog输出:dog loves pig思路:写一个将单词反转的函数f,首先将整个输入反转变成god sevol gip,然后将每个单词用函数f反转,得到dog loves pig代码实现:     #include<iostream>    #include<string>    using...

2018-05-10 21:30:38

tensorflow中的axis的理解

最近在用tensorflow,其中用到一些函数中都有axis这个参数,下面是自己对tensorflow中的axis的一些理解:以tf.reduce_max(tensor,axis=0)为例子axis=0表示每次拿出来的数是以tensor的第0维为单位,我们知道,以二维tensor为例子,第0维表示行,所以就是每次从每一行拿出来一个数来进行操作,所以最后得到的其实是每一列的最大值,axis=1则...

2018-05-04 19:54:14

牛客网在线编程之买苹果

题目描述小易去附近的商店买苹果,奸诈的商贩使用了捆绑交易,只提供6个每袋和8个每袋的包装(包装不可拆分)。 可是小易现在只想购买恰好n个苹果,小易想购买尽量少的袋数方便携带。如果不能购买恰好n个苹果,小易将不会购买。输入描述:输入一个整数n,表示小易想购买n(1 ≤ n ≤ 100)个苹果输出描述:输出一个整数表示最少需要购买的袋数,如果不能买恰好n个苹果则输出-1示例1输入20输出3思路:首先对...

2018-05-03 21:20:45

tf.image.crop_and_resize()

这个函数操作相当于RoiPooling操作,函数原型是:defcrop_and_resize(image,boxes,box_ind,crop_size,method=None,extrapolation_value=None,name=None):参数解释:image:表示特征图,最终得到的每个proposal的特征图从这个特征图上得到boxes:表示每个proposal的坐标(N...

2018-04-20 15:59:25

(剑指offer)请实现一个函数用来判断字符串是否表示数值(包括整数和小数)

例如,字符串"+100","5e2","-123","3.1416"和"-1E-16"都表示数值。 但是"12e","1a3.14","1.2.3","+-5"和"12e+4.3"都不是。思路:对每个字符进行判断,其中设置一个小数点的标志p和指数e的个数标志eflag和位置标志epos,分别用来表示字符串中e出

2018-04-04 09:37:05

ubuntu14.04下 anaconda+python3.5+opencv3.1安装方法

首先需要安装anaconda,推荐这篇博客https://www.2cto.com/kf/201612/571112.html然后创建一个名字叫做opencv的环境,用下面的命令:conda create -n opencv python=3.5然后进入这个环境:source activate opencv添加清华源:conda config --add chann

2017-12-28 19:14:25

可视化tensorflow中间层

如何可视化使用tensorflow框架的网络中间层呢,网上找的答案都是使用tensorboard,但是我想的是将网络的中坚层用一张一张图片显示并保存下来,下面附上代码:#-*-coding:utf-8-*-#此函数用来可视化tensorflow中间层import_init_pathsfromfast_rcnn.configimportcfgimportargpars

2017-09-28 09:47:57

tf.InteractiveSession()与tf.Session()

tf.InteractiveSession():它能让你在运行图的时候,插入一些计算图,这些计算图是由某些操作(operations)构成的。这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利,比如使用IPython。tf.Session():需要在启动session之前构建整个计算图,然后启动该计算图。

2017-09-03 15:44:53

SSD(single shot multibox detector) default box的生成过程(prior_box_layer.cpp)

在SSD中,default box的生成是比较重要的一环,以下我将通过prior_box_layer.cpp函数来讲解default box的生成过程:#include #include #include #include #include "caffe/layers/prior_box_layer.hpp"namespace caffe {template

2017-07-15 09:48:15

ubuntu14.04安装opencv2.4.9以及遇到的问题

1 系统更新利用ubuntu自带的更新管理器或者sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade2 安装必要的组件sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev cmakePyth

2017-06-15 16:37:29

faster rcnn训练过程出现loss=nan解决办法

在我训练fasterrcnn的过程中,使用VOC2007数据集end2end训练方法,并没有出现loss=nan的问题,出现了loss=nan说明模型发散,此时应该停止训练,不然得到的模型也不能检测出物体。在我自己训练自己的数据(Kitti数据集转成voc数据集)的时候,出现一个RuntimeWarning:invalidvalueencounteredinlog targets_

2017-06-07 16:07:05

A-Fast-RCNN代码运行以及问题解决方法

最近读了A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection这篇论文,读了之后根据作者提供的代码,准备跑一跑作者的代码。但是作者给的代码只有ASDN网络部分的,ASTN网络部分的还没有给出来,先说说自己跑代码的时候遇到的一些坑以及代码的运行过程。 首先是从官网克隆代码:

2017-05-22 20:22:34

A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection

这篇论文作者在FastRCNN的基础上,运用对抗生成网络GAN的思想,加入了两个对抗网络来加强FastRCNN算法的鲁棒性,下面的内容是这篇文章的翻译,我已经修改过大部分的内容使得读起来比较通顺,接下来准备研究代码,根据作者的思想看看能否加入一点自己的东西。代码:https://github.com/xiaolonw/adversarial-frcnnA-Fast-RCNN:H

2017-05-16 18:21:04

神经网络优化算法详解(TensorFlow)

Tensorflow中的一些常用的优化算法的调用命令为:SGDoptimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=self.learning_rate)这个类是实现梯度下降算法的优化器。(结合理论可以看到,这个构造函数需要的一个学习率就行了)__init__(learning_rate,

2017-05-11 10:23:57

YOLO算法回归模型之回归的分析

Yolo系列的目标检测算法在速度上大大的加强使得它能够被用来处理实时任务,但是在精度上又不能和基于region的算法相媲美。  下面来说说Yolo是如何作为一个回归模型来进行目标检测和分类的。(仅仅是个人理解,勿喷)  回归问题的条件/前提:1) 收集的数据。(Yolo中的ground truth以及置信度)2) 假设的模型,即一个函数,这个函数里含有未知的参数,通过学习,可以

2017-05-10 15:55:00

神经网络之正则化

转载至:http://blog.csdn.net/Dandelionyu/article/details/459712091.模型评估与模型选择在实际应用中,针对具体的监督学习问题,为了评估所训练出的模型是否有较好地泛化能力,可以把数据集切割成训练集和测试集两部分(注意使训练集和测试集中均含有各种类型的数据)。用训练集在各种条件下(如:不同的参数个数)训练模型,学习出其参

2017-05-10 14:51:00

ubuntu14.04 boot-repair

今天手贱将双系统中的win7系统重装了一个win10系统,结果就出现了ubuntu14.04进不去的问题,网上搜了一大堆说是ubuntu的引导被覆盖了,需要进入Ubuntu系统进行boot-repair就好了,尝试了一下果真成功了,下面给出操作过程。第一步:还是需要进入Ubuntu界面,但是并不需要安装(如果直接安装的话,以前在Ubuntu里面的文件可全部都没有了,所以万不得已

2017-05-07 19:56:53

tensorflow入门

以下博文转载于:http://www.infoq.com/cn/articles/deeplearning-tensorflow-actual-combat深度学习及TensorFlow简介深度学习目前已经被应用到图像识别,语音识别,自然语言处理,机器翻译等场景并取得了很好的行业应用效果。至今已有数种深度学习框架,如TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、M

2017-05-05 16:37:46

神经网络的优化算法选择

博文内容转载至:http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/51792925优化算法解决优化问题,有很多算法(最常见的就是梯度下降),这些算法也可以用于优化神经网络。每个深度学习库中,都包含了大量的优化算法,用于优化学习速率,让网络用最快的训练次数达到最优,还能防止过拟合。 keras中就提供了这样一些优化器[1]:

2017-05-04 21:11:15

tensorflow的张量(tensor)的理解

以下内容转载至:http://blog.csdn.net/pandamax/article/details/63684633自己通过网上查询的有关张量的解释,稍作整理。TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通.阶

2017-05-04 11:31:08

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