代码改变世界

剖析Linux系统调用的执行路径

2017-11-05 22:07 by ☆Ronny丶, 2141 阅读, 收藏, 编辑
摘要: 本文主要描述了操作系统是如何通过系统调用这个接口为上层提供服务的。文章通过printf函数调用过程为例,详细剖析了系统调用是如何一层层由用户态深入到内核态的过程,同时涉及到Linux处理中断的一般流程。阅读全文

计算机加电后操作系统启动过程

2017-11-05 13:41 by ☆Ronny丶, 580 阅读, 收藏, 编辑
摘要: 本文主要介绍了计算机从加电开始到整个操作系统运行起来所经历的几个步骤,包括了BIOS启动模块、BootSect模块、Setup模块和System模块,详细了说明了每个模块的执行顺序和主要完成的任务。通过整个过程的梳理,可以对操作系统是如何在计算机作为第一个软件运行起来的有较清晰的认识。阅读全文

什么是操作系统以及如何学习操作系统

2017-11-05 12:19 by ☆Ronny丶, 330 阅读, 收藏, 编辑
摘要: 主要介绍了操作系统的一些核心概念与功能,从硬件管理代理的角度都看操作系统提供的功能,简述了操作系统的发展历史,并从三个层次说明了操作系统的不同层次要求,最后同时给出了一些操作系统知识资源。阅读全文

Git 基础操作

2015-05-08 09:28 by ☆Ronny丶, 538 阅读, 收藏, 编辑
摘要: 在Linux上安装Git 创建版本库 创建好版本库后,在当前目录上会出现一个.git的目录,该目录是Git用来跟踪管理版本库的。 注 :所有版本控制系统,其实只能跟踪文本文件的改动,而图像、视频图这些二进制文件,虽然也能由版本控制系统管理,但没法跟踪文件的变化,只能把二进制文件每次改动串起来。 添加阅读全文

图像局部特征点检测算法综述

2015-01-30 15:04 by ☆Ronny丶, 24314 阅读, 收藏, 编辑
摘要: 研究图像特征检测已经有一段时间了,图像特征检测的方法很多,又加上各种算法的变形,所以难以在短时间内全面的了解,只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说,图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰,本篇文章也是对这方面知...阅读全文

ORB特征点检测

2014-11-08 17:40 by ☆Ronny丶, 24553 阅读, 收藏, 编辑
摘要: Oriented FAST and Rotated BRIEF www.cnblogs.com/ronny 这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 —— ORB特征,从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进,这个算法是由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011...阅读全文

BRIEF 特征描述子

2014-11-07 15:45 by ☆Ronny丶, 11566 阅读, 收藏, 编辑
摘要: Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间。类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间。如果一幅图像中有1000个特征点...阅读全文

ML 07、机器学习中的距离度量

2014-11-07 12:56 by ☆Ronny丶, 1478 阅读, 收藏, 编辑
摘要: 机器学习算法 原理、实现与实践 —— 距离的度量声明:本篇文章内容大部分转载于July于CSDN的文章:从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法,对内容格式与公式进行了重新整理。同时,文章中会有一些对知识点的个人理解和归纳补充,不代表原文章作者的意图。1. 欧氏距离欧氏距离是最常见的两...阅读全文

FAST特征点检测

2014-11-06 15:35 by ☆Ronny丶, 12593 阅读, 收藏, 编辑
摘要: Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子,我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs(斑点检测),可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点(Harris角点),后面又提到了两种十分优秀的阅读全文

ML 06、感知机

2014-11-03 12:36 by ☆Ronny丶, 748 阅读, 收藏, 编辑
摘要: 机器学习算法 原理、实现与实践 —— 感知机感知机(perceptron)是二分类的线性分类模型,输入为特征向量,输出为实例的类别,取值+1和-1。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面,为此,引入了基于误分类的损失函数,利用梯度下降法对损失函数进行极小化,求得感知机模型。1. 感知机...阅读全文