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原创 我的博客搬迁啦
2011-2014年博客见：在河之洲-博客园 2013-2016年博客见:在河之洲-csdn 2016至今博客见：在河之洲-gitpage 我的简书专题:计算机视觉与机器学习
2017-03-27 21:38:19
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原创 由底层和逻辑深入剖析c++系列
在2013年大二暑假，我在学完汇编之后又学了一遍c++，准备用汇编反编译一下c++来了解其语言运作的底层奥秘，因此准备写一系列的文章，但是由于时间关系，只写了三篇。现在看这些文章，虽然有的地方写的不成熟，但是整体很是相当有深度的，整理在这里方便后期更新。由底层和逻辑说开去–c++之引用的深入剖析由底层和逻辑说开去——c++之类与对象的深入剖析由底层和逻辑说开去 —— 内存对齐机制深入剖析关于
2015-06-03 15:15:59
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原创 由一段代码说开去系列
我在2012年底大二寒假和春节的时候，在博客园上总结了STL库的粗浅用法和c++的一些技巧，写成一个系列的博文。后来搬家到CSDN博客，也把这个系列搬了过来，过了两年多再来看这个系列，虽说写的很初级，但是里面的一些c++编码风格和技巧还是值得借鉴的。所以定期整理自己的博客还是很有必要的，这样可以方便管理。 由于申请专栏太磨蹭了，因此写成一个系列文章放在自己添加的栏目系列文章区，方便以后的查看，同时
2015-06-03 15:02:57
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原创 tensorflow学习笔记
title: tensorflow学习笔记date: 2017/11/20 12:04:12categories:深度学习tags:目标检测深度学习神经网络matplotlib.pyplot 的使用：import matplotlibmatplotlib.use('Agg')import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figu...
2019-11-12 12:09:09
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原创 linux常用操作
title: linux常用工具date: 2018/2/13 22:04:12tags:linuxExpect脚本安装方法：sudo apt-get install tcl tk expect脚本例子自动SSH连接：#!/usr/bin/expectset timeout 30set ip [lindex $argv 0]spawn ssh -l maxiaol...
2019-11-12 12:07:57
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原创 从编译器的辅助信息看c++对象内存布局
编程cpp预知识本文的内容使用的是32位的编译器编译出的结果，可以打印出类的内存布局信息DevCPP IDE这个IDE是我比较喜欢的windows下的cpp的IDE之一，它有一个工具->编译选项，可以选择编译器类型，也可以在编译选项中加入一些信息，为了能够输出内存布局信息，我在编译时加入以下命令--std=c++11 -fdump-class-hierarchy -f...
2019-11-12 11:58:34
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原创 zsh的配置
zsh简介待补充…zsh拥有极强的命令补全、智能提示功能，并且能够记录工作目录参考为什么说 zsh 是 shell 中的极品？安装配置zsh安装脚本如下:# download and unpackwget -O zsh.tar.gz https://sourceforge.net/projects/zsh/files/latest/downloadmkdir zsh &&a...
2019-11-12 11:57:23
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原创 gitlabci 进阶
持续集成自动化测试虚拟化CI好用的一些runnerssh ： runner中指定远端机器，传artifacts需要在远端安装gitlab-runnerdocker：runner中指定imageCI好用的一些variableCI_PROJECT_NAME: 项目名称CI_PROJECT_PATH: 项目在本地的相对路径CI的触发条件when alwaysonly -...
2019-11-12 11:56:35
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原创 CI从入门到放弃
持续集成自动化测试虚拟化Introduce to GitLab CIGitLab CI(Continuous Integration )从GitLab8.0开始就集成于GitLab中，后端的Runner使用.gitlab-ci.yml file 文件来描述对项目进行配置，.gitlab-ci.yml文件告诉GitLab运行器该做什么。 默认情况下，它运行一个包含三个stage的pi...
2019-11-12 11:55:57
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原创 简洁的vim配置
date: 2018/6/9 22:04:12tags:工具linuxvim配置好了是可以很高效的，但是现在一些vim配置文件写得很复杂，导致拖慢了vim的执行速度，因此我自己写了一个精简的vimrc，里面只包含我真正需要的东西。vim好用的插件使用vundle管理插件，所以在使用该配置之前执行git clone https://github.com/VundleVim/Vu...
2019-11-12 11:54:05
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原创 gluon的使用经验
深度学习目标检测深度学习神经网络学到的新知识bn放在relu后面BN应该放在relu后用于分类、检测和分割的移动网络 MobileNetV2如何评价MobileNetV2卷积核的数量卷积神经网络 — 从0开始当输入数据有多个通道的时候，每个通道会有对应的权重，然后会对每个通道做卷积之后在通道之间求和。所以当输出只有一个的时候，卷积的channel数目和data的cha...
2019-11-07 21:03:38
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原创 不会装cuda配环境的小学生怎么躺撸caffe
DL如今已经快成为全民玄学了，感觉离民科入侵不远了。唯一的门槛可能是环境不好配，特别是caffe这种依赖数10种其它软件打框架。不过有了docker和k8s之后，小学生也能站撸DL了。
2017-06-26 17:46:16
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原创 比较型排序与非比较型算法的总结对比
桶排序、计数排序、基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数。
2016-09-12 10:57:43
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原创 [林轩田]14-规范化
规范化多项式集合回归约束宽松的回归约束 looser constraint 稀疏规则化规则化的Wregweight decay regularization矩阵形式表示规则化回归问题选择最好的惩罚函数L1L2 规范参考资料 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的
2016-08-18 16:20:22
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原创 [林轩田]13-过拟合的危害
目录13-过拟合的危害什么是过拟合overFittingunderFitting过拟合的原因精确实验探究overfit程度的影响因素deterministic 噪声过拟合的解决办法其他资料13-过拟合的危害什么是过拟合如下图我们本来想要的是蓝色的二次曲线，取了五个点，但是我们使用红色的四次曲线穿过这5个点，使得 Ein E_{in} 很小但是我们从图像上可以看到 Eout E_{o
2016-08-17 17:15:57
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原创 [林轩田]12-非线性变换
二次方程的hypothesis对称中心在原点的二次方程一般情形的二次式非线性变换空间变换非线性变换的代价z空间的维度z空间的计算和存储代价二次方程的hypothesis对于非线性的数据分类，如果我们使用线性模型，就会使得Ein很大，分得不好。对称中心在原点的二次方程现在我们考虑如何用二次方程（圆的方式）来进行separate: 我们可以使用半径平方为0.6的圆可以将它分开 。这里我们进
2016-08-16 21:30:15
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原创 11-分类的线性模型
三种线性模型错误衡量现在如果用这三个方法都用于二值分类的话，那么它们各自的错误衡量就变为： s表示用这个模型得出的分数,取值范围应该跟原来是一样的,线性回归的s=wx取值范围为实数R，logistic回归的取值范围为0-1（一个概率） ys：合起来表示正确的分数把三个模型的错误衡量表示在同一个坐标轴上面。cross entropy error :CE， logistic regression的e
2016-08-14 20:37:01
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原创 10-logistic regression
以下是台大林轩田老师讲的机器学习基石第10课的学习笔记 。软性二值分类(soft binary classification)目标函数这里我们的二值分类和硬性二值分类的数据是一样的，但是目标函数是不一样的。而软性二值分类所真正需要的数据是跟目标函数一样的概率，但是我们收集的数据却是分类的结果。logistic hypothesis对于提取的特征向量： 计算各个分量的加权分数，但我们需要把这个
2016-08-12 21:36:23
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原创 cpp11新特性详解与应用
以下是我最近几个星期学习c++11做的一些记录，包括收集的一些信息，整理的相关概念和写的一些测试代码。具体相关代码我写了24个cpp文件，托管在来github上面cpp11，记录一下。Lambda表达式构成为了描述一个lambda，你必须提供： 它的捕捉列表：即（除了形参之外）它可以使用的变量列表（”[&]” 在上面的记录比较例子中意味着“所有的局部变量都将按照引用的方式进行传递”）。如果不需要捕
2016-08-08 14:37:39
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原创 python学习笔记8——公约数与公倍数问题
python学习笔记8——数学中的约数问题问题问题1:最大公约数给你两个正整数a和b， 输出它们的最大公约数问题2：最小公倍数给你两个正整数a和b， 输出它们的最小公倍数问题3: 求解100以内的所有素数输出100以内的所有素数，素数之间以一个空格区分问题4: 公约数的个数给你两个正整数a,b, 输出它们公约数的个数。问题5： 逆解最大公约数与最小公倍数我们经常遇到的问题是给你两个数，要你求最大公
2016-07-03 18:27:40
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原创 论文分析A Key Volume Mining Deep Framework for Action Recognition
行为识别的意义难题所在Action Recognition 是计算机视觉中比较难的一个问题。因为：不同人完成同一种动作的方式有很大差异。比如同样是挥手，有些人举得很高幅度很大，有些人动作很矜持；同一种动作往往会有很多亚类。收集数据时候，很难为每一个亚类都收集足够的训练样本。比如拳击就可以包括上勾拳，平勾拳，斜勾拳等众多亚类。数据很难收集。这是因为视频的精细标注（标注每个动作发生的时空位置）工作
2016-06-19 12:42:30
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原创 python学习笔记7——列表中整数乘积末尾0的问题
问题描述1:给你一个正整数列表 L, 如 L=[2,8,3,50], 输出L内所有数字的乘积末尾0的个数, 如样例L的结果为2.(提示:不要直接相乘,数字很多,可能溢出)描述2：给你一个正整数列表 L, 如 L=[2,8,3,50], 判断列表内所有数字乘积的最后一个非零数字的奇偶性, 奇数输出1,偶数输出0. 如样例输出应为0思路将10分解为2*5，注意这里只能分解为2*5，所以我们可以将列表
2016-06-16 19:56:11
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原创 k均值聚类与谱聚类的两个实例
k均值聚类算法逻辑先进行初始化中心点和每个点的归属类根据每个点与原中心点的距离找到最近的中心点作为归属类根据每一类的所有点的特征计算平均值来确定新的中心点位置重复2和3直到所有点的归属都不再变化为止python生成随机数据一维数据用np.random.rand方法多维数据就用np.random.multivariate_normalpython保存矩阵到文件Numpy提供了几种数据保存的方
2015-12-25 12:26:10
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原创 c#将文件写入mysql中和从mysql中读数据
主代码这样需要自定义mysql的连接参数;主要代码如下MySqlCommand cmd = new MySqlCommand();cmd.CommandText = sql;//这句需传参数;cmd.CommandType = CommandType.Text;cmd.Parameters.Add("@id", MySql.Data.MySqlClient.MySqlDbType.Int16);
2015-11-13 23:31:54
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原创 python学习笔记6—文件操作来生成船只侧面图像的描述文件
最近在做船只检测的工作需要大量的正样本，之前的一些样本各种形态的船只都有，这一次训练分类器希望使用只含船只侧面的图像，这样检测船的侧面的成功率可能会提高一点。这样就需要大量的船只侧面图像，并生成描述文件。这里我们之前已经生成过全船只的描述文件，只需要挑出侧面的图像，然后根据有的图像从原描述文件中选取存在的图像的描述信息保存在新的描述文件 描述文件的内容大概是这个样子的224871_0.jpg 1
2015-08-25 16:43:07
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原创 python学习笔记5—序列与列表的操作
序列乘法用数字x乘以一个序列会生成新的序列，而在新的序列中，原来的序列将被重复x次。 比如输出10个空格可以写成print(' '*10)in语句in语句可以判断一个元素是否在序列里面。userAndPin = {'lichao':'123456','chenzhao':'123456','wangfei':'123456'}name=input('请输入用户名：')if name in us
2015-08-25 16:41:27
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原创 从错误中学python(5)——list的sort方法
题目：对一个列表进行排序错误的解法>>> lst=[9,2,6,4,1]>>> lst[9, 2, 6, 4, 1]>>> y=lst.sort()>>> y>>> list的sort是本地排序的，返回的是None,所以结果lst是排序后的列表,y是None。 相似的原因，下面的做法也是错的>>> lst=[9,2,6,4,1]>>> lst[9, 2, 6, 4, 1]>>> (
2015-08-24 21:28:49
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原创 python学习笔记4——解析xml、文件操作
最近在做船只检测方面的事情，需要大量的负样本来训练adaboost分类器。我从网上下载到一个pascal_voc的数据集，需要找到不包含船只的那些复制出来。 之前用c#写了一个 现在联系用python联系一下import glob,os,xml.etree.cElementTree as ET,shutilfatherDir = r'E:\迅雷下载\VOCtrainval_11-May-201
2015-08-20 11:35:43
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原创 从错误中学python(4)——最小公约数与辗转相除法
题目给你两个正整数a和b， 输出它们的最大公约数辗转相除法辗转相除法的步骤def gcd(b,a): b,a=a,b%a if a==0: return b else: return gcd(b,a)即就是取如果b与a不能整除，就取a和b除以a的余数再考察是个递归的思路。理解可以从两个角度去理解辗转相除法1.举例法一张长方形纸，长2703厘米，
2015-08-18 17:03:44
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原创 从错误中学python(3)——求素数
题目输出100以内的所有素数，素数之间以一个空格区分定义函数法这个方法代码比较多def isSushu(x): for i in range(2,x): if(x%i==0): return False return Trueprint(' '.join([str(y) for y in [x for x in range(2,100) if
2015-08-12 21:41:13
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原创 c#解析XML文件来获得pascal_voc特定目标负样本
最近在做船只识别方面的事情，需要大量的负样本来训练adaboost分类器。我从网上下载到一个pascal_voc的数据集，需要找到不包含船只的那些复制出来。数据集特点对于每个图片有一个xml文件，介绍了这个文件的信息，有个object标签介绍了图片中目标类别 比如上面这副图片的xml文件为：<annotation> <folder>VOC2007</folder> <file
2015-08-12 13:57:06
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原创 python学习笔记3
合并字符串r来形成原始字符串 +不能像c#一样直接连接一个字符串和有关数值。切片可以 从头开始也可以倒数计数，也可以间隔一定距离取>>> numlist=list(range(100))>>> numlist[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25,
2015-08-11 19:57:26
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原创 从错误中学python(2)————字符串转浮点数
题目自己编写函数:利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串’123.456’转换成浮点数123.456： 题目来源——致敬廖雪峰解决过程初步的解决方法def str2float(s): def char2num(s): return {'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':
2015-08-11 19:40:54
1543
原创 从错误中学python(1) —— 规范化英文名字
题目利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：[‘adam’, ‘LISA’, ‘barT’]，输出：[‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’]： 题目来源——致敬廖学峰定义函数法错误的尝试def normalize(name): name=name.lower() name[0]=name[0]+'A'-'a' re
2015-08-11 16:41:58
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原创 用c#编写爬虫在marinetraffic下载船只图片
最近在做船只识别方面的事情，需要大量的正样本来训练adaboost分类器。于是到marinetraffic这个网站上下载船只图片。写个爬虫来自动下载显然很方便。网站特点在介绍爬虫之前首先了解一下marinetraffic这个网站的一些特点： 1. 会定期检测爬虫行为，如果认为有爬虫大量下载图片。会把该连接加入黑名单，后几天都没办法下载。 2. 船只图片资源差异大，有的船只有1000多张图，有的船
2015-08-11 10:32:36
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原创 git命令使用心得
最近学习了一下git命令来操作一下库，发现git命令虽然不多（当然也不算少），但是它们组合起来功能很强大，更重要的是很多命令在不同的状态下发挥的效果不一样，本博文总结了一下git命令，并详细说明了一些命令的趣事。Git命令命令小结 命令 功能 git init 把当前文件夹初始化为默认的git库 git add 文件名 向git库中添加一个文件 git rm 文件名 从
2015-06-10 13:34:36
773
原创 GUID与MD5加密
GUID可以生成一个不太容易重复的ID号； MD5加密可以保护你的密码，加密过程认为是不可逆，把MD5码放在服务器数据库中，即使服务器被攻破，密码也不能被盗取。 第二个程序使用了ToString的格式化.using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using Syste
2015-06-01 10:25:29
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原创 在学习中获得正反馈
最近在看到一篇文章叫《为什么嗑瓜子可以嗑半个小时甚至更长时间，看书学习却不可以》 人做事情都需要有反馈，反馈的周期越长，感觉上这件事就越困难。 嗑瓜子，你能无压力地嗑一个小时。我们换个规则，现在你只能嗑，不能吃。嗑一个小时后，才能把瓜子仁一次吃完。这是不是有点儿无趣？同样的时间，瓜子仁也没少吃，为什么感觉变了？因为反馈的周期拉长了。 很多大事都是通过重复一件件小事来完成，每件
2015-06-01 10:05:19
3365
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原创 为什么你得不到 90 度的温暖
最近在《读者》上看到一篇讲交谈礼节的文章，说的很有道理。 克林顿一直是社交场上的宠儿。据说，和他交谈时，你会不自觉地放下戒备，畅所欲言。为什么他有这样的魅力？除了那张帅气的脸，行为学家还发现，即便是临时驻足与路人交谈，他也常常会把身体的中心朝向对方。 与之形成鲜明对比的是他的夫人希拉里。希拉里总给人特别高冷的感觉，行为学家发现，这是因为她在和别人谈话时，常常是扭过头去，肩膀以下基本
2015-06-01 09:55:25
793
STL源码剖析中文简体文字版
2013-03-26
关于SIFT算法提取特征点的疑问
2015-05-19
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