原创 數據挖掘算法——常用分類算法總結

常用分類算法總結分類算法NBC算法LR算法SVM算法ID3算法C4.5 算法C5.0算法KNN 算法ANN 算法 分類算法 分類是在一羣已經知道類別標號的樣本中,訓練一種分類器,讓其能夠對某種未知的樣本進行分類。分類算法屬於一種有

原创 C++中Bitwise Copy帶來的問題實例講解

在對象拷貝過程中,如果沒有顯示定義默認拷貝構造函數和默認賦值構造函數,編譯器會提供相應的缺省函數,該函數是"按位"進行拷貝或者賦值。對於只含有POD成員數據的簡單類,bitwise copy方式綽綽有餘。但是倘若類比較複雜,類成員中包含有

原创 數據庫專題-一文理解InnoDB爲什麼常用B+樹做索引

一文理解爲什麼InnoDB選擇B+樹做索引B+樹索引介紹什麼是索引索引的作用索引的分類哈希索引的數據組織方式B+樹的數據組織方式爲什麼B+樹比B樹更適合做索引B+樹作爲索引可以存放多少數據 B+樹索引介紹 什麼是索引  InnoD

原创 C++ 虛函數表及多態內部原理詳解(二)

實在不好意思,這幾天有事沒有及時更新。下面繼續 (二)一般繼承(有虛函數覆蓋) 如果子類中有虛函數重載了父類的虛函數,會是一個什麼樣子?假設,我們有下面這樣的一個繼承關係。如圖所示:                            

原创 數據挖掘——常用聚類算法總結

常用聚類算法總結概述聚類算法k-means聚類算法FCM算法Canopy 算法層次聚類算法LDA算法DBSCAN 算法EM算法總結 概述 數據挖掘常又被稱爲價值發現或者是數據勘探,一般是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機

原创 C++ 虛函數表及多態內部原理詳解(三)

(三)多重繼承(無虛函數覆蓋) 下面我們再看看多重繼承的情況                                                          對於子類實例中的虛函數表,是下面這個樣子:          

原创 C++ 虛函數表及多態內部原理詳解(一)

C++中 的虛函數的作用主要是實現了多態的機制。關於多態,簡而言之就是用父類型別的指針指向其子類的實例,然後通過父類的指針調用實際子類的成員函數。這種技術 可以讓父類的指針有“多種形態”,這是一種泛型技術。 虛函數表 每個含有虛函數的類都

原创 通過電商商城數據集測試OverFeat提取特徵點質量

測試OverFeat特徵點質量測試環境測試數據測試方法測試結果及分析使用OverFeat提取特徵點兩張圖片的匹配數據集在OverFeat提點+暴力匹配測試結果 該測試主要針對OverFeat提取商品 特徵的精度的測試,忽略了Ove

原创 DeepID-Net詳解

DeepID-Net詳解DeepID-Net簡介框架流程簡介Bounding Box RejectionDeepID-Net 網絡結構預訓練和微調Multi-stage trainingdef-pooling layer上下文建模

原创 數據庫專題— 一文理解如何選擇普通索引和唯一索引

如何選擇普通索引和唯一索引前言查詢操作更新操作寫緩衝(change buffer)change buffer狀態查看change buffer佔用buffer poolchange buffer帶來什麼好處什麼場景適合開啓chan

原创 C++ Boost智能指針的使用總結

C++ Boost智能指針的使用總結爲什麼要使用智能指針什麼是智能指針boost::scope_ptr主要特點具體用法boost::scope_array主要特點具體用法boost::shared_ptr主要特點具體用法boost

原创 一文讀懂GoogLeNet神經網絡

本文介紹的是著名的網絡結構GoogLeNet,,目的是試圖領會其中結構設計思想。 一文讀懂GoogLeNet神經網絡GoogLeNet特點優化網絡質量的生物學原理GoogLeNet網絡結構的動機GoogLeNet架構細節Incep

原创 RS糾刪碼性能分析實戰

前言  Erasure Code(EC),即糾刪碼,是一種前向錯誤糾正技術(Forward Error Correction,FEC,說明見後附錄)。目前很多用在分佈式存儲來提高存儲的可靠性。相比於多副本技術而言,糾刪碼以最小的數

原创 基於容器的虛擬化資源調度系統的架構設計

前言  大多數底層平臺必須支撐上層的多種服務,如媒體流服務、深度學習計算框架等,如果採用傳統的基於MapReduce分佈式計算框架必將帶來擴展性差、資源利用率低、無法支持多種框架的問題。上層的每個服務組件的實現均是一個分佈式子系統

原创 目標檢測算法R-CNN詳解

目標檢測算法R-CNN詳解R-CNN框架Graph-Based Image Segmentation方法介紹Selective Search方法介紹Bounding Box Regression介紹 R-CNN框架 R-CNN框架