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RSS订阅原创 Linux C++ 网络编程（一）
本系列文章参考《Linux高性能服务器编程》上面通用socket地址会有问题，sa_data[14]无法放下大多数地址，因此出现了专用socket地址：二、创建socketint socket(int domain, int type, int protocol);三、命名socket异步Proactor:同步Proactor：半异步/半同步...
2021-07-02 14:05:43
189
原创 c++面试
一、c++const和static区别：1） const定义的常量在超出其作用域之后其空间会被释放，而static定义的静态常量在函数执行后不会释放其存储空间。2） static静态成员变量不能在类的内部初始化。在类的内部只是声明，定义必须在类定义体的外部，通常在类的实现文件中初始化，如：double Account::Rate=2.25;static关键字只能用于类定义体内部的声明中，定义时不能标示为static；在C++中，const成员变量也不能在类定义处初始化，只能通过构造函数初始化列表进行
2020-12-10 14:53:08
495
原创 python回顾
字典dic = {'a':1, 'b':2, 'c':3}for key,value in dic.items(): print(key, value)for key in dic.keys(): print(key)for value in dic.values(): print(value)位运算——取反~a的计算方式是：a取相反数再减1（0,1除外，~0=1， ~1=0）...
2020-09-09 18:55:49
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原创 LINUX入门之常用命令和快捷键
LINUX入门之常用命令和快捷键一、系统相关二、vim快捷键1. vim格式设置：（vim ~/.vimrc）2.复制粘贴2.1复制2.2剪切2.3粘贴2.4撤销3.移动光标一、系统相关强制杀死进程先查看进程的PID： ps -ef然后杀死进程： kill -s 9 pid（如果pid为3312，则kill -s 9 3312)，9是指传递给进程的信号是９，即强制、尽快终止进程...
2020-04-12 13:49:34
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原创 机试
set:插入：insertstack:top(), pop(), push(), empty(), size()queue:front(), pop(), push(), empty(), size()map:访问key,valmap<int, int> m;for(auto a:m) cout<<a.first<<a.secon...
2020-03-05 22:23:53
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原创 神经网络架构演变过程
这里写自定义目录标题一、开山之作：LeNet二、王者归来：AlexNetZFNetVGG-NetGoogLeNetResNetDenseNet博主现在已经研一了，过了个暑假，好像把所有东西都忘记的差不多了，所以先复习一遍。具体打算是：卷积神经网络架构（1天）目标检测（3天）语义分割（1周，之前没怎么接触过）着手看点做点工程项目学一遍computer vision传统方法（主要是看pr...
2019-09-09 15:46:42
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转载 似然与概率的区别、联系
之前看书上的一直不理解到底什么是似然，最后还是查了好几篇文章后才明白，现在我来总结一下吧，要想看懂最大似然估计，首先我们要理解什么是似然，不然对我来说不理解似然，我就一直在困惑最大似然估计到底要求的是个什么东西，而那个未知数θ到底是个什么东西TT原博主写的太好了，这里 我就全盘奉上~似然与概率在统计学中，似然函数（likelihood function，通常...
2019-04-01 22:02:59
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原创 用命令行快速打开软件
最近我在使用win8电脑的时候，发现要打开一些软件的时候，总是需要回到主界面，然后再运行软件，感觉非常的麻烦了。下面介绍一个在命令行快速打开软件的方式：只要三步，你就能实现在任何情况下一键打开软件1. 首先，将你需要的软件的快捷方式命名成你希望的名字如，在这里我将Visual Studio Code 命名成 vscode2. 然后将快捷方式复制到C:\Windows\System32下面...
2019-02-25 15:10:08
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原创 深度学习花书学习感悟之第三章概率论
一、概率密度函数说到概率密度函数（probability density function, PDF，后面用简写），肯定是针对连续型变量而言的。对于离散型变量，我们称之为分布律对于概率密度函数，有这么几个性质：设p是某个概率密度函数，则有：• p 的定义域必须是 x 所有可能状态的集合。• ∀x ∈ x, p(x) ≥ 0. 注意，我们并不要求 p(x) ≤ 1。（很重要）•∫p(x)...
2019-02-19 11:11:29
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原创 深度学习花书学习感悟之第二章线性代数
趁着寒假的闲暇时光，希望能稍加学习。花书毕竟是深度学习四大名著之一，因此早就想拜读一下。在其中获得的感悟或者学习到的新的内容，希望能够通过博客的形式记录下来。一来是希望能够记录下自己学习的点点滴滴，二来是希望能够和大家探讨探讨。这个系列的博客不会以教程的形式来撰写，毕竟本博猪也是刚开始看，将以笔记的形式呈现出来，希望大家不要嫌弃。下面进入正题吧第二章 线性代数一、 范数形式上，Lp...
2019-02-02 14:57:46
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原创 XML概述
一、XML 简介Q：什么是 XML？A：XML 指可扩展标记语言（EXtensible Markup Language）XML 是一种标记语言，很类似 HTMLXML 的设计宗旨是传输数据，而非显示数据XML 标签没有被预定义。您需要自行定义标签。XML 被设计为具有自我描述性。Q：XML与 HTML 的区别与联系？A：XML 不是 HTML 的替代。XML 和 HTML 为...
2019-01-19 10:20:01
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转载 WGAN-GP精彩分析（附源代码）
转载自：https://www.e-learn.cn/content/qita/814071from datetime import datetime import os import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from six.moves impor...
2019-01-18 14:20:40
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转载 WGAN经典讲解
作者：郑华滨链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文《Wassertein GAN》却在Reddit的Machine Learning频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟...
2019-01-17 20:02:23
4080
转载 冈萨雷斯：数字图像处理（三）：第三章灰度变换与空间滤波（2）——直方图均衡化
本文详细说明了直方图均衡化的原理和具体操作方式。 直方图均衡化的作用是图像增强。这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用有两个问题比较难懂，一是为什么要选用累积分布函数，二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布。第一个问题。均衡化过程中，必须要保证两个条件：①像素无论怎么映射，一定要保证原来的大小关系不变，较亮的区域，依旧是较亮...
2019-01-10 15:20:54
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原创 tensorflow内核分析(1)：代码结构
一、前言之前操练了一些tensorflow的程序，现在想研究一下tensorflow的内核和源码。由于自身水平不足，看了之后理解的不一定深入，希望记录下重点和自身感悟，以便后续查阅。tensorflow内核分析系列参考的是刘光聪先生所著的《TensorFlow内核分析》，云盘获取地址和提取码如下：链接：https://pan.baidu.com/s/1392B293ayUxuBDzckEqF...
2019-01-01 09:41:14
1027
转载 各类符号汇总：希腊、数学等
数学符号及读法大全常用数学输入符号： ≈ ≡ ≠ ＝ ≤≥ ＜ ＞≮ ≯ ∷ ± ＋ － × ÷／ ∫∮ ∝ ∞ ∧ ∨ ∑ ∏ ∪ ∩ ∈ ∵ ∴ ⊥ ‖ ∠ ⌒ ≌ ∽
2018-12-27 16:59:06
8390
转载 CSDN中希腊字母输入
希腊字母汇总：1 Α α alpha a:lf 阿尔法2 Β β beta bet 贝塔3 Γ γ gamma ga:m 伽马4 Δ δ delta delt 德尔塔5 ...
2018-12-27 16:55:37
1112
原创 概率图模型之马尔科夫模型浅析
注：由于在CSDN中画图和输入公式非常麻烦，所以我选择了手写后拍照截图来表示，可能稍有模糊，请各位看官多担待。下面开始正文叙述：马尔科夫随机场（Markov Random Field，MRF）是典型的马尔科夫网，这是一种著名的无向图模型。图中每个节点表示一个或一组变量，节点之间的边表示两个变量之间的依赖关系。马尔科夫随机场有一组势函数，也成为“因子”，这是定义在变量子集上的非负实数函数，主要用...
2018-12-27 16:48:40
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原创 概率图模型之隐马尔科夫模型浅析
概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型。它以图为表示工具，最常见的是用一个节点表示一个或一组随机变量，节点之间的边表示变量间的概率相关关系，即“变量关系图”。根据边的性质不同，概率图模型可大致分为两类：第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网。第二类是使用无向图表示变量间的依赖关系，称为无向图模型或马尔科夫网。隐马尔科夫模型（Hidden Markov Mo...
2018-12-27 15:22:08
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原创 tensorflow学习（11）：tensorboard简介
tensorboard是tensorflow的可视化工具，它可以通过tensorflow程序运行过程中输出的日志文件可视化tensorflow程序的运行状态。tensorboard和tensorflow程序跑在不同的进程中，tensorboard会自动读取最新的tensorflow日志文件，并呈现当前tensorflow程序运行的最新状态。以下代码展示了一个简单的tensorflow程序，在这个程...
2018-12-18 15:51:22
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原创 tensorflow学习（11）：数据集Dataset
本文将介绍Dataset的基本使用方法，包括从文件创建数据集，使用迭代器遍历数据集等。数据集的基本使用方法在数据集框架中，每一个数据集代表一个数据来源：数据可能来自于一个张量，一个TFRecord文件，一个文本文件等等。由于训练数据通常无法全部写入内存中，从数据集中读取数据时需要一个迭代器（iterator）按顺序进行读取，这点与队列的dequeue()操作和Reader的read()操作相似...
2018-12-18 11:10:03
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原创 复现论文常用函数（一）tf.one_hot，tf.train.batch，tf.train.shuffle_batch，数据读取机制，获取文件路径，Bunch等
1.tf.one_hot(input, len)该函数用于将输入input转化为one-hot形式的向量第一个参数input表示输入第二个参数len表示one-hot的长度如：input = [0,1,3]output = tf.one_hot(input, 4)#output为：#[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,0,1]]...
2018-12-17 20:09:42
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原创 小白学安卓（一）：Android系统架构和应用开发特色
一、Android架构Android大致可以分为四层架构：Linux内核层系统运行库层应用框架层应用层Linux内核层Android系统是基于Linux内核的，这一层为Android设备的各种硬件提供了底层的驱动，如显示驱动、照相机驱动、蓝牙驱动、Wi-Fi驱动、电源管理等系统运行库层这一层通过一些C/C++库来为Android系统提供主要的特性支持。如SQLite库...
2018-12-13 20:37:16
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转载 史上最通俗易懂的YOLOv2讲解
博主本来想自己写一篇关于YOLOv2的论文笔记的，在找资料的过程中看到这篇天秀的博客，就“据为己用”了。不得不出，很多大佬写的都太深刻了，还是转载比较舒服点~~~~~~本文转自目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3) 前 &nbs...
2018-12-03 20:25:14
53353
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转载 史上最清晰RPN讲解
本文转载自RPN解析这篇博文写的太好了，配图+文字理解起来真的特别容易。自己写是写不出这么好的文章的，这辈子都写不出来的，只有靠转载度日，这样而已，哈哈哈~~~~ RPN全称是Region Proposal Network，Region Proposal的中文意思是“区域选取”，也就是“提取候选框”的意思，所以RPN就是用来提取候选框的...
2018-12-03 16:59:57
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原创 tensorflow学习（10）：图像处理函数
一、图像编码处理众所周知，一张RGB彩色想可以看成一个三维矩阵，矩阵中的每一个数字表示了图像上不同位置，不同颜色的亮度。但是图像在存储时不是直接记录这些距震中的数字，而是记录经过压缩编码之后的结果，因此要将一张图像还原成一个三维矩阵，需要解码。tensorflow提供了对JPEG和PNG格式图像的编码/解码函数。下列代码解释了编码和解码的过程import tensorflow as tfi...
2018-12-03 15:02:46
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原创 tensorflow学习（9）：TFRecord介绍和样例程序（附详细解读）
由于图像的亮度、对比度等属性对图像的影响是非常大的，相同物体在不同亮度、对比度下差别非常大，然而在很多图像识别问题中，这些因素都不应该影响最后的识别结果。因此，本文将介绍如何对图像数据处理进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小的被无关因素影响。由于来自实际问题的数据往往有很多格式和属性，我们将使用TFRecord格式来统一不同的原始数据格式，并更加有效的管理不同的属性。一、TFRecord...
2018-12-03 10:52:38
557
1
原创 一文看懂YOLOv1
本文是对YOLO的全面解释，觉得有用请关注我的博客，YOLO的后续版本将会跟进哦！物体检测object detection是计算机视觉中一个很热门的方向，前前后后也提出了很多很多不同的方法，但是在YOLO之前，大多是将其视为分类问题，而YOLO的出现，打破了这一局限，采用回归的方式来解决问题，并且取得了重大成果。所谓“天下武功，唯快不破”说的正是速度的重要性，虽然之前的模型R-CNN系列等能达...
2018-12-02 20:02:08
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原创 小白学mobilenet_v1：轻量级CNN
从2012年的Alexnet夺得 ILSVRC 2012冠军开始，CNN在图像识别领域层出不穷，出现了各种各样的网络架构，但是近年来都是依靠增加网络的深度和广度来提高准确率的，需要大量的使用GPU。但是要注意的是，这些在学术上的成就并不能应用到现实中，因为计算资源需求太高，而现实中的设备并没有这么强的算力。因此，作者提出了一种轻量级的CNN，大大减少了计算量，可以应用于手持设备上。下面我们直奔主...
2018-12-02 09:33:50
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原创 python快速学习系列（9）：上下文管理器
上下文管理器context manager-为什么要学context manager？·类似于decorator，TensorFlow里面出现了不少context manager·Pythonic的代码复用工具，适用于所有有始必有终模式的代码复用·减少错误，降低编写代码的认知资源（比如打开文件需要关闭文件）·提高代码可读性-context manager与decorator之间的关系...
2018-12-01 10:53:42
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原创 python快速学习系列（8）：异常处理
-异常通常出现的处理方式·条件语句：if/else·异常处理：try/except/else/finally1.python中的异常和相关语法·exception：python内置的异常类·raise：抛出异常·try：尝试运行以下语句·except：在try语句之后，捕获某个异常，为空则捕获全部异常（很危险难以debug）·else：在try语句之后，如果没有捕获到异常，则执行...
2018-12-01 10:48:45
197
原创 python快速学习系列（7）：迭代器
迭代器协议1.迭代器协议：·迭代器是一个对象·迭代器可以被next()函数调用，并返回一个值·迭代器可以被iter()函数调用，并返回迭代器自己·连续被next()调用时返回一系列的值·如果到了迭代的末尾，则抛出StopIteration异常·迭代器也可以没有末尾，只要被next()调用，就一定会返回一个值·python中，next()内置函数调用的是对象的__next__()方法...
2018-12-01 10:44:49
182
原创 python快速学习系列（6）：面向对象编程（OOP）
一、面向对象编程：1.比设计模式更重要的是设计原则：1）面向对象设计的目标：·可扩展：新特性很容易添加到现有系统中，基本不影响系统原有功能·可修改：当修改某一部分代码时，不会影响到其他不相关的部分·可替代：用具有相同接口的代码去替换系统中某一部分代码时，系统不受影响2）面向对象设计的SOLID原则：·单一职责原则：设计出来的每一个类，只有一个引起这个类变化的原因·开闭原则：对扩展开...
2018-12-01 10:38:33
293
原创 python快速学习系列（5）：装饰器
装饰器概述：-理解装饰器要从三方面入手：why?what?how?-学习装饰器要从模仿开始1.why?为什么会出现装饰器这个东西？·名称管理·显示调用·就近原则·充分复用例如：def decorate(func): func.__doc__ += '\nDecorated by decorate' return funcdef add(x,y) '''...
2018-12-01 10:26:38
158
原创 python快速学习系列（4）：闭包
闭包概述：-装饰器的本质是一个闭包，而@仅仅是一个语法糖-闭包的基础是python中的函数式一等对象-理解闭包需要知道python如何识别变量所处的作用域-自定义变量所处的作用域有三种：global，nonlocal，local1.再谈变量作用域·从内层函数的角度看，变量使用的两个维度-是否能访问：LEGB规则（Local->Enclosed->Global->Bu...
2018-12-01 10:11:36
265
原创 python快速学习系列（3）：函数式编程
之前如果学过别的编程语言的话，python学起来应该是非常快的。即使之前没有任何编程经历的话，python也是一门非常容易入手的语言。所以，让我们一鼓作气，快速入门！！！本片博文的侧重点是函数式编程，主要讲述函数相关内容话不多说，干货奉上1.docstr,即文档字符串（也就是起说明作用的），在函数下面的第一句用三引号的语句称之为docstr,不会被执行，如：def print_sigai...
2018-12-01 09:22:57
179
原创 python快速学习系列（2）：深入理解List
List在python中是非常常用的一类容器，其功能也很强大，需要加深理解和学习。1.切片 [起始位置:终止位置:步长] 左闭右开L = [‘a’,‘b’,‘c’,‘d’]newL = L[:3] #[‘a’,‘b’,‘c’]2.多重List的浅拷贝和深拷贝（非常重要）a = [[1,2,3],[4,5,6]]b = ac = copy.copy(a)d = copy.deepco...
2018-12-01 09:09:24
171
原创 python快速学习系列（1）：初识Linux和python
本博文介绍了Linux和python的基础知识，以python为主。概括性的介绍了python的基本语法。废话不多说，干活奉上Lecture 1：初识Linux和python1.shell，bash，Terminal（终端仿真程序），Consoleshell是一个程序，接受从键盘输入的命令，然后把命令行传递给OS。几乎所有的Linux发行版都提供一个名为bash的来自GNU的shell...
2018-12-01 09:00:40
5847
原创 计算机论文相关词汇
今天小白在整理电脑文档的时候，发现之前写的一些文档可能还蛮有用的（然而之前并没有开发出博客这个工具），所以重新写在这里，以便日后观看。本片博文是关于阅读计算机专业相关论文时所遇到的一些词汇，在这里总结一下（其实本小白也没有全部记住（哭泣脸））本博文将长期更新废话不多说，下面开始干活内容feasible adj. 可行的; 可用的; 可实行的; 可能的;tackle v...
2018-12-01 08:21:11
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tensorflow学习（8）：复现论文常用函数
这里总结一下博主在看源代码时所遇到的一些函数。tensorflow虽然是一个很好的编程框架，但是学习起来也很费劲，因为其中的函数很多，函数的参数也很多，难度很大，为避免遗忘，特在此记录一些常用的重要函数以及其参数的相关用法。本博文长期更新1.os.path.join(p1,p2)该函数是将路径p2添加到p1中，换句话说，p2是p1的分支，例如：a = ‘F:\data’b = os.p...
2018-11-29 11:31:01
767
Linux入门PPT
2018-12-01
空空如也
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