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摘要：通知一个或多个正在等待的线程已发生事件。 此类不能被继承。构造函数public ManualResetEvent(bool initialState)initialState类型：System.Boolean如果为 true，则将初始状态设置为终止；如果为 false，则将初始状态设置为非终止。如果... 阅读全文

摘要：AsyncResult 类封装异步委托上的异步操作的结果，与异步委托一起使用。从该委托的 BeginInvoke 方法返回的 IAsyncResult 可以强制转换为 AsyncResult。AsyncResult 具有 AsyncDelegate 属性，该属性保存在其上调用异步调用的委托对象。As... 阅读全文

摘要：同步调用委托的Invoke方法用来进行同步调用。同步调用也可以叫阻塞调用，它将阻塞当前线程，然后执行调用，调用完毕后再继续向下进行。异步调用异步调用不阻塞线程，而是把调用塞到线程池中，程序主线程或UI线程可以继续执行。我的理解是虽然表面上没有新开启线程，但实际上异步调用时CLR自动为你开启了一个新线... 阅读全文

摘要：为了降低网络程序开发的难度，提高程序开发效率，MFC对套接字函数进行了封装，提供了CAsyncSocket类和CSocket类用于网络程序开发。CAsyncSocket 类CAsyncSocket类用于对套接字函数进行简单封装，它提供了基于事件的I/O异步模型，使得用户可以方便地处理接收和发送等事件... 阅读全文

摘要：Windows系统提供的套接字函数通常封装在Ws2_32.dll动态链接库中，其头文件Winsock2.h提供了套接字函数的原型，库文件Ws2_32.lib提供了Ws2_32.dll动态链接库的输出节。在使用套接字函数前，用户需要引用Winsock2.h头文件，并链接Ws2_32.lib库文件。例如... 阅读全文

摘要：在设计网络通信程序时，需要通过一种机制来确定网络中某些事件的发生。例如，当主机A向主机B发送数据时，在主机B接收到数据时需要让应用程序读取数据，那么应用程序何时读取数据呢？也就是说，应用程序如何确定网络中何时有数据需要接收呢？这就需要在设计网络应用程序时选择一个I/O模型。在Windows操作系统中... 阅读全文

摘要：IP地址为了使网络上的计算机能够彼此识别对方，每台计算机都需要一个IP地址以标识自己。IP地址由IP协议规定，以32位的二进制数示。最新的IPv6协议将IP地址升为128位，这使得IP地址更加广泛，能够很好地解决目前IP地址紧缺的情况，但是IPv6协议距离实际应用还有一段距离，目前多数操作系统和应用... 阅读全文

摘要：HOG特征向量归一化对block块内的HOG特征向量进行归一化。对block块内特征向量的归一化主要是为了使特征向量空间对光照，阴影和边缘变化具有鲁棒性。还有归一化是针对每一个block进行的，一般采用的归一化函数有以下四种：在人体检测系统中进行HOG计算时一般使用L2-norm，Dalal的文章也... 阅读全文

摘要：CNN是一种多层神经网络，基于人工神经网络，在人工神经网络前，用滤波器进行特征抽取，使用卷积核作为特征抽取器，自动训练特征抽取器，就是说卷积核以及阈值参数这些都需要由网络去学习。图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。一般卷积神经网络的结构：前面feature ... 阅读全文

摘要：在图像中，角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率极大值的点,是一个重要的局部特征，它决定了图像中关键区域的形状，体现了图像中重要的特征信息，所以在目标识别、图像匹配、图像重构方面角点具有十分重要的意义。角点检测的方法多种多样, 但大致上可以分为4类: 基于边缘特征的角点检测、基于灰度图像... 阅读全文

摘要：Haar-Like特征矩形特征的值， 是指图像上两个或多个形状大小相同的矩形内部所有像素灰度值之和差值， 即使用白色矩形区域所有像素灰度值之和减去黑色矩形区域所有像素灰度值之和。单个Haar-Like特征的分类能力是很弱的，但是通过特定的级联算法可以将简单Haar-Like特征应用于目标检测。积分图... 阅读全文

摘要：1.PCA人脸检测Eigenface算法在利用PCA进行特征提取的算法中，特征脸方法(Eigenface)是其中的一个经典算法。特征脸方法是从主成分分析导出的一种人脸识别和描述技术。特征脸方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量，因此可以采用K-L变换获得其正交K-L基底。对应其中较大特征值的... 阅读全文

摘要：1 mean shift算法Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga 等人[1]于1975 年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift 是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift 理论的发展,Mean... 阅读全文

摘要：决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子，构造的结果是一棵二叉树或多叉树。二叉树的内部节点(非叶子节点)一般表示为一个逻辑判断，如形式为a=a_j的逻辑判断，其中a是属性，a_j是该属性的所有取值：树的边是逻辑判断的分支结果。多叉树(ID3)的内部结点是属性，边是该属性的所有取值，有几个属性值就有几... 阅读全文

摘要：算法概述CART(Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类方法。它采用一种二分递归分割的技术，分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁... 阅读全文

摘要：Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法，可以用来做分类，聚类，回归，这里只简单介绍该算法在分类上的应用。Random Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决... 阅读全文

摘要：BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非... 阅读全文

摘要：在GMM中使用EM算法聚类我们使用k个多元高斯分布的混合高斯分布GMM来对数据进行聚类，其中每一个分布代表一个数据簇。首先，随机选择k个对象代表各个簇的均值（中心），猜测每一个簇的协方差矩阵，并假定初始状态时每个簇的概率相等； 然后，根据多元高斯密度函数求出每一个对象属于每一个簇的概率，并求出数据的... 阅读全文

摘要：粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是Kennedy和Eberhart受人工生命研究结果的启发、通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法，1995年IEEE国际神经网络学术会议发表了题为―Particle Swar... 阅读全文

摘要：RBF (Radial Basis Function)可以看作是一个高维空间中的曲面拟合(逼近)问题，学习是为了在多维空间中寻找一个能够最佳匹配训练数据的曲面，然后来一批新的数据，用刚才训练的那个曲面来处理(比如分类、回归)。RBF的本质思想是反向传播学习算法应用递归技术，这种技术在统计学中被称为随... 阅读全文

摘要：1.vector的遍历#include "stdafx.h"#include #include using namespace std;void main(void){ vector Myvector; vector::iterator MilkshakeIterator;//声明迭代器 Myvec... 阅读全文

摘要：微信自己开发的第一步要验证自己的服务器，只需写一个空网页，接收微信服务器发过来的字符串，然后验证签名后将字符串原样返回，微信服务器收到这个字符串后即可验证成功。using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using ... 阅读全文

摘要：模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的... 阅读全文

摘要：在人工智能,数理统计,机器学习,模式识别中有许多的应用都要进行模型的参数估计,也就是要进行极大似然估计或极大后验似然估计。当模型中的变量均为可以直接观察的变量时,极大似然或极大后验似然是显然的。但是当某些变量是隐藏的,进行极大似然估计就比较复杂，此时似然函数将很复杂，求导后很难计算。在存在潜在变量的... 阅读全文

摘要：1.添加sd卡在cmd中进入android-sdk文件夹tools目录下，输入以下命令：mksdcard -l sdcard 512M f:/sdcard.img此时在f盘下便产生了sdcard.img镜像文件。不会cmd进入指定目录，比如进入D:\Soft\Downloads\目录，可以这样D：回... 阅读全文

摘要：1.验证密码mButton01.setOnClickListener(new mClick()); } class mClick implements OnClickListener //定义一个类实现监听接口 { public void onClick(View v) { String ... 阅读全文

摘要：虽然SVM已经有很多介绍的文章了，还是想自己写一个，加深下理解。基本思想支持向量机是从线性可分情况下的最优分类面发展而来的，其本质就是在于寻找一个把Rd空间的点分成两部分的规则。基本思想由下图中简单的线性可分的问题来说明，就是寻找一个最优分类超平面，使两类样本离超平面的距离最大化。图中，实心点和空心... 阅读全文

摘要：基本思想朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。算法的基础是概率问题，分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设，假设特征条件独立，但朴素贝叶斯算法简单，快速... 阅读全文

摘要：决策树决策树（Decision Tree）是用于分类和预测的主要技术，它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则，采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较，并根据不同属性判断从该节点向下分支，在决策树的叶节点得到结论。因此，从根节点到叶节点就对应着一条合理规则，整棵树... 阅读全文

摘要：基本adaboost算法Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。AdaBoost是一种具有一般性的分类器提升算法，它使用的分类器并不局限某一特定算法。其算法本身是通过改变数据分布来实现... 阅读全文

摘要：梯度下降法先随机给出参数的一组值，然后更新参数，使每次更新后的结构都能够让损失函数变小，最终达到最小即可。在梯度下降法中，目标函数其实可以看做是参数的函数，因为给出了样本输入和输出值后，目标函数就只剩下参数部分了，这时可以把参数看做是自变量，则目标函数变成参数的函数了。梯度下降每次都是更新每个参数，... 阅读全文

摘要：Logistic Regression 就是一个被logistic方程归一化后的线性回归。对于二分类问题，我们输入向量x[x1,x2...xn]，Θ（θ0，θ1，θ2，···θn）为我们的学习算法所学到的参数，分类结果为0和1。令可写为用一个sigmoid函数去做映射g（z）的值接近0则输入样本就归... 阅读全文