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RSS订阅原创 KMP算法——找子串
leetcode试题:实现strStr()1.问题：有被匹配字符串S1，匹配字符串S2，现在想从S1中找到S2首次出现的位置，没有返回-1，S2空返回0。2.分析：S1长度n，S2长度m。如果一一匹配，时间复杂度O(m*n)。而KMP算法特点在于处理S2字符串，生成辅助数组，记录最小的回退长度。例如S1=“aacaacaab”，S2=“aacaab”，在匹配S1时，第一次从S1[0]匹配到了S1[5]的位置，结果c!=b，常规做法又继续从S1[1]再次逐一匹配，而S2中又继续从0下标开始。
2021-03-27 14:41:07
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原创 pytorch训练出现nan是什么意思
1.背景训练时忽然发现某几项loss变成了nan。2.nan的含义nan值在python往往可以直接与无穷大，无穷小等价。常见根本来源：a/0log(0)空索引第一个常见例子: loss/posnumloss / posnumloss/posnum，希望根据正例个数平分loss，却忽视pos_num可能为0，也就是图片中没有正例，常见解决loss/(0.0001+num)loss/(0.0001 + num)loss/(0.0001+num)或者if判断；第二个常见例子：l
2021-01-05 13:42:16
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原创 generalized focal loss V1, V2分析与使用
希望通过本文能了解到:general focal loss的背景和原理；代码的实现，如何加在自己的模型中；general focal loss v1- 2020.6.8general focal loss v2- 2020.11.251.背景v1主要解决：大多数目标检测模型中，要同时预测目标置信度scoreobjscore_{obj}scoreobj和类别置信度scorei(i=1...n)score_{i}(i =1...n)scorei(i=1...n)，训练的时候分开单独训
2020-12-27 21:54:00
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原创 4.并发编程
1.并发1.1 并发形式硬件并发一个核心一个任务单核多任务调度1.2 并发的方式多进程并发信号、Socket、文件、管道、远程连接
2020-11-20 19:16:43
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原创 3. 网络编程
1. 接口socket( , , )返回一个int端口调用connect read就是client;调用bind,listen,accept就是server1.2 基于linux的文件操作linux里面认为socket也是文件的一种，所以调用的是read, write但是windows里区分socket和文件，所以它用的是recv, send文件描述符：是系统分配给文件或套接字的整数（int），但是标准输入，标准输出，标准错误是三个输入输出对象，程序一开始就自动分配文件描述符了的就（一般
2020-11-20 19:15:26
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原创 2.网络层
1.网络层可能的两种服务虚电路服务数据报服务TCP/IP采用此服务2.网络层四个协议网际协议IP (internet protocol)ARP(address resolution protocol): 解析地址ICMP(internet control message protocol): 超时时用IGMP(internet group mannagemet protocol):3.IP层次结构：IP地址划分为网络地址和主机地址...
2020-11-20 19:14:16
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原创 清晰易懂的卡尔曼滤波
卡尔曼滤波用于在变化的动态系统中，由当前状态和观测值相融合估计下一个状态。这是一个迭代的过程，也是一个数据融合的过程。step 1假设有一个系统，有状态转移方程：xk=Ax‾k−1+Buk+wk(1)x_{k}=A \overline x_{k-1} + Bu_{k} + w_{k} \tag{1}xk=Axk−1+Buk+wk(1)其中x‾k−1\overline x_{k-1}xk−1是上一个状态值，xkx_{k}xk是系统输出，uku_{k}uk是系统控制量，wkw_{k}w
2020-08-04 22:24:53
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原创 1.传输层学习笔记
1.各层协议层协议应用层http https、ftp、DNS、SMTP、PoP3、RDP传输层TCP、UDP网络层IP（RIP OSPF BGP） ICMP IGMP ARP这里udp/tcp就是传输层的协议。2.udp/tcp协议场景、特点例子TCP分段、编号、流量控制、建立会话下载视频UDP一个数据包就能完成数据通信，不建立会话、多播（一对多）浏览网页、QQ消息、共享屏幕3.应用层和传输层关系3.1...
2020-07-12 18:33:50
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原创 相机坐标系vs世界坐标系vs像素坐标系
趁现在似乎比较清晰，赶紧写一下1.概念世界坐标系物体再空间中的坐标，说白了就是除了相机坐标系外（其实相等也没关系）的另一个坐标系，可以以空间任意一个点建立坐标系相机坐标系相机的成像是位于感光元件上，可以想象再往里存在一个相机的原点，以它建立相机坐标系像素坐标系把相机坐标系的坐标做一次变换，得到常用的平面像素坐标（此时z=1）2.空间变换想象空间存在一个点P，要把它转换到相机的画面中，也就是3维坐标变到2维坐标（伪）；空间坐标系下P点坐标：相机坐标系内P点坐
2020-05-31 12:04:48
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原创 训练模型，内存、显存Out of memory问题
1.背景最近尝试训练模型时，出现内存不足的问题，此外还遇到了显存不足的问题。尝试了网上的一些方法，发现没用或用不了：混合精度运算即半浮点数精度训练，首先试了apex这个库，结果发现没用，别的博客说pascal构架的显卡用不了，结果笔记本1050ti好像就是此构架。手动设置所有float()为half()类型，也还是不行。降低批次已经为1了，还怎么降，索性去掉BN层，然后还是提示显存...
2020-01-17 21:11:04
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原创 OpenVINO在Opencv的编译使用
过程大体都是参考官网步骤，主要记录windows下使用过程吧，毕竟第一次接触会有陌生感1.下载官网链接2.安装过程参考官网教程官网的指导步骤很清晰这一步主要是指导OpenVINO的安装这里我遇到的问题主要是用以下示例文件 Verification Scripts验证安装成功时的出错。跟着指导来，遇到错误，要注意看命令行窗口的提示error，我也到的具体错误提示不记得了。例如...
2019-11-25 21:53:51
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原创 vs2017生成能独立运行的exe + dlib19.17编译
因为希望c++工程能被调用，所以想通过relese里面的exe调用。方法：只需要设置运行时库为MT就行看到有的说在静态库中使用mfc，这样生成的东西很大，分分钟1、2个g。但是修改运行时库的前提条件是：依赖的外部库，必须也是MT的。也就是编译的时候选择的是mt，实际上正常编译时，默认选择md，除非刻意去做了修改。比如使用dlib时，就是md的，最后重新编译了一下dlib。之前编译dl...
2019-11-19 20:14:36
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原创 Dlib编译经历
前段时间编译了dlib虽然遇到些问题，但是最后总算解决。结果现在又突然遇到问题，记录下吧编译过程刚开始拿Cmake+Vs2017编译，大概是环境原因，老是遇到各种问题，例如：USER_ERROR__inconsistent_build_configuration__see_dlib_faq_2png，jpeg库的缺失解决：在config.h里面#define DLIB_PNG_SUPP...
2019-10-23 09:42:13
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原创 3 tensorflow遇到的一些问题
1.关于tensorboardtensorboard OSError:[Errno 22] Invalid argument修改框中的manager.py文件，参考无法打开tensorboard 拒绝了请求浏览器地址改为 localhost:...
2019-08-22 10:31:33
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原创 mysql登录密码问题 mysql Access denied for user root@localhost
8.0后密码非空mysqld --initialize --console后自动生成临时密码，输入就好
2019-07-26 11:00:13
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原创 Openpose1.4.0+vs2017+cuda10的配置，Openpose安装遇到的问题
第二次重新来一遍时遇到的问题cmake遇到CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR not found，参考了官方的教程，刚好有提到这个问题 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md#problems-and-errors-installing，最后更...
2019-01-18 14:18:31
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转载 vs2015+opencv4.0+contril时出现files valid; 无法链接动态库xxxx.exe; 内存错误
https://blog.csdn.net/baidu_40691432/article/details/84957737https://blog.csdn.net/weixin_41991128/article/details/84593477坑：1.cmake勾选2处（不然记得使用包时，各种内存错误？），添加外部的包路径1处，见网址1 （一定记得是contril包的路径，不然con...
2019-01-09 11:46:12
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原创 broadcastable : logits and labels must be same size: logits_size=[10.10] labels_size=[20,10]
logits_size，labels_size维度不对。可以逐层检查下维度，在哪层出错的。h = sess.run(h_pool2,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys,keep_prob:1.0})print(h.shape) 最后发现，传入值用错，维度自然就错了。 详细介绍:https://www.jianshu.com/p/65be1d4...
2018-12-13 11:03:21
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原创 merged = tf.summary.merge_all()出错：You must feed a value for placeholder tensor 'input/y-input' .....
可以参考这个回答：https://stackoverflow.com/questions/35114376/error-when-computing-summaries-in-tensorflow 我的把merge = tf.summary.merge_all()改成用merge查看需要的量：merge = tf.summary.merge([s_loss,s_acc])...
2018-12-06 16:59:36
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原创 Gaussian-Jordan列主元消元 matlab实现
可能的问题：无唯一解；输入极小近似0；列主元太小； function x = my_solve(A,b)matrix = [A,b];R = my_rref(matrix);x = R(:,end);function x = my_rref(matrix)n = length(matrix(:,end));for i = 1 : n %2.找第I列最大值 ...
2018-10-04 17:12:23
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原创 Notepad++： TabError : inconsistent use of tabs and spaces in indentation
用Notepad++写python时，疯狂taberror解决：哪一行 taberror, 多半那行用的是tab而不是4个空格符，替换成4个空格符就行 正如查到的一样，原因是编译器对 制表符 和 空格符 的区分，python对对齐比较严格。选设置里的 首选项 里的 制表符设置，替换tab为4个空格就好了，以后直接tab就行。...
2018-09-08 10:00:46
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原创 2.python爬虫学习——微博消息爬取
Ajax网页消息爬取练习，来自《Python3网络爬虫开发实战》 from urllib.parse import urlencodeimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pymysqlbase_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?' heade...
2018-08-08 13:54:09
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原创 windows下安装MySql 8.0.11
1.下载https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 2.解压、配置如图 进去新建一个.int文件。用记事本写，改后缀名。文本内容为，注意安装目录和存放地址：[mysql]# 设置mysql客户端默认字符集default-character-set...
2018-07-25 17:22:45
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原创 1.python爬虫学习——通知消息提取
刚学完python基础知识，但在兼职时被让去关注某些网页消息，抄抄补补尝试写了个爬虫。可是只能爬某一个网页，因为不同网址，属性不一样，我只好针对着来写。后面再看看有没有什么好的改进办法。def getnews(src): base_url = re.search(".+\.cn",src).group() headers = {'User-Agent': 'User...
2018-07-21 16:34:02
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转载 matlab小波分析工具箱常用函数
1.Cwt :一维连续小波变换格式：coefs=cwt(s,scales,'wavename') coefs=cwt(s,scales,'wavename','plot')scales:尺度向量，可以为离散值，表示为[a1,a2,a3……]，也可为连续值，表示为[amin:step:amax]2.dwt:单尺度一维离散小波变换格式：[ca,cd]=dwt(x,'wavename...
2018-04-04 11:37:13
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转载 小波去噪
[xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,'wname') 式中： 输入参数x 为需要去噪的信号； 1.tptr ：阈值选择标准. 1)无偏似然估计（rigrsure）原则。它是一种基于史坦无偏似然估计（二次方程）原理的自适应阈值选择。对于一个给定的阈值t，得到它的似然估计，再将似然t 最小化，就得到了所选的阈值，它是一种软件阈值估计器。 2）固定阈值（...
2018-04-04 11:19:35
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【即下即用】 opencv3.4.1的traincascade.exe和createsamples
2019-12-27
MySql配置.int文件
2018-07-25
tcp-ip思维导图
2018-07-22
基于matlab GUI 的齿轮箱振动数据分析
2018-05-19
粒子群优化的神经网络在故障诊断中的应用_魏秀业
2018-03-14
空空如也
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