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2016年10月31日
计算机网络知识小结
摘要: (1)网络的各个层 (2)交换机最大的好处是快速,路由器最大的好处是控制能力强。交换机工作在数据链路层看MAC地址, 路由器工作在网际层看IP地址
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posted @ 2016-10-31 11:44 牧马人夏峥
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2016年10月24日
机器自动识别验证码的原理是怎么样的?
摘要: 知乎上的问题,几个回答都非常棒,我简单的总结下:https://www.zhihu.com/question/22479139 1、第一个答案作者写了个大致过程,比较简单。 分为训练样本、建立模型、识别三个过程。 训练样本:对图像进行预处理,比如分割啊,灰度啊,去噪啊;使用PCA啊,LDA啊之类的对
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posted @ 2016-10-24 16:36 牧马人夏峥
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#Deep Learning回顾#之基于深度学习的目标检测(阅读小结)
摘要: 原文链接:https://www.52ml.net/20287.html 这篇博文主要讲了深度学习在目标检测中的发展。 博文首先介绍了传统的目标检测算法过程: 传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架,主要包括三个步骤: 基于深度学习的目标检测分为两派: 目前来说,基于区域提名的方法依然占据上风,但端到
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posted @ 2016-10-24 15:28 牧马人夏峥
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寻找下一款Prisma APP:深度学习在图像处理中的应用探讨(阅读小结)
摘要: 原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/61941?spm=5176.100239.bloglist.64.UPL8ec 某会议中的一篇演讲,主要讲述深度学习在图像领域中的应用。 作者将图像处理分成了三类:图像增强、图像变换、图像生成。 图像增强:包括分辨率增强、清晰
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posted @ 2016-10-24 14:21 牧马人夏峥
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2016年10月20日
Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-Detection with Kernels(二)
摘要: 之前给导师汇报时,主要是论文涉及公式的一些推导
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posted @ 2016-10-20 09:53 牧马人夏峥
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2016年10月18日
某笔试题记录
摘要: 1、今天笔试C++遇到的几道题,感觉还是有些难度的 答案是4 1101 15005 2 前两个比较好理解。对于第三个,p2-1相当于跳了一个一维数组(元素为随机值),再加18个元素就加到了15000位。 对于第四个,sizeof(p1)为4,首位元素再加1位。 2、进程和线程 进程是系统分配资源的最
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posted @ 2016-10-18 22:11 牧马人夏峥
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2016年10月17日
C++中各种容器特点总结
摘要: 分为顺序容器和关联容器。 顺序容器包括 1、vector 内部数据结构:数组,可随机访问元素,在末尾增加或删除元素与元素数目无关,在其 他部分增加或删除元素随着元素数目呈线性变化。可通过reserve提前分配足够的内存。 2、deque 双端队列,按页/块来分配存储,每页/块包含固定的数目的元素。支
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posted @ 2016-10-17 21:30 牧马人夏峥
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2016年10月14日
C++和C中的函数如何相互调用
摘要: 今天笔试遇到的一题,当时就写了在函数前声明为C,按C编译。 首先是在C中调用C++函数,包括普通函数,重载函数以及成员函数。 对于普通函数,在C++中声明为extern "C",在C中调用。 但对于成员函数和重载函数,则需要一个简单的包装。 具体可参考:http://www.cppblog.com/
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posted @ 2016-10-14 22:40 牧马人夏峥
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2016年10月13日
Mean Shift Tracking: 2000-2012回顾 (新论文更新)
摘要: 参考: Mean Shift Tracking: 2000-2012回顾 (新论文更新) ECCV2016要来了,估计深度学习要一统天下了吧
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posted @ 2016-10-13 22:19 牧马人夏峥
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2016年10月11日
梯度下降法与牛顿法的比较
摘要: 参考知乎:https://www.zhihu.com/question/19723347 这篇博文讲牛顿法讲的非常好:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453 梯度下降法用目标函数的一阶偏导、以负梯度方向作为搜索方向,只考虑目标函数 在
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posted @ 2016-10-11 21:49 牧马人夏峥
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