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2017年4月30日
matlab下使用svmlib工具包
摘要: 虽然网络上已经有了很多的类似的东西了吧。但是呢,我自己还是要写一写的。 安装: 对于 libsvm工具包,我们可以去官方网站下载,网址为:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,这上面有很好的介绍。 我下载的版本为 libsvm-3.22。下载完了以后,可
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posted @ 2017-04-30 10:37 殷大侠
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2017年4月1日
debian下系列下的apt-get 命令与deb包的手动安装的dpkg命令
摘要: 手动下载的deb包的相关操作: 操作deb 使用dpkg 命令工具, dpkg 是Debian package的简写。 下面列举常用的 操作: dpkg –I name.deb 查看 包的详细信息(其中的I为大写的i); (—info) dpkg –c name.deb 查看 包的内容; (—con
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posted @ 2017-04-01 21:33 殷大侠
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linux下的静态库与动态库
摘要: 说的库,实质就是一些库函数,在我们编程的时候会用到,这样我们就可以避免重复写一此代码了。如: c/c++中的标准输入输出函数等,我们都是用得它们的库; 静态库就是我们在编译我们的函数时,直接把要用的库的内容编译包含进去了,使它们成了一体了;而动态库呢,我们编译我们函数的时候不会直接把要使用到的库的内容包含进去,而是运行的时候再调用它;至于它们的缺点,用脑子想想就一目了然了。 静态库: 以 ....
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posted @ 2017-04-01 11:47 殷大侠
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2017年3月31日
常用命令——sed详解
摘要: 以下内容参考:http://qifuguang.me/2015/09/21/sed命令详解/ sed是stream editor的简称,也就是流编辑器。它一次处理一行内容,处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾。文件内容并没有 改变,...
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posted @ 2017-03-31 21:19 殷大侠
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2017年3月30日
linux下的shell脚本(基本)
摘要: 先说明以下内容来自: http://c.biancheng.net/cpp/shell/ ,C语言中文网,请大家支持原作,点击链接查看。 我写下来只是作为笔记,如果侵权,请留言,立马删除。 Shell是一种脚本语言,那么,就必须有解释器来执行这些脚本,常见的脚本解释器有: bash:是Linux标准
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posted @ 2017-03-30 20:10 殷大侠
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2017年3月27日
特征融合
摘要: D-S证据理论 可以用于特征融合,可以看看下面: http://blog.csdn.net/am45337908/article/details/48832947 http://blog.csdn.net/am45337908/article/details/48845395
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posted @ 2017-03-27 18:25 殷大侠
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2017年3月1日
matlab中常用见的小知识点
摘要: 矩阵相关: 在matlab中,矩阵或向量是 column-major 表示形式。用 [] 来构建向量或矩阵, 用()来引用向量或矩阵中的元素;用:表示矩阵中的该index下的所以元素; matlab中取整函数的使用方法:(来自:http://www.ilovematlab.cn/thread-91895-1-1.html论坛) Matlab取整函数有: fix, floor, ceil, r...
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posted @ 2017-03-01 09:41 殷大侠
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2017年2月23日
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文解读
摘要: 这个论文应该算是把深度学习应用到图片识别(ILSVRC,ImageNet large-scale Visual Recognition Challenge)上的具有重大意义的一篇文章。因为在之前,人们一直质疑深度学习的强大有能力。 大家看看它的引用数目就知道它很厉害了,,9000多的引用。。 作者为:Hinton的学生与Hioton: Krizhevsky ASutskever IHinton...
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posted @ 2017-02-23 16:51 殷大侠
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2017年2月21日
信息论中的一些基本的知识
摘要: (以下内容来自维基百科:) 自信息:由克劳德·香农提出,是与概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。它的定义为:一个随机产生的事件所包含的自信息数量,只与事件发生的概率相关。事件发生的概率越低,在事件真的发生时,接收到的信息中,包含的自信息越大。此外,根据定义,自信息的量度是正的而
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posted @ 2017-02-21 21:39 殷大侠
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2017年2月17日
Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks
摘要: 本文作者为:Xavier Glorot与Yoshua Bengio。 本文干了点什么呢? 第一步:探索了不同的激活函数对网络的影响(包括:sigmoid函数,双曲正切函数和softsign y = x/(1+|x|) 函数)。 文中通过不断的实验:1,来monitor网络中隐藏单元的激活值来观察它的饱和性;2. 梯度。 并且evaluate 所选择的激活函数与初始化方法(预训练被看作一种特殊...
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posted @ 2017-02-17 22:14 殷大侠
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