原创 堆棧

基本特徵:後進先出(LIFO) 基本操作:壓入(push),彈出(pop) 實現要點:初始化內存空間,棧頂指針,判空判滿 缺點:容易造成空間浪費,且易受初始化空間的侷限 一般而言,棧的重要程度要大於隊列,棧的用途非常廣泛,除了表達式求值,

原创 UITableViewCell

cell簡介 UITableView的每一行都是一個UITableViewCell,通過dataSource的下面方法來對每一行進行初始化: tableView:cellForRowAtIndexPath:其結構如下: UITable

原创 字符串循環左移和右移

問題: 假設給定一個字符串S,想要把其前k個字符左移放到字符串的尾部,比如S:beautiful,移動的結果字符串爲:utifulbea;這種移動方式就叫做字符串的循環左移,且左移k位。 問題分析: 假如字符串S包含n個字符,那麼明顯有,

原创 SSD算法通俗詳解

算法簡介 算法原理 樣本構造 損失函數 使用細節 #ssd算法: ##簡介 劉偉在2016年提出,發表在ECCV;是一種通過直接回歸的方式去獲取目標類別和位置的one-stage算法,不需要proposal;作用在卷積網絡的輸出特徵圖

原创 基於DL的計算機視覺(11)-- 基於DL的快速圖像檢索系統

1.引言 本系統是基於CVPR2015的論文《Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval》實現的海量數據下的基於內容圖片檢索系統,250w圖片下,對於給定圖片

原创 基於DL的計算機視覺(9)--神經網絡之動手實踐

1.引言 前面8小節,算從神經網絡的結構、簡單原理、數據準備與處理、神經元選擇、損失函數選擇等方面把神經網絡過了一遍。這個部分我們打算把知識點串一串,動手實現一個簡單的2維平面神經網絡分類器,去分割平面上的不同類別樣本點。爲了循序漸

原创 利用OpenCV計算圖像二維熵

直接上代碼: void calc_2D_entropy(cv::Mat &input, cv::Mat &output){ int height = input.rows; int width = input.cols;

原创 Ubuntu14.04下MXNet安裝

Ubuntu1404下MXNet安裝 安裝流程 step0 安裝基本的依賴包 step1 安裝CUDA step2 安裝cudnn step3 下載MXNet源碼 step4 安裝OpenCV step5 安裝MXNet for Py

原创 算法面試題 -- 迷離傍地走

題目 問題 算法分析 Code 題目 爲慶祝強漢文武盛世暨廢除和親七百週年,武后決定拜孫武和王翳對春夏秋冬四官:細君、昭君、探春、文成四人座軍事訓練。 孫武和王翳分別負責四官的站軍姿和踢正步科目;根據軍訓要求,只有

原创 easyPR車牌識別分析與測試結果

簡介 最近由於項目需要,需要做一個車牌號抓取和識別的功能,於是找到了EasyPR,全稱Easy to do Plate Recognition,一個全中文的開源識別項目,基於OpenCV和機器學習實現,支持跨平臺,相對來說比較簡單,速度也

原创 基於DL的計算機視覺(5)--理解反向傳播

1. 引言 其實一開始要講這部分內容,我是拒絕的,原因是我覺得有一種寫高數課總結的感覺。而一般直觀上理解反向傳播算法就是求導的一個鏈式法則而已。但是偏偏理解這部分和其中的細節對於神經網絡的設計和調整優化又是有用的,所以硬着頭皮寫寫吧

原创 CocoaPods安裝庫時出現問題:The dependency `OpenCV (~> 3.0.0)` is not used in any concrete target的解決

ex: <code class="hljs coffeescript has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: bor

原创 Win7+VS2013+Caffe+Pycaffe+Matcaffe配置與使用

1.Caffe下載 github鏈接:https://github.com/Microsoft/caffe 2.配置caffe 2.1修改配置項 1.進入到windows目錄下,找到CommonSettings.props.example

原创 MXNet:訓練自己的數據並做預測

Prepare the input data Because the input data’s formt of MXNet is rec,so we must turn the image into the .rec format,as

原创 基於DL的計算機視覺(8)-- 神經網絡是如何訓練的

1.訓練 在前一節當中我們討論了神經網絡靜態的部分:包括神經網絡結構、神經元類型、數據部分、損失函數部分等。這個部分我們集中講講動態的部分,主要是訓練的事情,集中在實際工程實踐訓練過程中要注意的一些點,如何找到最合適的參數。 1.