摘要: 竹间智能简仁贤:表情识别准确率达到81.57%,语义理解是主要的商用落地场景 北京-招聘机器学习(实习生) 深圳-招聘图像识别工程师 阅读全文
posted @ 2018-05-01 22:51 tuji_sjp 阅读(473) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 首行不缩进:在顶格的段落前面加上 \noindent 增加空格:\vspace{长度}:精确增加垂直距离,\hspace{长度} 与 \addvspace{长度}:增加高度长度的垂直空间 在公式的上、下方画出水平线:\overline{} 和 \underline{} 对齐公式:\\ 换行,在要对齐 阅读全文
posted @ 2018-04-29 22:17 tuji_sjp 阅读(1429) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 按元素乘积。 python中Hadamard product和matrix product的区分: For numpy.ndarray objects, * performs elementwise multiplication, and matrix multiplication must use 阅读全文
posted @ 2018-04-27 19:23 tuji_sjp 阅读(766) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载博文:win10(64-bit) + python3.6.0(64-bit) 配置libsvm-3.22 https://blog.csdn.net/weixin_35884839/article/details/79398085 (亲测是成功的!) 测试例子: https://blog.csd 阅读全文
posted @ 2018-04-25 22:44 tuji_sjp 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 里边有很多介绍及相关报告的PPT https://www.comp.hkbu.edu.hk/wsb18/index.php https://www.comp.hkbu.edu.hk/wsb18/programme.php?listview=true 阅读全文
posted @ 2018-04-24 22:25 tuji_sjp 阅读(118) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这里有一篇博文介绍了,每个核函数的用途: https://blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/52354822 在吴恩达的课上,也曾经给出过一系列的选择核函数的方法: 1、如果特征的数量大到和样本数量差不多,则选用LR或者线性核的SVM; 2、如果特 阅读全文
posted @ 2018-04-24 16:36 tuji_sjp 阅读(1723) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 有一篇介绍的挺好的博文,http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html 之后需要自己仔细去推导! 阅读全文
posted @ 2018-04-24 11:37 tuji_sjp 阅读(333) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> https://blog.csdn.net/maweifei/article/details/51221259 https://blog.csdn.net/zxjor91/article/details/46584 阅读全文
posted @ 2018-04-16 20:12 tuji_sjp 阅读(3646) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 将图像放大或缩小: opencv resize (C/C++/Python) opencv: 图像缩放(cv2.resize) 阅读全文
posted @ 2018-04-13 19:41 tuji_sjp 阅读(1137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 高斯模糊的算法 图像卷积与滤波的一些知识点 阅读全文
posted @ 2018-03-26 17:00 tuji_sjp 阅读(631) 评论(0) 推荐(0) 编辑