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RSS订阅原创 如何用Echeck方式缴纳学费
1. 前言    来到美国留学遇到的第一件需要处理的大事就是缴纳学费，如果没有在deadline之前将学费缴纳正确，可能会导致以后学生信息的注册问题，因此建议提前将缴纳学费的步骤详细了解。     对于中国学生，可选的缴纳方式有很多种，包括：易思汇、西联、汇票和支票以及Echeck（debit c
2018-09-12 12:03:32
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原创 LeetCode题解--208.实现 Trie (前缀树)
一、背景 摘抄自别人的博客“trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。” 总体来讲，前缀树的构造过程...
2018-09-02 15:26:49
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原创 Latex学习笔记
1. 引言 Latex是基于Tex的排版系统，balabal。。。。不多说。总之就是可以用来写一些文稿，例如，paper，report，resume等等。平日里我们可以利用Word完成上述的功能，但是排版过程比较坑爹，Latex可以简化这个过程，当然缺点就是需要学习语法。2. 基本语法 因为我平...
2018-08-25 15:47:53
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原创 保险
1.引言    购买保险是留学美国中必要的一个环节。众所周知，虽然美国的医疗体制比较健全，但是其只针对美国的居民，而非我们这些留学生。而美国的就医实际上是十分昂贵的，如果没有购买保险，随便一个头疼脑热都会花费很多的钱。因此，为了防止因为就医而出现经济问题，学校也都会强制学生购买保险。2.学校保险 &nbs
2018-08-19 18:34:34
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原创 Faster R-CNN源代码(TF)--networks/network.py, VGGnet_train.py, factory.py
参考资料    这段代码中定义了一个layer装饰器，装饰器的解释可以参考博客Python闭包函数和装饰器练习。network.py    这个文件定义了CNN网络的操作，卷积，Relu，maxPool等等。都被wrapper上了layer装饰器。import numpy as npi
2018-08-11 22:05:40
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原创 Python闭包函数和装饰器练习
引言 装饰器的大致思想是，闭包函数引用了外部函数的参数（在装饰器里是个函数），因此利用闭包函数除了调用外部函数这个参数函数以外，包装一些其他的功能，试图扩展这个原始函数参考 具体的装饰器的理论不做过多的解释，网上参考资料很多，例如下面这篇。点击这篇博客查看代码解读 &nbs...
2018-08-11 21:46:48
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原创 Faster R-CNN源代码(TF)--datasets/pascal_voc.py
# --------------------------------------------------------# Fast R-CNN# Copyright (c) 2015 Microsoft# Licensed under The MIT License [see LICENSE for details]# Written by Ross Girshick# ---------...
2018-08-09 22:07:31
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原创 Faster R-CNN源代码(TF)--datasets/ds_utils.py
这个文件实现了一些关于bbox的工具函数。# --------------------------------------------------------# Fast/er R-CNN# Licensed under The MIT License [see LICENSE for details]# Written by Ross G...
2018-08-08 21:23:34
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原创 体检和疫苗
前言 体检和疫苗是美国留学生必须要求的两项内容。这里分成学校要求和过关要求。一般录取学校只对疫苗有要求，而海关需要同时对疫苗和体检有要求，否则不能顺利过关。体检 体检直接到当地的出入境检疫局即可，按照医生的建议进行费用的缴纳以及体检事项。当体检完成后会得到一个健康检查证明书（小红本），如下图左侧...
2018-08-08 20:53:06
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原创 Faster R-CNN源代码(TF)--datasets/imdb.py
定义了imdb类。代码里出现了很多的@property装饰器，在这里普及一下。详细内容：property装饰器。 大致的使用方式就是，在getter方法前加上@property就可以直接调用方法名作为属性得到返回值，在setter方法前加上@getter方法名.setter就可以直接对方法名为左值的...
2018-08-08 20:28:23
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原创 Faster R-CNN源代码(TF)--nms/py_cpu_nms.py
libnmsimport numpy as npdef py_cpu_nms(dets, thresh): """Pure Python NMS baseline.""" x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3
2018-08-05 21:14:12
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原创 LeetCode题解--90. 子集 II
1. 题目给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。 说明：解集不能包含重复的子集。示例:输入: [1,2,2]输出:[ [2], [1], [1,2,2], [2,2], [1,2], []]2. 分析 参考题目78。 &nb...
2018-07-30 14:14:29
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原创 LeetCode题解--653. 两数之和 IV - 输入 BST
1. 题目给定一个二叉搜索树和一个目标结果，如果 BST 中存在两个元素且它们的和等于给定的目标结果，则返回 true。 输入: 5 / \ 3 6 / \ \2 4 7Target = 9输出: True输入: 5 / \ 3 6 / \ \2 4 7Target = 28输出: False...
2018-07-26 12:57:08
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原创 LeetCode题解--78. 子集
1. 题目给定一组不含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。说明：解集不能包含重复的子集。 示例:输入: nums = [1,2,3]输出:[ [3], [1], [2], [1,2,3], [1,3], [2,3], [1,2], []]2. 分析 子集树。采用DF...
2018-07-24 18:47:12
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原创 LeetCode题解--105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树
1. 题目根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。 注意: 你可以假设树中没有重复的元素。 例如，给出//前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7]//中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7]返回如下的二叉树： 3 / \ 9 20 / \ 15 72. 分析 &nbs...
2018-07-24 15:33:37
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原创 LeetCode题解--17. 电话号码的字母组合
1. 题目    给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。 给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母。 输入：”23” 输出：[“ad”, “ae”, “af”, “bd”, “be”, “bf”, “cd”, “ce”, “cf”].2. 回溯法介绍  &nbs
2018-07-22 22:58:22
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原创 LeetCode题解--26. 删除排序数组中的重复项
1. 题目 给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。 示例 1: 给定数组 nums = [1,1...
2018-07-13 21:03:10
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原创 LeetCode题解--147. 对链表进行插入排序
1. 题目对链表进行插入排序。     插入排序的动画演示如上。从第一个元素开始，该链表可以被认为已经部分排序（用黑色表示）。     每次迭代时，从输入数据中移除
2018-07-13 18:54:14
991
原创 LeetCode题解--141.环形链表
1. 题目给定一个链表，判断链表中是否有环。 进阶： 你能否不使用额外空间解决此题？2. 测试输入：[1] no cycle，输出false；输入：[1,2] no cycle，输出false； 输入：[1]3. 分析我们首先画一下如果链表存在环的情况，如下图所示。   如果链表存在环，那么这个链表一定从某一个节点开始会出现环的入口，最后，...
2018-07-13 17:05:02
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1
原创 LeetCode题解--160. 相交链表
题目编写一个程序，找到两个单链表相交的起始节点。 例如，下面的两个链表： A: a1 → a2 ↘ c1 → c2 → c3 ↗ B: b1 → b2 → b3 在节点 c1...
2018-07-12 22:14:30
1552
原创 LeetCode题解--206. 反转链表
分析题目要求输入一个链表，然后输出一个反向的单链表。可以仍然利用stack来完成倒置的功能，但是进阶解法采用递归的方式，因此，本题目使用递归进行求解。 之所以，该题可以使用递归，是因为假设某一节点x后面的链表都已经倒置，那么，只需要将这个节点的next指针倒过来即可。因此，我们也采用这样的思路，递归地去倒置后面链表的指针。测试输入: 1->2->3->4-&gt...
2018-07-12 17:31:31
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原创 LeetCode题解--143. 重排链表
分析将链表L0→L1→…→Ln-1→Ln 排列成L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→ 观察第二个链表是交替排列的。依次从原链表头取一个，从原链表尾取一个。 单链表的最大问题就是不能够逆向获取节点，因此我的思路是将每一个节点的指针保存到vector中，这样能够做到随机访问。算法思路判断是否是空链表或单节点的链表，如是返回head；while遍历单链表，将每一个节点的指...
2018-07-12 13:34:35
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原创 CVPR2018论文阅读--Occluded Pedestrian Detection Through Guided Attention in CNNs
引言
2018-07-11 19:48:51
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原创 INRIA数据集转换成VOC格式
背景下面的代码是将INRIA数据集转换成VOC格式。图片是614张。 其中，使用OinginImage文件夹里的Train中Pos和Annotations作为训练，利用Test里的Pos作为测试。# -*- coding: UTF-8 -*-from xml.dom.minidom import Documentimport osimport relist = os.listd...
2018-05-09 21:48:22
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原创 Python字符串替换
采用正则表达式库import remyStr= 'old12121old'pattern = re.compile('old')newStr = pattern.sub('new',myStr)
2018-04-26 14:08:42
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原创 Caltech数据读取接口
1. 引言在上一篇我们详述了如何将Caltech数据集转化成VOC格式的数据集，在使用之前，我们需要编写读取数据集的接口2. 先上结果下图是进行了50000次训练后，在测试集上进行训练的结果。我这个结果偏低，因为有person和people的区分在内部会导致一些测试出错。 下图是从网络上随意下载的一副图像，前面的那个那么明显的人都没有检测到！！！不明白为什么，难道是穿着问题？...
2018-04-22 15:07:58
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原创 Caltech行人数据集转化VOC数据集
CaltechPestrian2VOC代码仓库地址将Caltech数据集转化成PASCAL VOC的格式，下载地址文件结构如下：其中红框中的是原始的文件夹，其余4个文件夹是在执行过程中生成的1. Seq文件转化成JEPG图像文件调用seq2jpg.py文件，输入data文件夹，输出到JPEG文件夹中2. VBB标注文件转化为XML文件调用vbb2voc.py文件...
2018-04-09 17:31:18
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原创 Faster R-CNN解读
引言论文：《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》 详细内容可以参看博客，我只记录一些我自己的理解。摘要1.提出使用RPN网络替代R-CNN和Fast R-CNN中的区域提取Selective Search 2.采用RPN和Fast R-CNN交替训练的方式...
2018-04-02 15:55:07
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原创 VOC2007数据集解析
下载首先从网站上下载VOC2007数据集下载链接文件结构概述下载后的数据文件主要包含以下内容： 由于我们是将数据用于检测，因此，我们只关注Annotation，ImageSets和JPEGImages三个文件夹。下面我们逐个分析每一个文件夹下面的内容：JPEGImages这个文件夹主要放置数据的原始图片，图片的文件名用00001.jpg进行命名。 ...
2018-03-30 15:25:51
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原创 SmallCorgi/TF-Faster RCNN测试
环境配置Github上给出SmallCorgi的链接TF-Faster RCNN，按照要求配置环境。sudo pip install cythonsudo pip install easydictsudo pip install opencv-python进入lib文件夹，make编译源代码。 ————————————注意———————————————— 后面测试的时候仍然...
2018-03-30 00:23:18
1516
原创 Fast R-CNN
引言这是RBG的第2篇目标检测论文，主要内容是对R-CNN和SPP-Net进行改进。R-CNN和SPP-Net的问题前者的feature map计算冗余，没有共享，在SPP-net中被解决； -后者的 Pipeline之间是独立的，因此feature都被写入了磁盘Fast R-CNN的贡献mAP值更高（废话，不高你发出来）引入了multi-task loss，...
2018-03-29 23:38:24
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原创 SPP-Net
引言该方法由Kaiming He提出，主要目的是解决RBG提出的R-CNN网络的几个缺点。与R-CNN的对比R-CNN的问题R-CNN需要保证所有的图片尺寸是相同的。主要原因在于：R-CNN在全连接层的输入要求是固定尺寸，这就要求保证CNN网络的输入尺寸相同才能满足。R-CNN为了保证图片尺度相同，对图片进行裁剪/扭曲操作，但是这样的变型操作会丢失信息。如图1左侧，由...
2018-03-23 22:17:06
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原创 mac mysql安装
首先下载文件mysql mac，进行安装 安装之后，进入mysql的bin目录，目录地址是/usr/local/mysql/bin (1)首先查看是否存在mysql的文件 (2)配置环境变量 执行vim ~/.bash_profile, 在该文件中添加mysql/bin的目录 PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin(3)添加完成后，按esc，然后输入:...
2018-03-08 11:41:49
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原创 Numpy笔记
矩阵乘法C = np.dot(A,B)矩阵点乘C = A*B矩阵求逆np.linalg.inv(A)矩阵展平A.ravel()向量转化成Python ListA.tolist()
2018-03-07 13:27:31
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原创 Pedestrian Detection: An Evaluation of the State of the Art
3.评估方法3.1整图评估a0=area(BBdt∩BBgt)area(BBdt∪BBgt)>0.5a0=area(BBdt∩BBgt)area(BBdt∪BBgt)>0.5a_0=\frac{area(BB_{dt}\cap BB_{gt})}{area(BB_{dt}\cup BB_{gt})}>0.5知识点：FPPI：False Positive Per ...
2018-03-05 22:03:32
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原创 R-CNN论文阅读笔记
背景目标检测包含三个模块： 1. Catogory-independent Reigion与类别无关的区域提取； 2. CNN提取定长的特征向量 3. 线性SVM分类器候选区域提取方法 objectness, selective search, category-independent object proposals。因为CNN特征提取和候选区域提取无关，因此本文选择se...
2018-03-04 15:17:40
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原创 行人检测数据集
背景常见数据集CaltechCaltech数据集包含10小时市场的视频文件，其分辨率是640x480。数据集标注了250000帧，包括350000标注框。 数据包含文件夹set00-set10，其中set00-set05是训练数据，set06-set10是测试集。 Caltech数据集的格式是Seq，因此我们需要参考该文章进行转换。Seq数据集转换图片格式...
2018-03-04 14:49:09
5424
空空如也
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