原创 程序的鏈接和裝載進入內存
程序的鏈接有以下三種方式： 靜態鏈接：在程序運行之前，先將各目標模塊及它們所需的庫函數鏈接成一個完整的可執行程序，以後不再拆開。 裝入時動態鏈接：將用戶源程序編譯後所得到的一組目標模塊，在裝入內存時，釆用邊裝入邊鏈接的鏈接方式。
2020-02-21 22:20:57
原创 積分圖和Haar特徵
1、Haar-like特徵 Haar-like特徵最早是由Papageorgiou等應用於人臉表示，Viola和Jones在此基礎上，使用3種類型4種形式的特徵。 Haar特徵分爲三類：邊緣特徵、線性特徵、中心特徵和對角
2020-02-21 22:20:57
原创 leetcode--Add Two Numbers--鏈表
【說明】：這題麻煩在於leetcode上的輸入方式，使得這題無法在本機調試，容易犯錯誤；其他的沒什麼； 2. Add Two Numbers My Submissions Question Editorial Solution
2020-02-21 22:20:57
原创 C++ 語言 面經
1 strcpy函數：注意由於字符串數組長度的問題帶來內存訪問越界，注意'\0'的問題 2 寫出完整版的strcpy函數： 先給出我第一直覺寫的，簡直慘不忍睹： void strcpy(char*s1, char* s2) { a
2020-02-21 22:20:57
原创 leetcode--ksum問題--3sum
【題目】：點擊打開鏈接 Given an array S of n integers, are there elements a, b, c in S such that a + b + c = 0? Find all uniq
2018-09-03 11:24:51
原创 面試常見的基礎--二份查找--binaryFind
【說明】：轉載自：點擊打開鏈接 在面試中經常碰到二份查找或者是與之相近的問題，這裏給出二份查找的遞歸和非遞歸的實現，要注意二分查找中一些細節的問題，雖說這種小問題不能決定一個人是否優秀，但是紮實的掌握基礎是構建大廈的基本要求； 遞歸實現
2018-09-03 11:24:46
1
原创 struck（結構化SVM用於視覺跟蹤）--源代碼詳解--main.cpp
struck 利用結構化SVM來實現視覺跟蹤，在深度學習流行起來之前，struck是視覺跟蹤領域效果最好的方法。深度學習流行之後，利用泛化的卷積特徵能夠得到很好的效果。struck的優點在於，它可以使用任意的特徵來實現跟蹤，因此它可以利用
2018-09-03 11:24:46
原创 ubuntu下的動態鏈接共享庫路徑配置
linux的默認的共享庫的搜索路徑是：/lib和 /usr/lib，這兩個文件夾，不包含子路徑； 如果共享庫不在這兩個路徑中的話，不能自動鏈接，解決的辦法有幾種： 1、編譯程序使用靜態鏈接，加上完整路徑，不建議了； 2、修改LD_LIBR
2018-09-03 11:24:46
2
原创 leetcode--最長公共前綴--簡單的字符串操作
【題目】： Write a function to find the longest common prefix string amongst an array of strings. 點擊打開鏈接 【答案】： class Solutio
2018-09-03 11:24:46
原创 深度學習在目標跟蹤中的應用
尊重原創，轉載自：點擊打開鏈接 深度學習在目標跟蹤中的應用 程程 · 4 個月前 深度學習大講堂致力於推送人工智能，深度學習方面的最新技術，產品以及活動。請關注我們的知乎專欄！ 摘要 近年來，深度學習方法在物體跟蹤領域有不少成功
2018-09-03 11:24:45
原创 struck（結構化SVM用於視覺跟蹤）--源代碼詳解--tracker.cpp
作者算法的功能都是在tracker類中實現的，下面分析其頭文件和cpp文件，頭文件： #ifndef TRACKER_H #define TRACKER_H #include "Rect.h" #include <vector> #
2018-09-03 11:24:45
原创 faster-rcnn 之 shell腳本開始訓練：./experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh 0 ZF pascal_voc
【說明】：歡迎加入：faster-rcnn 交流羣 238138700，這是作者提供的一個運行訓練的腳本，我們來看看這個腳本做了什麼工作，如果要運行需要輸入哪些參數； 【使用】：如果要訓練一個網絡，可以在shell中輸入：./experi
2018-09-03 11:24:45
原创 faster-rcnn 之 RPN網絡的結構解析
【說明】：歡迎加入：faster-rcnn 交流羣 238138700，我想很多人在看faster-rcnn的時候，都會被RPN的網絡結構和連接方式糾結，作者在文中說的不是很清晰，這裏給出解析； 【首先】：大家應該要了解卷積神經網絡的連接
2018-09-03 11:24:45
原创 查看論文是否被ISTP、EI檢索
尊重原創，本文轉載自：點擊打開鏈接 查了大半天，終於在網上找到了最快最準的方法，當然不保證是唯一的方法，只是個人記錄一下，我終於查到自己的論文啦！ ISTP檢索： 進入數據庫檢索網站： https://www.webofknowled
2018-09-03 11:24:45
原创 MDNet（multi domain CNN用於視覺跟蹤）--源代碼詳解--mdnet_features_fcX.m
該函數，輸入全連接網絡的網絡參數、卷積層網絡的輸出，計算全連接網絡的計算結果，源文件如下： function [ feat ] = mdnet_features_fcX(net, ims, opts) % MDNET_FEATURES_F
2018-09-03 11:24:45