原创 Multi-Person Pose Estimation

論文: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields(openpose) https://arxiv.org/pdf/1611.08050.pd

原创 Facial Expression Recognition

論文: Deep Facial Expression Recognition: A Survey: https://arxiv.org/pdf/1804.08348.pdf Image based Static Facial Expr

原创 和爲K的子數組

leetcode題目地址 給定一個整數數組和一個整數 k,你需要找到該數組中和爲 k 的連續的子數組的個數。 示例 1 : 輸入:nums = [1,1,1], k = 2 輸出: 2 , [1,1] 與 [1,1] 爲兩種不同的情況

原创 mnist = tf.keras.datasets.mnist mnist.load_data() ConnectionRefusedError

keras.datasets下載數據集時,由於文件是存儲在亞馬遜的服務器上,運行代碼時一般會報如下錯誤: Downloading data from https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.

原创 支持向量機

支持向量機(support vector machines,SVM)是一種二類分類模型。它的基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器,間隔最大使它有別於感知機;支持向量機還包括核技巧,這使它成爲實質上的非線性分類器。支持向量機的學

原创 支持向量機(SVM)中對偶問題的理解

在硬間隔支持向量機中,問題的求解可以轉化爲凸二次規劃問題: minw,b12||w||2s.t.yi(wTxi+b)≥1,i=1,2,⋯,m.(1)(2)(1)(1)(1)minw,b12||w||2(2)s.t.yi(wTxi+b)≥

原创 決策樹

決策樹學習通常包括三個步驟:特徵選擇、決策樹的生成和決策樹的修剪。 特徵選擇 信息增益: “信息熵”(information entropy)是度量樣本集合純度最常用的一種指標。 Ent(D)=−∑k=1|y|pklog2pk 信

原创 Kernel Restarting

Jupyter Notebook運行過程中, kernel died.  報錯信息: The kernel appears to have died. It will restart automatically. 可能原因:安裝的一

原创 ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: no such file or directory.

安裝cuda 9.1,cudnn 9.1和tensorflow 1.6後,導入tensorflow時,報如下錯誤: ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file

原创 python實現感知器算法

import numpy as np import numpy.random as nr import matplotlib.pyplot as pl %matplotlib inline # This notebook is base

原创 自定義ViewGroup ondraw方法不被調用解決辦法

在我們自定義一個View, 繼承自ViewGrop, 或其他某些ViewGroup的子類時, 若我們要在ViewGroup中進行一些繪製,我們會想到重寫父類的ondraw, 但我們發現此時ondraw並沒有被調用,達不到我們想要的效果。我

原创 ModuleNotFoundError: No module named 'graphviz'

import graphviz 時出現如題的錯誤,且使用: conda install graphviz 安裝成功後依然出現上述錯誤。 解決辦法: pip install graphviz

原创 include/darknet.h:25:43: fatal error: opencv2/highgui/highgui_c.h: No such file or directory

yolo9000工程使用opencv進行編譯時出現如下錯誤: include/darknet.h:25:43: fatal error: opencv2/highgui/highgui_c.h: No such file or dire

原创 SVM優化過程中,滿足強對偶的理解

最近看了Free Mind寫的支持向量機的系列文章:http://blog.pluskid.org/?page_id=683,感覺收穫比較大。但是對於其拉格朗日對偶函數爲什麼滿足強對偶條件並沒有給出詳細的解答。 原文中是這樣描述的:“如果

原创 EM算法實例及python實現

算法實例原地址:What is the expectation maximization algorithm? 現在有兩個硬幣A和B,要估計的參數是它們各自翻正面(head)的概率。觀察的過程是先隨機選A或者B,然後扔10次。以上步驟重