摘要： 本文用 Python 实现 PS 滤镜中的 高反差保留 特效，具体的算法原理和图像效果可以参考之前的博客：http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/25492391import matplotlib.pyplo... 阅读全文

摘要： 本文用 Python 实现 PS 滤镜中的碎片特效，这个特效简单来说就是将图像在 上，下，左，右 四个方向做平移，然后将四个方向的平移的图像叠加起来做平均。具体的效果图可以参考之前的博客http://blog.csdn.net/matrix_space/article... 阅读全文

摘要： 本文用 Python 实现 PS 中的色彩图，可以看到颜色的各种渐变，具体的效果可以参考以前的博客：http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/46906849和之前的程序相比，这里利用矩阵的运算替代了 for ... 阅读全文

摘要： 准备工具：1. 已编译好的pycaffe2. Anaconda（python2.7）3. graphviz4. pydot 1. graphviz安装graphviz是贝尔实验室开发的一个开源的绘图工具，它可以很方便绘制结构化的图形网络，支持多种格式输出，如各种常见的... 阅读全文

摘要： 0. 常识矛盾即沈雁冰；1. 作家与作品一切作品都是作家的自序体。—— 郁达夫；（不然他何以理解和描写的那么真实细致呢） 阅读全文

摘要： 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的... 阅读全文

摘要： 所需环境工具：1. Windows 102. VS20133. Windows版本的caffe工具包，地址：https://github.com/Microsoft/caffe4. Anaconda2-4.4.0-Windows安装包，地址： https://mirr... 阅读全文

摘要： mnist数据集是以二进制形式保存的，这里借助OpenCV把mnist数据集转换成图片格式。转换程序如下：#include #include #include #include #include using namespace cv;using n... 阅读全文

摘要： caffe中训练和测试mnist数据集都是批处理，可以反馈识别率，但是看不到单张样本的识别效果，这里使用windows自带的画图工具手写制作0~9的测试数字，然后使用caffemodel模型识别。1. 打开画图工具，设置画板宽高为28*28，然后分别画出0~9的数字，... 阅读全文

摘要： 1. MNIST数据集介绍MNIST是一个手写数字数据库，样本收集的是美国中学生手写样本，比较符合实际情况，大体上样本是这样的：MNIST数据库有以下特性：包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集；分4部分，分别是一个训练图片集，一个训练标签集，一个测试图... 阅读全文