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转载 欢迎使用CSDN-markdown编辑器
欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键快捷键加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl
2015-07-08 22:10:07
1232
原创 mkl行主序、列主序转换——以cblas_sgemm为例
本文 以mkl中的cblas_sgemm为例演示行主序、列主序调用方式以及相互调用。cblas_sgemm接口:void cblas_sgemm (const CBLAS_LAYOUT Layout, const CBLAS_TRANSPOSE transa, constCBLAS_TRANSPOSE transb, const MKL_INT m, const MKL_INT n, con...
2019-11-23 12:37:42
1253
转载 terminate called after throwing an instance of 'std::runtime_error'的解决方法
出现的错误如下：terminate called after throwing an instance of ‘std::runtime_error’ what(): locale::facet::_S_create_c_locale name not validexport LC_ALL=”C” （export LC_ALL=”en_US.utf8”备选）最好把它写在.bash...
2018-07-04 09:29:16
40102
转载 Xshell配置ssh免密码登录-密钥公钥(Public key)与私钥(Private Key)登录【已成功实例】
Xshell配置ssh免密码登录-密钥公钥(Public key)与私钥(Private Key)登录【已成功实例】
2018-06-22 16:42:20
6562
原创 C/C++随机生成[0,N-1]的序列
C/C++随机生成[0,N-1]的序列用C/C++实现MATLAB中的randperm函数1、MATLAB中的randperm函数如下：>> randperm(20)ans = 13 9 2 17 11 5 3 19 18 10 1 7 14 20 15...
2018-05-30 15:31:15
5966
转载 Implement L2 Normalization Layer in Caffe
转载自：Implement L2 Normalization Layer in Caffe
2018-01-30 19:19:30
3222
转载 Hungarian algorithm(匈牙利算法)
看到两个比较好的Hungarian algorithm教程：1、The Hungarian algorithm: An example2、Hungarian Maximum Matching Algorithm
2018-01-28 08:42:32
11184
原创 SSD: Single Shot MultiBox Detector in TensorFlow(翻译)
本文基本算是：GitHub:SSD-Tensorflow上的中文版一、环境配置基本环境：Windows 10 + GTX950M1、安装Anaconda3()下载Anaconda3双击安装即可，注意：必须下载Anaconda3，因为Anaconda3对应Python3.x,而Windows下Tensorflow只支持Python3.x版本。2、安装Python-OpenCV3去http://www.
2017-04-01 19:45:20
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6
原创 用Visual Studio 2013(VS2013)调用Caffe(注意：不是编译Windows版的Caffe)
一、本文的由来对于大多数人来说，直接编译Windows版的Caffe基本就可以满足需求了。不过，对于那些想深入Caffe源码并根据自己需求进行修改的人们来说，如何用VS编译、调试Caffe代码可能有些困难，本文就是为了解决这个问题而写的。本文主要内容是关于如何用VS2013调用Caffe的开发环境，最后用Caffe源码中“tools”文件下的“extract_features.cpp”成功进行了测试
2017-02-26 22:13:50
5543
原创 重建二叉树（剑指offer）
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建二叉树并返回。1、二叉树相关1.1、二叉树节点typedef struct TreeNode{ int val; struct TreeNode *left;
2016-10-24 00:08:15
2574
转载 最大奇约数
题目：定义函数f(x)为x的最大奇数约数，x为正整数，例如f(44) = 11.现在给出一个N,需要求出f(1) + f(2) + f(3) + … + f(N)例如： N = 7f(1) + f(2) + f(3) + f(4) + f(5) + f(6) + f(7) = 1 + 1 + 3 + 1 + 5 + 7 = 21.分析：奇数的最大约数是自身， 偶数的最大奇约数是除所有偶因子之后的那个
2016-09-12 22:22:12
5196
原创 博弈问题
题目描述小赛是一名聪明的程序员。他的聪明确保他一定会应聘成功^_^~在应聘会上，人事主管向小赛提出了这样一个问题——这次招聘的规则是这样的。一共有n个人（n>1）参加应聘。人事主管事先选好了一个正整数x，他会把自己选的这个数x告诉前来应聘的每一个人。每个人（包括小赛）都可以选择1~m中的任意一个实数（就不要问实数是怎么选的啦!）。参加应聘的人都不会知道其他人选择了什么。最后所有人都选完数后，我们会把
2016-09-11 15:43:00
3889
翻译 Caffe for Python 官方教程(翻译)
导言 本教程中，我们将会利用Caffe官方提供的深度模型——CaffeNet（该模型是基于Krizhevsky等人的模型的）来演示图像识别与分类。我们将分别用CPU和GPU来进行演示，并对比其性能。然后深入探讨该模型的一些其它特征。1、准备工作 1.1 首先，安装Python，numpy以及matplotlib。 #安装Python环境、numpy、matplotlib
2016-07-31 14:45:43
60535
15
原创 Ubuntu 16.04下安装MATLAB R2016a
一、前沿最近，需要在linux下安装matlab，网上找了好久没找到如题所示的安装指南，于是就在网上教程的帮助和自己在Windows下安装matlab的经验尝试安装，最后没想到成功了，在此总结下安装经验，以帮助有需要的人。二安装步骤1、首先要下载好matlab R2016a及其破解文件(包括Windows下matlab的破解文件，后面会用到里面的密钥);2、将下载好的matlab R2016a及其破
2016-06-28 22:30:02
19972
6
转载 Youtube上下载的Caffe安装视频教程
Install Caffe Deep Learning Framework on Jetson LT4 21.2 with CUDA 6.5. Like and Subscribe if you want more like this.You can read more about this installation and get the script here:NVIDIA Jetson TK1
2016-05-23 21:16:50
5063
原创 matlab边缘检测(卷积特征)
一、前言本篇文章主要介绍了CNN网络中卷积层的计算过程，详细了解CNN的其它信息可以参考：技术向：一文读懂卷积神经网络。卷积神经网络(CNN)是局部连接网络。相对于全连接网络其最大的特点就是：局部连接性和权值共享性。因为对一副图像中的某个像素p来说，一般离像素p越近的像素对其影响也就越大（局部连接性）；另外，根据图像的局部统计特性，某个区域的权值也可以用于另一个区域(权值共享性)。这里的权值共享说白
2016-05-17 22:32:58
128312
16
原创 MATLAB中调用Python
一、简介众所周知，Python凭借其众多的第三方模块，近年来被数据分析、机器学习、深度学习等爱好者所喜爱，最主要的是Python还是开源的。另一方面，MATLAB因其在仿真方面的独特优势也被众多人追捧。而在国内，虽然MATLAB具有昂贵的价格(学术版的估计也要好几千吧，具体不清楚)，但恐怕也是众多搞学术的人的首选平台(原因嘛？呵呵，你懂得)。既然MATLAB和Python各有各的优势，那能不能将二者
2016-04-16 22:48:33
41304
2
翻译 Deep Learning for Computer Vision with MATLAB and cuDNN(译文)
翻译水平有限，欢迎阅读原文一、深度学习当前，深度学习已经成为一个热门话题。随着深度学习算法和GPU技术的发展，我们已经能够解决许多领域（计算机视觉、自然语言处理和机器人学）曾经认为不可能的事情。深度学习是建立在传统的深度神经网络之上的。最近几年的热点是大数据集和强大的GPUs的使用。神经网络本质上是一种并行算法，因此多核GPUs的使用能够明显的减少用于训练深度神经网络的时间。以下，我将会讨论如何使用
2016-04-08 14:14:22
11186
原创 Top K问题——基于堆排序
一、简介所谓的Top K问题其实就是找数组中最大的前k个值。为此，只要我们能够找到数组中的第k大值，那么Top K问题就会迎刃而解。在此声明一下，本文写的方法肯定不是最好的。不过最近看了几个题，其核心都是找第k大的值。这里，我只是总结下而已。二、举例说明例如：对于数组a[N]，取其最大的前k个数。1、用数组b[k]建立初始小顶堆(用0初始化数组b即可)；2、从i=1,2,…,N依次遍历a:2.1、若
2016-04-06 12:26:24
6567
原创 Top K问题——基于快速排序
一、简介所谓的Top K问题其实就是找数组中最大的前k个值。为此，只要我们能够找到数组中的第k大值，那么Top K问题就会迎刃而解。在此声明一下，本文写的方法肯定不是最好的。不过最近看了几个题，其核心都是找第k大的值。这里，我只是总结下而已。二、基本思想1、快速排序一次；2、利用快速排序一次的函数进行递归搜索；三、代码 /* * p[]为待查找数组，L,R分别为数组下标，k表示第k大数
2016-03-26 22:55:05
14059
原创 一种简单的数字图像复制粘贴（Copy—Move)检测
一、概述最近看了A SIFT-Based Forensic Method for Copy–MoveAttack Detection and Transformation Recovery，并按文中的方法实现了一个简单版的图像复制粘贴（Copy—Move)检测，在此做个总结。下面是个效果图：二、检测步骤1、提取SIFT关键点和特征描述子；2、关键点匹配；3、结果显示。三、详细步骤1、提取SIFT关键.........
2016-02-21 18:42:01
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转载 Python—OpenCV学习网站
一个很好的Python—OpenCV学习网站OpenCV-Python Tutorials1、Introduction to OpenCVLearn how to setup OpenCV-Python on your computer!2、Gui Features in OpenCVHere you will learn how to display and save images and vid
2015-12-01 10:25:30
3856
1
转载 史上最好的LDA(线性判别分析)教程
一、前言最近由于研究需要，要用到线性判别分析(LDA)。于是找了很多资料来看，结果发现大部分讲的都是理论知识，因此最后还是看的一知半解，后来终于找到了个英文的文档，作者由PCA引入LDA，看过后豁然开朗，主要是文档中有详细的例子，为了保持原版在此就直接粘贴过来了——后面的例子是结合MATLAB实现的！二、LDA理论详解 三、LDA实例详解下面是作者文档中配的
2015-11-17 22:09:19
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原创 用C/C++读取MATLAB中mat文件中的Cell数据
一、引言最近由于研究需要，要用C语言调用MATLAB中的cell数据。于是，百度了一下，很容易找到了C++读写.mat文件。但发现该文中说的是如何用C/C++调用mat文件中的矩阵，而我要调用的是mat文件中的cell数据，于是，又开始在网上狂找资料。不过这次就没那么幸运了，后来好不容易找到了一跟”救命稻草“——mxGetCell()，之后在C++读写.mat文件的基础上自己摸索了一下，顺利解决了问
2015-11-03 22:12:18
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原创 使用EmguCV处理Kinect数据流
一、OpenCV与EmguCV等相关简介搞计算机视觉方面的人肯定都知道OpenCV——Intel公司在1999年发起的一个项目，它将一些高级的视觉研究成果加入到OpenCV库中并开源贡献给了全世界。其本身使用C/C++写的，不过对于那些习惯了用C#的人来说，直接用OpenCV的话可能不放便。不过幸好，2008年，一个名为Willow Garage的科技孵化公司负责对该项目的更新和维护。几乎同时Emg
2015-09-15 12:31:40
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原创 Emgu入门引导——加载并显示图像(C#风格)
上一篇Emgu入门引导——加载并显示图像(OpenCV风格)我们用OpenCV的风格加载并显示了图像，本篇我们用C#窗体显示图像EmguCV加载并显示图像（C#风格）1、创建一个Windows窗体应用程序，将Form1的Text属性改为“显示图像“。2、给窗体添加一个按钮，Text属性改为“打开图像”，双击按钮会生成相应的事件处理函数： private void button1_Click(obje
2015-09-14 16:54:25
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原创 Emgu入门引导——加载并显示图像(OpenCV风格)
*用EmguCV加载并显示图像1、新建C#控制台引用程序(步骤略去)，在“解决方案”中的“引用”那里右击“添加引用”，找到Emgu.CV添加进去即可。2、在源码中添加如下引用：using Emgu.CV;using Emgu.CV.CvEnum;这相当于OpenCV的：#include <cv.h>#include <highgui.h>等之类的头文件3、然后main函数中添加如下代码：
2015-09-14 16:21:20
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原创 Kinect入门（1）——显示彩色图像数据流
进行本节的前提是已配置好Kinect的开发环境。废话不多说，直接进入正题！Kinect+VS2012显示彩色图像数据流1、新建C# WPF应用程序，项目名随便写即可。2、在解决方案“….”里右击“引用”—>添加引用，然后在”搜索程序集”那里搜索”Microsoft.Kinect”，然后添加即可。3、在WPF里添加必要的属性和元素.<Window x:Class="ColorView.MainWind
2015-09-14 14:55:31
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原创 Kinect入门（2）——显示深度图像数据流
显示深度数据流的步骤与显示彩色图像的步骤基本一样。所以，这里就只说源码中不一样的地方。具体源码参考显示彩色图像数据流。**显示深度图像与显示彩色图像源码的不同点1、在上一篇的“3、在WPF里添加必要的属性和元素.”中，把<Image Name="ColorName" Height="480" Width="640"/> 中的”ColorName”——>”DepthName”。其实不改也行，只是这样
2015-09-14 14:45:46
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原创 Kinect+OpenNI实践（1）——环境配置及demo演示
最近在研究Kinect，在网上看了下利用OpenNI也可以驱动Kinect，所以就想着手研究下。一、OpenNI在VS2012下配置1、下载OpenNI首先，去OpenNI官网下载最新的OpenNI，我下的是OpenNI2.2 32bit的。下载完后直接砂锅是安装。2、环境变量安装好后，环境变量中会自动加入：1）OPENNI2_INCLUDE2）OPENNI2_LIB3）OPENNI2_REDIST
2015-09-12 16:02:05
4691
转载 Win 7 下安装Ubuntu 14.04(完整版）
一、自己的教训最近想熟悉下Ubuntu，就在Ubuntu官网（不是中文版那个网站）下了Ubuntu14.04(32bit)（64bit点这里）。当我在自己的Win 7下用wubi安装时（我基本试了网上关于在Windows下直接用wubi安装Ubuntu的所有方法），无论怎样总是出现如下错误：最后实在没办法了，参考了Ubuntu14.04 安装及使用：[1]制作安装U盘，然后用U盘启动安装，最后的最后
2015-09-10 17:41:26
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原创 VS2012(VS2010)添加本地NuGet包
一、引言最近在使用NuGet时遇到一个问题，就是当在一个“解决方案xxx”用NuGet添加了某个NuGet包之后，如果再换一个工程当我点击“引用”添加该包中的yyy.dll时会出现错误。后来，在网上到处乱找，终于看了以下博文后NuGet添加本地包(Package)我的问题顺利解决了。为了方便，在此用自己的话重新记录一下。二、解决方案1、首先，找到用NuGet添加的包文件，一般在添加NuGet包那个解
2015-09-04 11:30:59
22422
2
转载 IplImage图像与BYTE图像之间的转换与利用
一、IplImage图像与BYTE图像在VC中的声明1、IplImage* iplImage；2、BYTE* data；二、 由IplImage*得到BYTE*图像数据：1、data = iplImage->imageDataOrigin; //未对齐的原始图像数据或者2、data = iplImage->imageData; //已对齐的图像数据三、 由BYTE*得到IplImage*图像数据1、
2015-08-31 21:10:45
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原创 人脸检测——基于OpenCV等开源库
一、人脸检测简介人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象（如无背景的图象），往往假设人脸位置一直或者容易获得，因此人脸检测问题并未受到重视。随着电子商务等应用的发展，人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段，这种应用背景要求自动人脸识别系统能够对一般图象具有一定的识别能力，由此所面临的一系列问题使得人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视。
2015-08-28 22:47:52
4726
转载 VC6.0应用OpenCV时出现的错误及解决办法
1. OpenCV2.2也添加了相关路径。。。。。。（P267>）未通过编译，程序运行时报错fatal error C1083: Cannot open include file: 'cv.h': No such file or directory。解决办法：由于编程软件使用的是VC6.0，建议用OpenCV1.0。2. 安装OpenCV1.0，进行相关的全局设置。不要忘了添加\l
2015-08-22 18:19:39
4299
原创 openCV—Python(11)—— 图像边缘检测
一、函数简介1、laplacian算子函数原型：Laplacian(src, ddepth, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None)src：图像矩阵ddepth：深度类型2、Sobel算子函数原型：Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None
2015-08-18 17:27:12
24364
1
原创 openCV—Python(10)—— 图像阈值化处理
一、函数简介1、threshold—图像简单阈值化处理函数原型：threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)src：图像矩阵thresh：阈值maxVal：像素最大值type：阈值化类型2、adaptiveThreshold—图像自适应阈值化处理函数原型：adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod,
2015-08-18 16:05:55
10342
原创 openCV—Python(9)—— 图像平滑与滤波
一、函数简介1、blur—图像均值平滑滤波函数原型：blur(src, ksize, dst=None, anchor=None, borderType=None)src：图像矩阵ksize：滤波窗口尺寸2、GaussianBlur—图像高斯平滑滤波函数原型：GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None
2015-08-18 15:07:40
19136
7
原创 openCV—Python(8)—— 图像直方图及其直方图均衡化
一、函数简介1、calcHist—计算图像直方图函数原型：calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, accumulate=None)images：图像矩阵，例如：[image]channels：通道数，例如：0mask：掩膜，一般为：NonehistSize：直方图大小，一般等于灰度级数ranges：横轴范围2、equ
2015-07-31 16:02:30
22823
Modern C++ Programming Cookbook - Master C++ core language and standard library
2020-11-19
vmware-tools-linux-11.0.5-15389592.x86_64.component.tar
2020-05-27
Robot Localization and Map Building
2018-02-23
Mobile Robot Localization and Map Building A Multisensor Fusion Approach
2018-02-23
3D Robotic Mapping The Simultaneous Localization and Mapping Problem
2018-02-23
Cracking the Coding Interview, 6th Edition part2
2016-09-27
Cracking the Coding Interview, 6th Edition part1
2016-09-27
Cracking the Coding Interview, 4th Edition
2016-09-27
Accelerating MATLAB with GPU Computing A Primer with Examples
2016-06-16
Learn.Cplusplus.Programming.Language.Become.A.Complete.Cplusplus.Programmer
2016-05-07
Starting.Out.with.C++.Early.Objects.8th.Edition
2016-05-07
空空如也
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