原创 Ubuntu下配置Sublime的Jedi的代碼自動補全

Ubuntu下安裝sublime sublime-text常用來寫代碼,它的代碼高亮,自動補全功能着實很迷人,還有很多拓展包,覺得大家可以嘗試一下。如果您想採用sublime-text2,則可訪問 http://www.subli

原创 Python中的類(上)

轉自 http://www.cnblogs.com/wilber2013/p/4677412.html 在Python中,可以通過class關鍵字定義自己的類,然後通過自定義的類對象類創建實例對象。 例如,下面創建了一個Stud

原创 Ubuntu python安裝與配置selenium

安裝selenium 指定pip安裝selenium 1.linux,通過anaconda所在文件夾查找pip文檔所在路徑(windows則查找pip.exe所在路徑),之後用帶路徑的pip 安裝selenium # ubunt

原创 Ubuntu下配置Anaconda

安裝Anaconda Ubuntu下似乎庫中不自帶Anaconda,是自帶純淨的python,且2.x和3.x都自帶,但裝包比較麻煩,不如一步到位裝Anaconda。Anaconda的官方安裝網址在 https://www.con

原创 搬運: CVonline: 圖像數據庫(一) (更新於20190821)

原文鏈接:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htm CVonline:圖像數據庫 這是一個整理的圖像和視頻數據

原创 搬運: CVonline: 圖像數據庫(二) (更新於20190821)

對象數據庫 各種物體和場景的2.5D / 3D數據集(Ajmal Mian) 3D對象識別立體數據集此數據集由9個對象和80個測試圖像組成。(Akash Kushal和Jean Ponce) 3D攝影數據集我們實驗室捕獲的十個

原创 單純基於numpy實現的神經網絡框架 : numpy-net

numpynet Project url: https://github.com/horcham/numpy-net/ 中文概述 僅使用基本的矩陣運算(工具爲numpy), 和合適的數據結構, 自主實現了深度學習框架(名爲nump

原创 中國股票市場分析和建模的project : zystock

StockPrediction Tools for getting and modeling Chinese stocks 項目地址: https://github.com/horcham/StockPrediction/ 這是一

原创 TSVM實現

# coding:utf-8 import numpy as np import sklearn.svm as svm from sklearn.externals import joblib import pickle from s

原创 HOG特徵

HOG特徵 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特徵是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行物體檢測的特徵描述子。它通過計算和統計圖像局部區域的梯度方向直方圖來構成特徵。Hog特徵結合

原创 人臉識別方法概述

人臉識別方法概述 人臉識別任務對應於機器學習的分類任務。然而並不是完全一致的。在傳統的分類問題中,訓練模型的數據類別數與實際應用時的數據類別數是一致的,而在人臉識別任務中,實際應用時的數據類別可以完全與訓練模型的數據類別不一致。打個比

原创 優化算法

優化算法 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623 主要框架 待優化參數: ww 目標函數: f(x)f(x) 初始學習率: αα 而後,開始進行迭代優化。 在每個ep

原创 樸素貝葉斯法

樸素貝葉斯的基本思想是根據貝葉斯定理以及基於特徵條件獨立假設的分類方法。對於給定數據集,首先根據特徵條件獨立假設,學習輸入X 和輸出Y 的聯合概率分佈P(X,Y) ,然後基於此模型,對於輸入x ,利用貝葉斯定理求出後驗概率最大的輸出y 。

原创 從貝葉斯方法談到貝葉斯網絡

從貝葉斯方法談到貝葉斯網絡 0 引言     事實上,介紹貝葉斯定理、貝葉斯方法、貝葉斯推斷的資料、書籍不少,比如《數理統計學簡史》,以及《統計決策論及貝葉斯分析 James O.Berger著》等等,然介紹貝葉斯網絡的中文資

原创 基於空間金字塔池化的卷積神經網絡物體檢測

基於空間金字塔池化的卷積神經網絡物體檢測 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者:hjimce 一、相關理論    本篇博文主要講解大神何凱明2