Andyato0520-CSDN博客

原创 git--本地分支与远程分支

本地建立一个空文件夹，然后git clone 远程地址，可以拉取远程master的所有项目至本地git branch 用来查看分支信息，git branch -a查看所有分支（包括远程remote）$ git branch * master$ git branch -a * master remotes/origin/HEAD -> origin/master r...

2019-11-10 15:42:54 2813

原创 pathlib库

今天被安利了pathlib库，感受就是为什么我直到今天才发现这个东西。。。。。Path模块先来个实例看看pathlib有多好用，如果一个目录中有很多文件，但他们的后缀名并不统一，既有.txt，又有.csv。我们需要将其中的.txt结尾的文件全部修改成.csv后缀。可以这么实现：'''将txt结尾的文件重命名为.csv文件'''import os def rename_files...

2019-09-17 16:44:45 1093

原创 NIMA --Neural Image Assessment

唠点闲嗑：首先，为什么会读这篇论文呢？是因为我最近在看一部分东西的时候，涉及到了AVA数据集，于是就搜索了下它的背景，然后找到了这篇论文Neural Image Assessment背景“这张图片美吗？”不同的人可能给出的答案是不同的，因为人们对于图像美丑的评判标准是不一样的，那么，如何让计算机来辨别一副图像的美呢，或者说应该制定个怎样的标准来让计算机判断一张图像的美？图像质量与美学的量化...

2019-05-20 21:03:32 1188

原创 NASNet

最近在看NASNet，但是NASNet是基于NAS来的，于是还得先看NAS的论文，学习过程中看到几篇好的文章，mark下论文笔记NASNAS综述NAS详解 NASNet论文理解NASNet详解解读NASNetNASNetNASNet学习笔记NASNetNASNet论文笔记...

2019-05-15 10:44:20 1050

最近在做图像清晰度检测的时候，用到了Laplacian算子，所以系统整理下这方面的相关知识。Laplacce算子是一种各向同性算子，二阶微分算子，在只关心边缘的位置而不考虑其周围的象素灰度差值时比较合适。Laplace算子对孤立象素的响应要比对边缘或线的响应要更强烈，因此只适用于无噪声图象。存在噪声情况下，使用Laplacian算子检测边缘之前需要先进行低通滤波。所以，通常的分割算法都是把Lap...

2019-05-10 20:42:39 9727

转载 python多进程

进程与线程进程是操作系统中进行资源分配的最小单元，资源包括CPU、内存、磁盘等IO设备线程是CPU调度的基本单位例如：我们电脑上运行的浏览器和视频播放器就是两个不同的进程，进程可能包含多个子任务，这些子任务就是线程，比如视频播放器在播放视频时要同事显示图像、播放声音、显示字幕，这就是三个线程。python中的多进程主要用到了multiprocessing这个库multiprocessin...

2019-05-09 20:47:27 111

原创基于特征点检测和匹配的图像识别

特征点一个图像的特征点由两部分组成：关键点（keypoint）和描述子（Descriptor）。关键点指的是该特征点在图像中的位置，有些还具有方向、尺度等信息。描述子通常是一个向量，按照人为的设计方式，描述关键点周围像素的信息。通常描述子是按照外观相似的特征应该有相似的描述子设计的。因此，在匹配的时候，只要两个特征点的描述子在向量空间的距离相近，就可以认为它们是同一个特征点。特征点的匹配通常需...

2019-05-02 16:26:36 6061

原创 ubuntu16.04 配置使用faster-rcnn

在安装配置好caffe之后，安装faster-rcnn。安装的过程中遇到了很多问题，在这里写个博客记录一下。1.下载git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git2.生成Cython模块$cd py-faster-rcnn/lib$make3.生成Caffe和pycaff...

2019-05-02 10:32:55 841

原创 python数据处理库--numpy

之前在写python的数据处理库的安装教程时写过一点介绍。但是不是很详细，最近在整理复习，所以写篇博客整理下。NumPy是Python科学计算的基础包，它提供：快速高效的多维数组对象ndarray；直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数；线性代数运算、随机数生成; 将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具等。在进入正题之前，我们需要对python中...

2019-05-02 10:32:39 474

转载图像特征--局部特征点

图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等局部特征具有很好的稳定性，不易被外界干扰特征提取方面的一些算法，今天在看文章时发现有篇博客写的很好，特此放个链接，以备回头查阅 https://blog.csdn.net/qq_34057694/article/details/77838978图像物体分类与检测算法综述...

2018-10-01 18:35:17 887

转载边缘检测算子

图像方面的特征提取大多从边缘开始，然后不断向上构成更高层次的特征描述边缘和物体的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。常见的边缘检测算子有：sobel，roberts，prewitt，canny，laplacian算子1.Sobel算子主要用来检测边缘，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度...

2018-10-01 18:34:09 13291 1

转载批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）和小批量梯度下降法（MBGD）

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。接下来，我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解。为了便于理解，...

2018-10-01 16:42:10 38969 20

转载 Coursera Stanford机器学习系列笔记

此系列笔记对应于Coursera上的Stanford机器学习课程 Weeks Links Week01 《机器学习笔记01：线性回归(Linear Regression)和梯度下降(Gradient Decent)》 Week02 《机器学习笔记02：多元线性回归、梯度下降和Normal equation》《机器学习笔记03：Normal equation与梯度下降的比较》

2018-10-01 16:12:56 342

原创图像知识整理

1.高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫（）。A . 巴特沃斯高通滤波器B . 高频提升滤波器C . 高频加强滤波器D . 理想高通滤波器答案：B2.直方图修正方法通常有（直方图均衡化）及（直方图规定化）两类。目的：采用直方图修正后可使图像的灰度间距拉开或使灰度分度均匀，从而增大反差，使图像细节清晰，从而增...

2018-09-30 19:29:57 1123

转载 c++中引用和指针的区别

指针和引用的区别：(1)当引用被创建时，它必须被初始化。而指针则可以在任何时候被初始化。(2)一旦一个引用被初始化为指向一个对象，它就不能被改变为对另一个对象的引用。而指针则可以在任何时候指向另一个对象。(3)不可能有NULL引用。必须确保引用是和一块合法的存储单元关联。进一步解析：指针和引用都是 C++ 中的基本语法成份，它们既有联系，也有不同之处。它们都是地址的概念，其中指针指向一...

2018-09-29 13:59:08 342

原创数组和链表的区别

数组在内存中是连续存储的，链表是动态分配内存的数组内存空间要求高，可能存在数据越界或者内存空间浪费；链表内存利用率高，不会浪费内存数组大小固定，不能动态扩展。链表可以动态扩展数组元素存放在栈区，链表元素存放在堆去数组查找元素的时间复杂度是O(1),链表查找元素时间复杂度是O(n)数组插入和删除元素的时间复杂度是O(n)，链表插入和删除元素的时间复杂度是O(1)...

2018-09-28 14:16:20 526

原创二叉树遍历

class TreeNode: def __init__(self,x): self.value = x self.left = None self.right = Noneclass Tree: def __init__(self): self.queue = [] #用队列存储树的结点 self...

2018-09-14 10:49:01 158

原创 CNN经典网络的总结

本文主要介绍一下CNN的几种经典模型比较。之前自己也用过AlexNet和GoogleNet，网络上关于各种模型的介绍更是形形色色，自己就想着整理一下，以备自己以后查阅方便LeNet5 先放一张图，我感觉凡是对深度学习有涉猎的人，对这张图一定不会陌生，这就是最早的LeNet5的平面结构图。 Lenet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习的发展。Caffe中Le...

2018-08-21 22:30:22 8123

转载 Caffe的python接口学习

（1）生成配置文件（2）生成solver文件（3）训练模型（4）mnist实例–手写数字识别（5）生成deploy文件（6）用训练好的模型（caffemodel）来分类新的图片（7）绘制loss和accuracy曲线（8）caffemodel中的参数及特征的抽取...

2018-08-13 21:46:50 313

转载 python数字图像处理

这里博客是自己做的个系统整理，主要说的是python在数字图像处理方面的应用，主要用到的库有PIL和skimagePIL库1、用python简单处理图片：打开、显示、保存图像2、用python简单处理图片：图像通道、几何变换、裁剪3、用python简单处理图片：添加水印4、用python简单处理图片：图像中像素的访问5、用python简单处理图片：图像直方图skim...

2018-08-07 22:08:50 5472

原创直通BAT面试算法精讲--链表（2）

案例三题干：对于一个链表，我们需要用一个特定阈值完成对它的分化，使得小于等于这个值的结点移到前面，大于该值的结点在后面，同时保证两类结点内部的位置关系不变。给定一个链表的头结点head，同时给定阈值val，请返回一个链表，使小于等于它的结点在前，大于等于它的在后，保证结点值不重复。 * 测试样例： * {1,4,2,5},3 * {1,2,4,5} * * 解析：...

2018-08-06 15:36:34 174

原创 python学习知识点总结

这篇文章算是本人学完python之后的复习回顾吧，做个小总结。自己在学习使用python的过程中，遇到不是很明白的东西，都是去查阅廖雪峰老师的教程，写的还是非常好并且非常容易理解的。这篇文章里，至于python的优势和其他语言的对比等等就不多说了，之前刚开始学python的时候，也转载过一些博客，里面很多其实也都讲的非常好，这里主要讲一些面试时可能会问到的或者平常容易记混的知识点好了，咳咳，划重点...

2018-08-04 18:04:35 1053

转载 Logistics Regression过程的推导

今天自己又手推了一遍逻辑回归的过程及损失函数的推导，发现有一篇博客写的非常详细，特此保存下，以便后期查阅参考原文地址：https://blog.csdn.net/ligang_csdn/article/details/53838743...

2018-08-03 19:31:51 267

原创直通BAT面试算法精讲--链表（1）

链表问题知识点和注意事项 1.链表问题算法难度不高，但考察代码实现能力。 2.链表和数组都是一种线性结构，数组是一段连续的存储空间，链表空间不一定保证连续，是临时分配的链表的分类 1.按链接方向分类：单链表，双聊表 2.有无环：普通链表，循环链表链表问题代码实现关键点 1.链表调整函数的返回值，类型要求往往是节点类型。 2.处理链表过程中，先采用画图的方式理清逻辑。...

2018-07-30 20:55:28 268

原创直通BAT面试算法精讲--栈和队列（3）

案例五滑动窗口练习题题干：有一个整形数组arr和一个大小为w的窗口，从数组的最左边滑到最右边，窗口每次向右滑一个位置，返回一个长度为n-w+1的数组res，res[i]表示每一种窗口状态下的最大值，以数组为[4,3,5,4,3,3,6,7],w=3为例，因为第一个窗口[4,3,5]的最大值为5，第二个窗口[3,5,4]的最大值为5，第三个窗口[5,4,3]的最大值为5，第四个窗口[4,...

2018-07-29 21:12:41 209

原创直通BAT面试算法精讲--队列和栈（2）

案例二双栈队列练习题题干：编写一个类，只能用两个栈结构实现队列，支持队列的基本操作（add,poll,peek）解题思路：两个栈，一个用来实现入队，一个用来实现出队class Solution(): def __init__(self): self.stack1 = [] self.stack2 = [] def pus...

2018-07-27 22:06:54 307

原创直通BAT面试算法精讲--队列和栈（1）

队列和栈的性质： 1.栈是先进后出 2.队列是先进先出 3.栈和队列一般有数组和链表两种实现方式栈结构的基本操作： 1.pop操作 2.top或者peek操作 3.push操作 4.size操作队列结构的基本操作 1.push操作 2.pop操作队列和栈的基本操作，都是时间复杂度为O(1)的操作双端队列首尾都可以压入或者弹出元素优先级队列根据元素的优先...

2018-07-27 16:06:08 426

原创直通BAT面试算法精讲--字符串（3）

案例7空格替换练习题题干：给定一个字符串str，将其中所有的空格字符替换成’%20’，假设str后面有足够的空间class Solution(): def replace(self,strs): if strs=='' or len(strs)==0: return strs if ' ' in strs: ...

2018-07-24 22:20:27 207

原创直通BAT面试算法精讲--字符串（2）

案例三两串旋转练习题如果对于一个字符串A，将A的前面任意一部分挪到后边去形成的字符串称为A的旋转词。比如A=”12345”, A的旋转词有”12345”,”23451”,”34512”,”45123”和”51234”。对于两个字符串A和B，请判断A和B是否互为旋转词。给定两个字符串A和B及他们的长度lena，lenb，请设计一个函数，返回一个bool值，代表他们是否互为旋转...

2018-07-23 17:56:57 204

原创直通BAT面试算法精讲--字符串（1）

字符串面试题的特点： 1.广泛性（1）字符串可以看做字符类型的数组，与数组排序、查找、调整有关（2）很多其他类型的面试题可以看做字符串类型的面试题 2.需要掌握的概念（1）回文（2）子串（连续）（3）子序列（不连续）（4）前缀树（Trie树）（5）后缀树和后缀数组（6）匹配（7）字典序 3.需掌握的操作：（1）与数组相关的操作：增删...

2018-07-16 22:26:43 383 1

原创直通BAT面试算法精讲--排序（4）

案例四荷兰国旗问题三色排序问题对只包含0,1,2的整数数组进行排序，要求使用交换、原地排序，而不是利用计数进行排序，做到0全在数组左边，1在中间，2在右边测试用例： arr = [1,1,0,0,2,1,1,0] 输出：[0,0,0,1,1,1,1,2]解题思路：在数组左侧设置一个0区域，初始长度为0，在数组右侧设置一个2区域，初始长度为0 从左右到遍历，如果当前...

2018-07-14 19:13:07 183

原创直通BAT面试算法精讲--排序（3）

注：所有的代码都是用python实现的，都是自己写的，可能有些地方不太完善案例一已知一个几乎有序的数组，几乎有序是指，如果把数组排好顺序的话，每个元素移动的距离不超过k，并且k相对于数组长度来说很小。请问选择什么方法对其排序比较好解题思路：移动不超过k，说明最小值位于0~k-1中，将0~k-1组成个最小堆。弹出堆顶元素，将位置k上的数放置堆顶，再次调整小根堆。递归实现。实...

2018-07-14 16:35:29 260

原创直通BAT面试算法精讲--排序（2）

注：所有的代码都是用python实现的，都是自己写的，可能有些地方不太完善稳定性问题稳定的：冒泡、插入、归并、计数、基数、桶排序不稳定：快速、选择、希尔排序、堆排序（快选希堆不稳，堆归选基不变，不变指的是运行时间不变，与初始状态无关）补充说明 1.排序算法无绝对优劣算法效果取决于排序的元素。例如人身高，数值范围小，可以选择计数排序，但对于均匀分布的整数，计数排序...

2018-07-14 16:15:35 220

原创直通BAT面试算法精讲--排序（1）

注：所有的代码都是用python实现的，都是自己写的，可能有些地方不太完善冒泡排序问题时间复杂度：O(n^2) 空间复杂度：O(1)def bubble_sort(arr,n): if not arr: return None for i in range(n): for j in range(i+1,n): ...

2018-07-14 16:06:32 243

转载 python --数字图像处理

一、环境安装与配置这里不多做赘述，可以参考上面的博客，非常详细。二、图像读取、显示与保存 1.从外部读取图片并显示 2.程序自带图片 3.保存图片 4.图片信息skimage提供了io模块，顾名思义，这个模块是用来图片输入输出操作的。为了方便练习，也提供一个data模块，里面嵌套了一些示例图片，我们可以直接使用。引入skimage模块可用：from skimage im...

2018-04-14 20:36:15 929

转载 Python --数据处理

参考链接：http://www.cnblogs.com/denny402文章目录：一、图片的打开与显示二、图片通道/几何变换/裁剪 1.彩色图像转灰度通道 2.通道合并与分离 3.裁剪图片 4.几何变换三、图像中的像素访问四、图像直方图一、图片的打开与显示要使用python，必须先安装python，一般是2.7版本以上使用py...

2018-04-11 21:26:20 360

原创基于深度学习的目标检测技术 RCNN，fast-RCNN和faster-RCNN

看到几篇文章，感觉写的挺好的，在此，就不整理了，直接放上原文链接好了。 https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.htmlhttps://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/54344350https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458...

2018-04-02 14:17:10 313

转载分类问题统计指标入门：混淆矩阵、召回、误检率、AUROC

AUC ：曲线下面积（Area Under the Curve）AUROC ：接受者操作特征曲线下面积（Area Under the Receiver Operating Characteristic curve）大多数时候，AUC都是指AUROC，这是一个不好的做法，正如Marc Claesen指出的那样，AUC有歧义（可能是任何曲线），而AUROC没有歧义。AUROC解释AUR...

2018-03-30 11:13:13 22569

转载 softmax,softmax loss 和cross entropy的讲解

原文链接：http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921

2018-03-18 11:00:45 1291

原创数据结构----排序算法

一、排序算法的说明1 排序的定义对一序列对象根据某个关键字进行排序。2 术语说明稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面；不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面；内排序：所有排序操作都在内存中完成；外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；时间复杂度：一个算法执行所耗费的...

2018-03-13 16:54:21 319

空空如也

空空如也