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摘要:"User Mode Linux" 是可以在用户态启动的 Linux版本,最新版linux内核已提供了支持。这使我们能在类似 OpenVZ 虚拟化技术的系统上,使用最新的 Linux 内核;并且可以在非 root 用户下启动。 用途 调试内核模块,网络实验,体验最新功能。。。 工具代码准备 安装内核 阅读全文
posted @ 2017-12-31 17:31 康行天下 阅读 (701) 评论 (0) 编辑
摘要:SpaceNet 数据集 "SpaceNet" 是DigitalGlobe商业卫星公司提供的遥感图像集合,包含一些标记信息可用作机器学习研究. SpaceNet Challenge主页: https://spacenetchallenge.github.io/ 数据集下载命令: https://gi 阅读全文
posted @ 2017-12-29 16:58 康行天下 阅读 (2488) 评论 (0) 编辑
摘要:Java调用Python的一种简单、灵活地方式。 阅读全文
posted @ 2017-12-26 14:59 康行天下 阅读 (318) 评论 (0) 编辑
摘要:Caffe在1.0版本仅支持两种信号的处理: 1) SIGHUP 2) SIGINT SIGHUP:caffe接收到此信号后进行snapshot,并不会中断caffe的训练. SIGINT:caffe接收到此信号后进行snapshot,并退出. 参考 "issue 2012" 对这个问题的讨论.在 阅读全文
posted @ 2017-11-30 14:20 康行天下 阅读 (443) 评论 (0) 编辑
摘要:参数正则化方法 Dropout 受人类繁衍后代时男女各一半基因进行组合产生下一代的启发,论文( "Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting" )提出了Dropout。 Dropout是一种在深度学习环境中应用的 阅读全文
posted @ 2017-10-30 22:28 康行天下 阅读 (14502) 评论 (2) 编辑
摘要:本文介绍两种方便获取主机动态IP的方式(DDNS,IP报告网页),并给出相应的代码实现. shell脚本获取本机IP,执行上传操作和更新DNS操作.定期执行通过crontab或者systemd等服务. 应用场景 远程访问具有动态IP的公网或内网主机时,如果通过ip进行访问,由于公网IP总是在变化,我 阅读全文
posted @ 2017-10-13 22:56 康行天下 阅读 (2710) 评论 (1) 编辑
摘要:线性回归 用$X=(x_1, x_2, ...,x_n)^T \in \mathbb{R}^{n\times p}$表示数据,用$y=(y_1, y_2, ...,y_n)^T \in \mathbb{R}^{n}$表示标签。对于一个样本$x_i$,它的输出值是其特征的线性组合: $$ \begin 阅读全文
posted @ 2017-10-12 11:12 康行天下 阅读 (399) 评论 (0) 编辑
摘要:Network In Network 论文 "Network In Network" (Min Lin, ICLR2014). 传统CNN使用的线性滤波器是一种广义线性模型(Generalized linear model,GLM)。所以用CNN进行特征提取时,其实就隐含地假设了特征是线性可分的,可 阅读全文
posted @ 2017-10-11 10:44 康行天下 阅读 (5219) 评论 (0) 编辑
摘要:pooling 是仿照人的视觉系统进行降维(降采样),用更高层的抽象表示图像特征,这一部分内容从Hubel&wiesel视觉神经研究到Fukushima提出,再到LeCun的LeNet5首次采用并使用BP进行求解,是一条线上的内容,原始推动力其实就是仿生,仿照真正的神经网络构建人工网络。 至于poo 阅读全文
posted @ 2017-09-27 23:38 康行天下 阅读 (4774) 评论 (0) 编辑
摘要:Batch Normalization S. Ioffe 和 C. Szegedy 在2015年《 "Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift" 》论文中提 阅读全文
posted @ 2017-09-22 19:55 康行天下 阅读 (9160) 评论 (3) 编辑
摘要:在caffe源码目录下的examples下面有个 "web_demo" 演示代码,其使用python搭建了Flask web服务器进行ImageNet图像分类的演示。 首先安装python的依赖库: 接下来,修改源码,仅三个代码文件: app.py 这是主程序的入口 exifutil.py 辅助代码 阅读全文
posted @ 2017-09-17 21:32 康行天下 阅读 (2322) 评论 (2) 编辑
摘要:BING 论文《BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps》 南开大学媒体计算实验室,CVPR2014 http://mmcheng.net/bing/comment page 9/ 论文翻译:http:/ 阅读全文
posted @ 2017-09-01 22:33 康行天下 阅读 (808) 评论 (0) 编辑
摘要:本文介绍了非极大值抑制NMS 在目标检测中的应用,并介绍了NMS的改进算法Soft-NMS. 阅读全文
posted @ 2017-08-26 15:25 康行天下 阅读 (72652) 评论 (22) 编辑
摘要:Darknet windows移植 代码地址: "https://github.com/makefile/darknet" 编译要求: VS2013 update5 及其之后的版本(低版本对C++标准支持较差) 配置opencv来显示图片结果,如果不配置OpenCV,则支持的图片类型较少,结果将直接 阅读全文
posted @ 2017-08-21 21:40 康行天下 阅读 (6516) 评论 (0) 编辑
摘要:点到判决面的距离 点$x_0$到决策面$g(x)= w^Tx+w_0$的距离:$r={g(x)\over \|w\|}$ 广义线性判别函数 因任何非线性函数都可以通过级数展开转化为多项式函数(逼近),所以任何非线性判别函数都可以转化为广义线性判别函数。 Fisher LDA(线性判别分析) Fish 阅读全文
posted @ 2017-07-09 21:22 康行天下 阅读 (346) 评论 (0) 编辑
摘要:支持向量机就是使用了核函数的软间隔线性分类法,SVM可用于分类、回归和异常值检测(聚类)任务。“机”在机器学习领域通常是指算法,支持向量是指能够影响决策的变量。 示意图如下(绿线为分类平面,红色和蓝色的点为支持向量): SVM原理 由逻辑回归引入[^course] 逻辑回归是从特征中学习出一个二分类 阅读全文
posted @ 2017-07-02 21:00 康行天下 阅读 (1127) 评论 (8) 编辑
摘要:明氏距离(Minkowski Distance) $$ d(x,y)=(\sum_{k=1}^n|x_k y_k|^s)^{1\over s} $$ s越大,某一维上的较大差异对最终差值的影响也越大. s=1, 曼哈顿距离 s=2, 欧式距离 s=∞,上确界距离(Supermum Distance) 阅读全文
posted @ 2017-07-01 23:43 康行天下 阅读 (2177) 评论 (0) 编辑
摘要:使用普通集合来判断一个元素是否已存在于集合中,需要占用比较大的空间。而使用Bloom Filter 可有效节省空间。 Bloom Filter 以较少的内存占用及较小的误判率达到判断元素是否存已经加入集合中的目的。Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,可以被看作是对位图的扩展. 阅读全文
posted @ 2017-06-26 11:17 康行天下 阅读 (86) 评论 (0) 编辑
摘要:本篇内容包括划分聚类方法中的k-means、k-means++,基于密度的DBSCAN以及层次聚类等聚类方法。 阅读全文
posted @ 2017-04-12 22:14 康行天下 阅读 (2326) 评论 (0) 编辑
摘要:最大流 最大流在货物运输,设施选址问题中可能被用到. G=(V,E)是一个连通的有向图,满足以下限制: 容量限制:每条边(u,v)有容量限制c,且不存在反向平行的边(v,u). 流量守恒:流入一个点的等于流出改点的流量. :给定一个流网络,一个源结点,一个汇点,找出从源结点可以流出的最大的流. 实际 阅读全文
posted @ 2017-04-10 11:09 康行天下 阅读 (1210) 评论 (0) 编辑
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