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RSS订阅原创 泛型小结
1，什么是泛型？A: Java泛型(generics)是JDK5中引入的一种参数化类型特性2，为什么使用泛型，使用泛型的好处？A: 1. 代码更健壮(只要编译期没有警告，那么运行期就不会出现 ClassCastException) 2. 代码更简洁(不用强转) 3. 代码更灵活，复用3,参数化类型（泛型的本质） 把类型当参数一样传递，或者把指定的数据类型指定为参数 <数据类型>只能是引用类型(泛型的副作用) 举个例子...
2020-10-11 23:25:55
269
原创 目标检测知识点整理
知识整理===========================================传统目标检测 一、训练 a. 生成正负样本图像(Box边框) --1. 窗口滑动，设置不一样的scale尺度 --2. Selective Search产生Box边框 b. 使用HOG、LBP等方式提取样本图像的高阶特征 c. 使用高阶特征训练SVM分类器 二、预测 a. 对待预测样本使用和训练阶段中相同的方式提取.
2020-06-19 21:17:03
325
原创 SPP/Fast R-CNN/Faster R-CNN/r fcn
1,SPP spatial pyramid pooling空间金字塔池，基于图像金字塔 SPP-net解决了R-CNN重复提取候选区域特征的问题，同时允许各种尺寸图像作为输入，解决了图像畸变的问题，2，R-CNN的作用比较强,其主要缺陷就是效率问题: 计算量大,速度慢:每张图像的每个Propasal均需要通过CNN提取高阶特征、SVM进行分类操作。 图像失真:每个Propasal区域在输入CNN网络之前,需要进行warp拉伸操作,可能会影响图 像质量以及模型效果。3...
2020-06-19 20:44:21
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原创 文档在线转换
文档格式转换https://convertio.co/zh/download/fac20c23a8a8750b0711df03062ef0dba44ce9/
2020-06-19 20:40:48
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原创 深度学习库
介绍几个高阶深度学习库，可以理解为高度模块化的神经网络库。1，kerasfrom tensorflow.contrib import kerasfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data//1，keras的核心数据结构是“模型”，模型是组织网络层的方式model = keras.models.Sequential(layers=[ keras.layers.Reshape(target_shape=(28, 28,
2020-06-17 20:05:05
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原创 数据标注
1,什么是数据标注 数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材的过程。2，数据标注流程 数据采集-> 数据清洗->数据标注->数据质检3，有多少智能，就有多少人工 数据处理的量级与质量直接关系到机器的智能程度4，数据来源 系统的日志采集 互联网数据采集 app移动端数据采集 数据服务机构进行合作5，质量标准 ...
2020-06-16 22:10:11
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原创 目标检测
1，传统的目标检测 利用不同尺寸的滑动窗口框出图中的某一部分作为候选区域 提取候选区域相关的视觉特征。比如人脸检测常用的Harr特征;行人检测常用 HOG特征等 利用分类器进行识别,比如常用的SVM模型 传统目标检测，DPM中将物体看成是多个不同组件的结合,其效果不错,但是 检测速度相对比较慢2，目前主流的目标检测 two-stage检测算法 首先产生候选区域，然后对候选区域进行分类R-CNN SPPNET Fast R-CNN...
2020-06-14 09:27:29
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原创 android面试-kotlin
kotlin相比java的一些变化 方法名fun,变量和参数命名，前面是名称，后面是类型 创建对象不用new ，直接对象名加括号 控件不用findeviewbyid 重写override,改为写在前面 继承用分号：,实现用逗号， !!后的对象不可为null，会抛异常 构造方法可以卸载类名后 对象实体的构建，不用setter 和getter了 val表示常量 final. var 表示可修改 when代替swi...
2020-06-12 08:28:13
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原创 Android面试
android面试1，简述事件分发机制2，Activity的生命周期3，Fragment生命周期5，内存溢出6，适配问题：文字适配；软键盘适配；机型适配 7，自定义view8, handler9，网络请求 okhttp(同步/异步；原理；拦截器；设计模式) retrofit 原理10，架构 rxjava11 ，动画12，性能优化，内存泄漏，内存优化13，常见设计模式14，view的绘制流程15 sparseArray16 静态注册广播和...
2020-06-10 15:41:26
490
原创 android面试题-java
java方面1，arraylist linklist vector区别2，set与map集合；hashmap和hashtable区别 ；hashmap实现原理；3，接口和抽象类的区别4, 泛型；泛型擦除；泛型的好处；通配符5，String ,StringBuffer,StringBuilder区别，String a=a+b 创建几个对象6，进程和线程；线程创建的几种方式；如何保证多个线程按顺序执行；start run 的用法；sleep yield wait的区别； ...
2020-06-10 12:59:22
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原创 Opencv
1,HSV颜色空间Hue:色调Saturation:饱和度Value:明亮度2，opencv读取的是BGR,跟我们RGB有区别。3，图像位运算实际上x进行“非”操作，就是x->-x-1
2020-06-05 13:01:04
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原创 PIL
PIL：Python Imaging Library，图像标准处理库1，图像的保存和存储，展示from PIL import Image# 读取图像img = Image.open('./b.jpg')# 基本属性# img.format: 返回图像的类型, eg: PNG, JPEG...# img.mode: 返回图像的通道类型，eg：L、RGB、RGBA...# img.size: 返回图像的大小，eg: (width, height)print((img.format,
2020-06-04 16:57:34
138
原创 pytorch
1,安装以mac环境下的pycharm为例，preference->project interpreter->查看package下有没有torch库，没有点击“+”,搜索torchvision，点击install package，等待安装完成后即可。package下会出现torch 和torchvision则成功。2，基于pytorch实现线性回归import numpy as npimport torchfrom torch.autograd import Variable
2020-06-04 12:12:27
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原创 RBF算法
BP使用激活函数，全局逼近RBF使用径向基函数，局部逼近RBF神经网络训练分为两个阶段1，无监督学习，从样本中选择记忆样本/中心点，可以使用聚类算法，也可以选择随机给定的方式2，监督学习，计算样本经过rbf转换后，和输出的关系/权重，可以使用bp算法，也可以使用简单的数学公式计算关于RBF算法的代码实践用到的技术点：Kmeans算法 numpy.linespace numpy.random使用# -- encoding:utf-8 --"""Create by ibf o.
2020-05-21 16:37:46
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原创 BP和FP
通过查看源码发现，其实该优化算法，train_op = opt.minimize(loss)包含一次，前向过程fp_op = opt.compute_gradients(loss)和反向过程bp_op = opt.apply_gradients(fp_op)def f1(): w = tf.Variable(initial_value=[[1], [1], [1]], dtype=tf.float32) b = tf.Variable(initial_value.
2020-05-20 09:09:39
620
原创 tensorflow
1，可视化调用TensorFlow下的summary下的函数，如tf.summary.scalar 标注标量信息，tf.summary.scalar('loss', loss)# 获取一个日志输出对象writer = tf.summary.FileWriter(logdir='./models/14/graph', graph=sess.graph)# 获取所有的summary输...
2020-05-06 21:53:41
114
原创 mac终端切换python版本
1，在终端直接输入python --version,查看版本信息(base) (base) tangxbdeMBP:~ tangxb$ python --versionPython 3.6.0 :: Anaconda 4.3.1 (x86_64)2，先查看python3.7版本是否存在(base) (base) tangxbdeMBP:~ tangxb$ python3.7Py...
2020-05-01 17:24:07
2365
原创 基于tensorflow实现线性回归的模型训练预测
基于tensorflow实现线性回归的模型训练预测import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfif __name__ == '__main__': with tf.Graph().as_default(): # 一、执行图的构建 # a. 定...
2020-05-01 11:37:09
437
原创 机器学习实战-决策树
knn的缺点是无法给出数据的内在含义，而决策树的主要优势是数据形式非常好理解。决策树的一个重要任务就是理解数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，这些机器根据数据创建规则的过程，就是机器学习的过程。专家系统中经常使用决策树1、决策树的构造在构造决策树时，需要解决的第一个问题就是，当前数据集上那个特征在划分数据分类是起决定作用。为了找到决定性特...
2019-06-08 07:58:18
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原创 机器学习实战-k近邻算法
k-近邻算法概述k-近邻算法采用测量不同特征之间的距离方法进行分类k-近邻算法（knn）:存在一个样本数量集合，也称训练样本集，并且样本几张每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入每一标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本几种数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签。通常k是不大于20的整数使用knn算法分类爱情片和动作片，...
2019-06-04 07:55:29
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原创 机器学习实战-支持向量机
感知器模型感知器模型就是试图找到一条线，能够将所有的二元类别分割开。如果是高维空间就是找到一个超平面，能够将所有的二元类别分割开。算法是在数据中找出一个划分超平面，让尽可能的数据分布在这个平面的两侧。实际中符合要求的超平面是可能存在多个点的。模型的核心思想，让距离超平面最近的点尽可能的远离超平面。SVM几个重要名词解释1，线性可分：在数据集中可以找出一个超平面，将两组数据分开，这个...
2019-06-02 18:38:19
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原创 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序
安装tensorflowpip install tensorflow==1.4.0在安装完tensorflow后执行>>> import tensorflow as tf时，报错，错误信息Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ...
2019-05-28 12:26:20
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原创 梯度下降
1,单变量梯度下降案例y=f(x)=梯度下降的公式import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef f(x): return x ** 2def h(x): return 2 * xxarray = []yarray = []x = 2step = 0.8f_change = ...
2019-05-19 18:01:12
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原创 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
前言朴素贝叶斯。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始，最简单的假设。1，基于贝叶斯决策理论的分类方法贝叶斯决策理论的核心思想，就是在统计数据中，选择最高概率的决策。考虑点有几种a,使用knn，进行1000次距离计算 （计算量太大）b,使用决策树，分布延x轴，y轴划分数据 （不会非常成功）c,计算数据点属于每个类别的概率，并进行比较 （选择这个）2，...
2019-05-16 08:24:40
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原创 机器学习实战-预测数值型数据：回归
1，用线性回归找到最佳拟合直线回归的目的是预测数值型的目标值。回归方程（regression equation）主要是求回归系数，一旦有了回归系数，在给定输入，做预测就是用回归系数乘以输入值，在将结果全部加在一起，就得到了预测值。（因为回归系数是一个向量，输入也是向量，这些运算就是求出二者的内积）回归的一般方法：1）收集数据：采用任意方法收集数据2）准备数据：回归需要数值型数据...
2019-05-13 10:36:37
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原创 排序算法
一、冒泡排序重复比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个def bubble_sort(arr): # 获取数组的长度 n = len(arr) # 遍历数组进行数组的排序 for i in range(n): for j in range(n - 1): #循环n-1次 if arr[j] > a...
2019-05-08 16:37:26
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原创 机器学习实战-树回归
介绍CART(classification and regression trees 分类回归树）：该算法既可以用于分类，还可以用于回归。利用python来构建并显示回归树。主要介绍：CART构建回归树，树剪枝技术（防止树的过拟合）。模型树算法：与回归树算法不同，该算法需要在每个叶节点上都构建出一个线性模型。构建过程中调参：使用python的tkinter建立图形交互界面1.复...
2019-05-06 22:03:05
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原创 matplotlib
导入import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np解决中文显示问题mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False基本图形'''绘制线条或标记的轴。参数是一个可变长度参数，允许多个X、Y对可...
2019-04-29 14:51:45
86
原创 pandas
pandas引入from pandas import Series, DataFrameimport pandas as pdSeries：一种类似于一维数组的对象，是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。仅由一组数据也可产生简单的Series对象。注意：Series中的索引值是可以重复的。DataFrame：一个表格型的数据结构，包含有一组...
2019-04-16 18:00:13
153
原创 NumPy数组
ndarrayNumPy的数组类被称作ndarray。通常被称作数组。一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组ndarray创建zeros函数：创建指定长度或者形状全零数组ones函数：创建指定成都为1的全1数组array函数：接受一个普通的python序列，并将其转换成ndarray。比如元组转成ndarrytup=(1,2,3,4,5)print...
2019-04-16 13:57:28
187
翻译 python切片
摘录廖雪峰网站定义一个list： 1 L=['haha','xixi','hehe','heihei','gaga'] 取其前三个元素：>>> L[0],L[1],L[2]('haha', 'xixi', 'hehe')这个方法有点蠢，因为如果元素非常多，我们需要取其前N个元素，怎么办？可能会想到用循环：...
2019-04-15 15:23:54
270
原创 自定义dialog
package com.example.dialogself;import android.app.AlertDialog;import android.app.Dialog;import android.content.DialogInterface;import android.os.Bundle;import android.support.v7.app.Acti
2015-06-04 22:12:59
138
空空如也
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