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原创 matlab 绘图

y1=[15.81292 16.43826 5.696203; 10.91314 8.493151 5.379747; 10.24499 7.945205 8.860759; 12.02673 13.15068 19.62025;... 5.790646 15.89041 37.34177; 7.349666 9.041096 6.012658; 10.69042 10.13699 3.7...

2018-12-07 19:25:21 253

原创 git学习1

git-30天day-1因為每個人都有一份完整的儲存庫副本,所以每次提交版本變更時,都僅提交到本地的儲存庫而已,因此提交速度非常快,也不用網路連線,可大幅節省開發時間。由於每個人都有一份完整的儲存庫副本,代表著在使用 Git 版本控管時,沒有所謂的「權限控管」這件事,每個成員都能把儲存庫複製(clone)回來,也都可以在本地提交變更,沒有任何權限可以限制。使用 Git 時,唯一能設定的權限是...

2018-11-19 23:24:39 243

原创 操作系统 入门资料

MIT xv6 github中文版xv6中文版图书MIT 课程主页学习方法先读阅读材料、视频,再写作业。

2018-11-07 09:57:31 298

原创 线性,仿射,透视 变换

平面变换包括 线性变换,仿射变换线性变换线性变换包括 旋转,镜像(翻转),伸缩(缩放),推移(错切)仿射变换仿射变换 = 线性变换 + 平移仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,它保持了二维图形的“平直性”(直线经过变换之后依然是直线)和“平行性”(二维图形之间的相对位置关系保持不变,平行线依然是平行线,且直线上点的位置顺序不变)。任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换...

2018-10-17 10:10:20 766

原创 集成学习 ensemble learning

Stacking首先我们先训练多个不同的模型,然后把之前训练的各个模型的输出作为输入来训练一个新的最终分类器的模型,以得到一个最终的输出。但在实际中,我们通常使用logistic回归作为组合策略。BaggingBagging是bootstrap aggregating的简写在Bagging方法中,利用bootstrap方法从整体数据集中采取有放回抽样得到N个数据集,在每个数据集上学习出一...

2018-10-14 13:54:21 282

原创 python plt 绘图

cv2如果是直接显示图片,可以直接用cv2.imshow(‘图框名’,array)pltimport matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure() 创建一个画布plt.show() 显示图像一般用在最后plt.savefig(‘confusion_matrix.png’, format=‘png’)plt.title(title)plt.co...

2018-10-12 09:55:25 3854 2

原创 python 快排

快排:讲序列分成左右两部分,在每个部分中选一个基准,比基准小的放到它前面,比基准大的放到它后面。左右两个指针,同时向中间移动,i++,j–,实现思路: 分成两部分需要一个partion分割函数,quicksort需要一个递归的函数图解参考快速排序的最差时间复杂度和冒泡排序是一样的都是O(N2),它的平均时间复杂度为O(NlogN)a= [6 , 1 , 2, 7,9, 3, 4, 5,...

2018-10-08 21:35:53 902

原创 2d-3d坐标转换

对于常规相机,SLAM里使用针孔相机模型 简而言之,一个空间点[x,y,z]和它在图像中的像素坐标[u,v,d] (d指深度数据) 的对应关系是这样的:u=x⋅fxz+cx,u=x⋅f_xz+cx,u=x⋅fx​z+cx,v=y⋅fyz+cy,v=y⋅f_yz+cy,v=y⋅fy​z+cy,d=z⋅s,d=z⋅s,d=z⋅s,其中,fx,fy指相机在x,y两个轴上的焦距,cx,cy指...

2018-10-04 20:35:59 5694 1

原创 图像数据增强的若干方法

图像分类的数据集非常大。尽管如此,依然需要数据增强来提高模型泛化能力。数据增强一般包括重新缩放图像的随机裁剪、随机水平翻转、随机 RGB 颜色与亮度变换等技术。此外,也存在不同的缩放、裁剪等技术(即单尺度训练 vs 多尺度训练)。在测试阶段进行多裁剪评估也是经常使用的途径,不过该方案的计算成本更昂贵且性能改进有限。请注意,随机缩放和裁剪的目标是在不同尺寸和位置上学习对象的重要特征。Keras 并...

2018-10-01 15:49:50 2165

原创 过拟合怎么办

增加样本增加样本和预处理应该是最靠谱的方法dropout在容易过拟合的层前加drop,比如全连接层,还有lstm层,lstm层基本就是4倍的kernel×input_dim的一个全连接层正则化慢慢调了,正则化的幅度最好不要掩盖原有loss分类的幅度l1正则化会使参数变得稀疏,具有更强的维度选择性l2正则化会使模型的参数整体不至于太大。early stop治标不治本…你要想停随时...

2018-09-30 10:59:58 929

原创 skeleton 代码

papercodeCo-occurrence Feature Learning from Skeleton Data for Action Recognition and Detection with Hierarchical Aggregation.codepaperNTU\SBU\PKU-MMDModeling Temporal Dynamics and Spatial Config...

2018-09-29 11:27:26 1551

原创 ciataion

papercodeC3D + BiGRU单张图片动作识别still image,single image action recognitionSingle Image Action Recognition by Predicting Space-Time Saliencyhttps://arxiv.org/abs/1705.04641Single image action reco...

2018-09-29 09:10:04 227

原创 xception

depthwise separable convolution,其实就是将传统的卷积操作分成两步,假设原来是3*3的卷积,depthwise convolution先用M个3*3卷积核一对一卷积输入的M个feature map,不求和,生成M个结果;pointwise convolution然后用N个1*1的卷积核正常卷积前面生成的M个结果,求和,最后生成N个结果...

2018-09-28 23:08:47 285

原创 python 中数据结构的存储方法

python中的一切都是对象,任何自定义的数据结构都可以写成类一、线性表1.数组实现list, import array, np.array常用方法append,extend, insert ,remove …更多可参见python tutorial list2.链表最后一个节点没有后继节点了,因此它的指针指向空即NULL循环链表最后一个指针指向链表头单链表class Sin...

2018-09-28 00:09:10 1376

原创 python 二叉树遍历 DFS和BFS

pythonDFS

2018-09-27 19:02:12 1905

原创 CS231N assignment1 SVM

from cs231n.classifiers.softmax import softmax_loss_naive线性分类器a score function that maps the raw data to class scoresa loss function that quantifies the agreement between the predicted scores and t...

2018-09-26 20:58:21 517

原创 CS231N assignment 1 KNN

cs231n 的作业一直写写停停,实在是太对不起自己了,其实作业还是挺有意思的自己用conda create先创建了一个虚拟环境,pytorch36,链接到jupyter-notebook的kernel具体配置jupyter的kernel以后有空再整理1. knn.ipynbknn的作业有两个目的,一个是弄明白numpy的broadcast机制,第二个是尝试交叉验证。from cs231...

2018-09-26 17:10:24 209

原创 python copy

直接赋值:其实就是对象的引用(别名)。>>> a= [1,2,3]>>> b=a>>> b.append(4)>>> b[1, 2, 3, 4]>>> a

2018-09-22 20:25:46 1070

转载 [cv2] python cv2

1.cv2.imread(文件名,标记)读入图像,cv2.IMREAD_COLOR():读入彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE():以灰度模式读入图像import numpy as np import cv2 img = cv2.imread(‘45.jpg’,0)2.cv2.imshow()显示图像cv2.waitKey()等待键盘输入,为毫秒级cv2.destroyA...

2018-09-21 22:22:27 1872

原创 attention map注意力可视化 feature map可视化

prepare1.加载模型,利用get_layer 来获取某一层的参数 (为了attention map)将attention map,当做二值图片?resize,再与原图相乘2.每次输入一张图片,利用model.predict获取某一层的feature map的输出参考博客1...

2018-09-20 20:15:01 28520 9

原创 [keras] triplelet loss

参考github

2018-09-20 19:55:45 1553

原创 [PersonReID] Part-Aligned Representations for Person Re-Identification

ICCV2017 paper: Deeply-Learned Part-Aligned Representations for Person Re-Identificationcodecaffe 网络结构代码caffe网络结构可视化网络结构

2018-09-20 14:31:05 347

原创 [python] 捕获异常

try: fh = open("testfile", "w") fh.write("这是一个测试文件,用于测试异常!!")except IOError: print "Error: 没有找到文件或读取文件失败"else: print "内容写入文件成功" fh.close(

2018-09-19 19:56:53 131

原创 python实现 K折交叉验证/hold out

数据集split 文件的划分数据集的划分代码

2018-09-18 09:27:10 2263

原创 [机器学习] 集成学习 stacking

1.平均法2.投票法3.学习法参考https://blog.csdn.net/Julialove102123/article/details/78475774 https://blog.csdn.net/savinger/article/details/52862004

2018-09-17 17:22:26 298

转载 [调参] 初始化不正确

输出keras每层激励的方差如果参数初始化不正确,那整个训练过程会越来越慢,甚至直接停掉。不过我们可以很容易发现这个问题。表现最明显的数据是每一层的激励和梯度的方差(波动状况)。举个例子说,如果初始化不正确,很有可能从前到后逐层的激励(激励函数的输入部分)方差变化是如下的状况: 我们用标准差为0.01均值为0的高斯分布值来初始化权重(这不合理)Layer 0: Variance: 1...

2018-09-14 11:11:00 244

原创 confusion matrix 混淆矩阵绘制

原理横轴一般是predict label,纵轴是ground truth label,对角线是预测正确的概率或个数绘制sklearn 中confusion_matrix函数的使用: sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None)参考如何用python画好conf...

2018-09-13 19:47:57 4204

原创 [keras] keras测试

keras 测试计算confusion matrix输出softmax层的结果,统计误分类的结果

2018-09-13 19:02:42 2836

转载 [keras] 观察精度/mtlplotlib

https://www.cnblogs.com/tectal/p/9426994.html

2018-09-13 00:31:06 417

原创 [机器学习 ] 优化器optimizer

http://ruder.io/optimizing-gradient-descent/

2018-09-12 19:15:06 241

原创 [keras] 模型保存、加载、model类方法、打印各层权重

Model(Container)fit evaluatepredicttrain on batch # fit generator calls this functest_on_batchpredict_on_batchevaluate_generatorpredict_generatorContainer class Container(Layer): "...

2018-09-12 17:01:28 10752 1

原创 [keras] 中间层输出

如果参数初始化不正确,那整个训练过程会越来越慢,甚至直接停掉。不过我们可以很容易发现这个问题。表现最明显的数据是每一层的激励和梯度的方差(波动状况)。举个例子说,如果初始化不正确,很有可能从前到后逐层的激励(激励函数的输入部分)方差变化是如下的状况: 我们用标准差为0.01均值为0的高斯分布值来初始化权重(这不合理)Layer 0: Variance: 1.005315e+00Layer ...

2018-09-12 12:06:54 1249

原创 [基础网络] ZF Net Keras 实现

def conv2d_maxpool(x, filters, conv_size=(3,3), padding='valid', strides=(1, 1), pool_strides =(2,2),pool_size = (3,3) name=None): x = Conv2D( filters, conv_siz...

2018-09-11 23:22:43 488

原创 [keras] 常用层

keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding=’valid’, data_format=None)keras.layers.GlobalMaxPooling2D(data_format=None) default =channel last

2018-09-11 23:18:26 326

原创 [linux]正则化表达式 常用命令

grepgrep [options] regex [file…] grep 程序会在文本文件中查找一个指定的正则表达式,并把匹配行输出到标准输出。 这里的 regx 是指一个正则表达式。 选项 含义 -i 忽略大小写。不会区分大小写字符。也可用–ignore-case 来指定。 -v 不匹配。通常,grep 程序会打印包含匹配项的文本行。这个选项导...

2018-09-11 10:41:08 369

原创 [keras] tensorflow backend 常用函数

K.tile(input_tensor , tile_tensor)对tensor进行复制 同tf.tile() K.tile(inputs,[1,1,1,512]) #inputs是四维张量,[batchsize,width,height, channels] #把channel第四维复制512倍 经常搭配Kexpand_dims(x, axis=-1)...

2018-09-10 23:28:31 8028 1

原创 finetune/迁移学习 问题

主网络:VGG19 参数: imagenet finetune最后一层,动作分类,10类 最高精度:0.59 loss2.1 其他精度:0.55 loss 1.4710类的cross entrophy精度-ln0.1 =2.3 问题1:为什么loss最低的,精度反而不是最高 问题2:精度不高 问题分析: 新的数据库较小,并且和pre-trained model所使用的训练数据...

2018-09-10 21:40:16 759

原创 [python] 文件复制/路径检测

import shutilshutil.copytree(sourceResDir, dstResDir) 复制目录,olddir和newdir都只能是目录,且newdir必须不存在文件的拷贝用shutil.copyfile(srcFilePath,dstFilePath) oldfile和newfile都只能是文件shutil.copy( src, dst) 复制一个文件,到一...

2018-09-10 21:02:24 468

原创 [python] 字符串

常用函数len lstrip strip rstrip字符串格式化>>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000)'Hi, Michael, you have $1000000.'#格式化整数和浮点数还可以指定是否补0和整数与小数的位数print('%2d-%02d' % (3, 1)) prin...

2018-09-10 18:07:18 106

原创 [keras] 多GPU运行设置/固定权重

1.所需要的库from keras.utils import multi_gpu_model 参考keras官方文档multi-gpu keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=None, cpu_merge=True, cpu_relocation=False)2.模型包装 model = Model(inputs=input_rgb,out...

2018-09-10 15:28:24 2675

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