随笔分类 - Tec++
摘要：一、快慢指针： leedcode 142. 环形链表 II 快慢指针的思想是设置慢指针slow和快指针fast，slow每次走一步，fast每次走两步，如果有环fast指针和slow指针必然相遇，相遇时 定义新的指针p从head开始和slow从当前位置起每次都走一步，直到相遇，相遇的位置就是环的入口
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摘要：leedcode 209 长度最小的子数组 滑动窗口的思想是： 1、设定前指针和后指针，先向后移动后指针直到满足条件， 2、然后向后移动前指针判断是否仍满足条件， 3、如果不满足条件继续向后移动后指针直到满足条件，找出满足条件的最短序列即可。 class Solution { public: int
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摘要：Inter IPP & Opencv 的安装看这里：https://www.cnblogs.com/dzzy/p/11332907.html 考虑到服务器一般没有桌面环境，不能用IDE编译，直接用c++编译器来搞 cd 到程序目录 编译发现没有报错 生成了可执行文件main 执行 ./main 报错
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摘要：折腾了好几天才搞定，Redhat下远程桌面的方法，首先保证本身已经装了桌面，并且可以ssh访问 由于系统中自带python2环境，装了anaconda以及它带的python3环境，这个必须存在（前提） 按照其他教程安装好VNCserver和VNCviewer一直黑屏，原因是：anaconda所含的环
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摘要：Inter IPP没有读取图片和保存图片的函数，需要结合opencv完成这个功能。 opencv读到图片以后逐个像素点赋值给IPP显然是不可取的，方法如下：
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摘要：一、先安装codeblocks wget http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/e/epel-release-7-12.noarch.rpm wget http://rpm.jenslody.de/centos-jenslody
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摘要：IPP的资料网上比较少，主要还是参考Inter官网和文档 官方文档ipps.pdf主要是对数据做处理，包括加减乘除、FFT、DFT等 文档ippi.pdf只要是对图像做处理，包括通道转换、图片处理等 IPP最新的几个版本删掉了生成图片的函数，所以使用IPP加速计算，然后再用opencv生成本地图片
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摘要：首先Inter官网申请和下载：https://software.intel.com/en-us/intel-ipp 需要VS2013或更高版本(先装vs再装IPP，我的版本是VS2015社区版，IPP版本是w_ipp_2018.4.274，Opencv3.4.6) 查看文档和示例 ：file:///
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摘要：一、FFmpeg 测试环境Centos 发布端： ffmpeg -re -stream_loop -1 -i test.ts -vcodec copy -acodec copy -f rtp_mpegts rtp://127.0.0.1:9999 接收端： ffplay -protocol_whit
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摘要：下载包： wget https://ffmpeg.org/releases/ffmpeg-4.1.tar.gz GCC如果没有yasm： http://yasm.tortall.net/Download.html 下载yasm tar -zxvf yasm.tar.gz ./configure ma
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摘要：需要移植一个vs2008的项目到linux上，代码比较复杂，重新写比较困难，于是开始折腾 首先移植到codeblocks上，sprints_s这类的vs函数都要改，windows调用要改 编译通过 cmd上直接用gcc命令编译源码失败，很多报错 直接用codeblocks编译好的.o文件 gcc p
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摘要：准确率只有70%，cpu版本的TF居然跑了两天才跑完，其他方法将继续尝试。 生成数据目录： import numpy as np import os train_label = {} for i in range(10): search_path = './data/train/{}'.format
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摘要：TensorFlow常用的示例一般都是生成模型和测试模型写在一起，每次更换测试数据都要重新训练，过于麻烦， 以下采用先生成并保存本地模型，然后后续程序调用测试。 示例一：线性回归预测 make.py import tensorflow as tf import numpy as np def tra
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摘要：首先编译程序 多加一个 -g c++ test.cpp -o a -Wall -g 执行时使用 gdb a 此时输入 l 显示所有的代码 l 输入b 加入断点到某一行（break） b 108 运行代码到断点处（run） r 此时输入s单步运行（step ） s 监视某一个变量值的变化 watch
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摘要：寒假趁机在家折腾一下黑苹果 笔记本配置：神船K610D I7 4600 ，其他配置思路一样，驱动要自己找 镜像和工具：OS X Yosemite 10.10.3 镜像 WIN10 TLSB 2016 镜像 Transmac-11-2-en-win.exe （Win系统下使用） Clover_v2.3
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摘要：Minist数据集：MNIST_data 包含四个数据文件 一、方法一：经典方法 tf.matmul(X,w)+b 准确率大约是92%，TFboard： 二、方法二：deep learning 卷积神经网络 准确率达到98%，Board： 三、第三种 使用minist数据集做图像去噪 使用了kera
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摘要：代码： 图例： TFboard： tensorboard --logdir="./my_graph/linear_reg" --port 6006
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摘要：crontab -e 设置计划任务 8 22 * * * python3 /home/pi/weather.py #分 时 日 月 周 点击 https://files.cnblogs.com/files/dzzy/tep.zip 查看效果 结果： [{'words': '秘密'}, {'words
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摘要：一 、第一个TF python3.6 import tensorflow as tf x=2y=3node1=tf.add(x,y,name='node1')node2=tf.multiply (x,y,name='node2')useless=tf.multiply (x,node1,name='
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