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RSS订阅原创 从Tif文件转为shp文件(ArcMap，代码)、gdal打包问题
从Tif文件转为shp文件(ArcMap，代码)利用ArcMap来进行转换，以预测出来的滨海湿地图像为例第一步:打开ArcMap中的栅格转面工具ArcMap中的栅格转面工具点击栅格转面之后，选择参数和输出文件路径，如下图所示得到的结果即为在选择的文件夹下会生成如下文件第二步：属性归并查看tif原图和生成的shp图的属性表。下方左侧为tif原图的属性表，右侧为生成的shp图的属...
2019-10-21 20:51:46
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原创 遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛参赛笔记
遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛参赛笔记前俩个月参加了由国家自然科学基金委信息科学部主办的“遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛”，在这里分享一下参加比赛的一些感悟。数据集我参加的是语义分割主题，数据来源于高分二号MSS影像，分辨率为四米，影像尺寸为7200x6800，包括NIR，R， G， B四个波段。由于原始影像是用ENVI classic做的预处理，所以会导致一些读取错误，所以我都使用了ima...
2019-09-23 20:30:18
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原创 【Python】Windows 下使用 pyinstaller 对 keras(tensorflow) 模型预测的代码文件打包
用到的几种主要的 python 包的版本（CPU）python：3.61、pyinstaller：3.3.1（打包成 exe）2、tensorflow：1.4.0（深度学习框架）3、keras：2.0.8（模型时基于 keras 训练的）4、opencv-python：4.1.0.25（主要用于图像数据的读取与存储）5、numpy：1.15.0（主要用于图像数据的矩阵操作）6、h5p...
2019-07-10 21:43:43
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原创 利用ArcGIS Engine和C#二次开发遇到的问题及解决办法
利用ArcGIS Engine和C#二次开发遇到的问题及解决办法在利用ArcGIS Engine和C#二次开发的过程中，可能会遇到各种各样的配置及环境问题，下面是我在项目过程中遇到的问题以及相应的解决办法。1.ArcGIS 10.3安装遇到的问题ArcGIS 10.3的具体安装步骤安装完成后可能会遇到破解不完全的情况，即使ArcMap可以打开，但是在C#调用相关动态连接库的时候可能会出现问...
2019-06-27 20:45:06
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原创 在vs2017中使用opencv4.0调用darknet框架模型
在vs2017中使用opencv4.0工具调用Darknet框架模型前言VS2017的下载及安装下载安装opencv4.0的下载及安装opencv4.0调用darknet框架模型的实例1. 在vs2017中创建项目2. 配置属性表3. 编写例子结束语前言在Linux操作系统中，用Darknet框架已实现目标检测模型训练，同时希望在windows系统中用到已训练的模型并实现目标的检测，这时将用到...
2019-05-21 12:19:33
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原创 在Linux系统下将GDAL部署到eclipse开发环境
前言：前面已经将GDAL成功的配置在Linux下了，本篇文章主要是介绍一下如何将GDAL部署到eclipse下，在eclipse使用GDAL库进行图像的处理。另外，我是用C++来进行编译的，我系统中下载的g++版本如下图所示：g++的版本是4.8.5配置过程：1、导入环境变量因为是在默认路径下安装的，所以需要导入的环境变量为：export PATH=$PATH:/usr/local/b...
2018-12-20 15:29:35
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转载 重磅 | 西安思考：“2018国际人工智能院长论坛”专家思想分享
原创： 人工智能学院 西电人工智能学院 6月10日本文档分为两个视频:视频一（P2-P14）和视频二(P14-P26)5月27-28日，2018国际人工智能院长论坛在西安成功举办，来自中、美、英、意等国，IEEE、中国人工智能学会等国内外专业技术组织的30余位人工智能领域顶级资深专家共襄盛举，阿里巴巴、Google、百度、商汤、华为、蒜泥、维恩等20余家中外人工智能行业领军企业的代表齐聚一堂，...
2018-11-24 10:07:31
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转载 三个牛人教你怎么高效阅读论文
三个牛人教你怎么高效阅读论文科研牛人一从Ph.D到现在工作半年,发了12 篇paper, 7 篇first author我现在每天还保持读至少2-3 篇的文献的习惯，读文献有不同的读法，但最重要的自己总结概括这篇文献到底说了什么，否则就是白读，读的时候好像什么都明白，一合上就什么都不知道，这是读文献的大忌，既浪费时间，最重要的是没有养成良好的习惯，导致以后不愿意读文献。1、每次读完文献（不...
2018-11-23 10:22:34
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原创 自然语言处理：重要采样的梯度推导
加速神经语言模型训练的一种方式是，避免明确的计算所有未出现在下一位置的词对梯度的贡献。每个不正确的词在此模型下具有低概率。枚举所有这些词的计算成本可能会很高。相反，我们可以仅采样词的子集，梯度的推导过程如下：∂logP(y∣C)∂θ=∂softmaxy(a)∂θ\frac{\partial logP(y|C)}{\partial \theta} = \frac{\partial softmax...
2018-11-21 22:05:57
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原创 [AI教程]TensorFlow入门：使用卷积网络模型实现手势识别
介绍本文介绍了搭建简单的卷积网络模型进行手势数字识别数据集：https://github.com/stormstone/deeplearning.ai/tree/c38b8ea7cc7fef5caf88be6e06f4e3452690fde7工具：TensorFlow 1.9.0 + Python 3.6.31.相关包导入// An highlighted blockimport ma...
2018-11-15 20:05:55
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原创 [AI教程]TensorFlow入门：通过二分类来比较神经网络模型和逻辑回归模型
介绍本文主要是建立一个包含一个隐藏层的神经网络， 体会神经网络模型和逻辑回归模型的不同。在本文中将涉及如下几个部分：- 使用神经网络实现二分类；- 使用非线性激活函数tanh;- 计算 cross entropy loss- 实现正向传播和反向传播；工具：TensorFlow 1.9.0 + Python 3.6.31、两个辅助.py文件使用两个辅助,py文件写入一些经常使用的内...
2018-11-15 19:52:22
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原创 [AI教程]TensorFlow入门：使用TF-slim的模型做图像分类
文章目录1.简介2.文件说明3.训练过程3.1数据预处理3.2训练3.3测试1.简介tf-slim是TensorFlow的一个轻量级库，它基于TensorFlow实现了高层封装，将网络、loss、正则化等概念有调理的组织起来，而不是像原生tensorflow底层接口编程那样，到处充满了超参、网络定义、训练循环等。例如，定义一个卷积：with tf.name_scope('conv_a') ...
2018-11-15 17:23:23
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原创 [AI教程]TensorFlow入门：手势数字识别
实验说明本实验为吴恩达课后编程作业第二课第三周内容，通过引导我们将完成一个深度学习框架，使我们可以更轻松地构建神经网络。编程框架不仅可以缩短编码时间，而且有时还可以执行加速代码的优化。数据集下载地址：[https://github.com/stormstone/deeplearning.ai/tree/c38b8ea7cc7fef5caf88be6e06f4e3452690fde7]工具：J...
2018-11-14 20:06:24
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原创 [AI教程]TensorFlow入门：使用TensorBoard和MNIST数据集实现监控指标可视化
TensorBoard介绍TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，它可以通过TensorFlow程序运行过程中输出的日志文件可视化TensorFlow程序的运行状态。TensorFlow和TensorBoard程序跑在不同的进程中，TensorBoard会自动读取最新的TensorFlow日志文件，并呈现当前程序运行的最新状态。下面通过使用MNIS数据集创建一个简单的神经网络实...
2018-11-14 19:14:42
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原创 [AI教程]TensorFlow入门：Simple Linear Model
介绍本文演示了使用简单线性模型了解TensorFlow的基本工作流程。数据集：MNIST数据集工具：TensorFlow 1.9.0 + Python 3.6.3方法：简单线性模型1、importimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport numpy as npfrom sklearn.metrics ...
2018-11-14 16:57:45
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原创 [AI教程]TensorFlow入门：Hello World与基本操作
[AI教程]tensorflow入门：Hello World与基本操作文章目录[AI教程]tensorflow入门：Hello World与基本操作1.tensorflow介绍2.Hello World3.基本操作1.tensorflow介绍TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线...
2018-11-10 15:09:37
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转载 如何理解Gabor滤波器
转载自：(https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953).介绍我们已经知道，傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具，可以帮助我们将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后，图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。Fi...
2018-11-04 11:58:43
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原创 GitHub（网页版）简明教程
GitHub（网页版）简明教程GitHub官网：GitHub一、注册进入GitHub官网，界面如下图所示。根据提示一步一步完成注册。二、使用1、登录用户主页，界面如下图所示。2、点击上图中的绿色按钮“New repository”创建新的知识库，点击后的界面如下图所示。（上图中的“FCN-zyh”和“yida”是我以前建立的知识库，“wdzyh”为我的用户名。）在新界面输入新...
2018-10-23 18:02:03
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原创 遥感图像下载指南
1、高分系列（收费）下载方式（一）：登录中国资源卫星应用中心登录网址为：http://218.247.138.119:7777/DSSPlatform/index.html（1）新用户注册新如下图所示，老用户可直接登录；（2）填写注册信息保存并登录；（3）选择产品与服务菜单下的产品查询如下两幅图所示；注：有些浏览器加载不出来下图，换个浏览器！（4）根据上图我们可以选择性的下载...
2018-10-21 21:12:31
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原创 矩阵的向量化及内积
定义1. 设矩阵 A=(aij)∈Rm×n\boldsymbol{A} = (a_{ij})\in R^{m\times n}A=(aij)∈Rm×n , 把矩阵 A\boldsymbol{A}A 的元素按行的顺序排列成一个列向量：vecA=(a11,a12,⋅⋅⋅,a1n,a21,a22,⋅⋅⋅,a2n,⋅⋅⋅,am1,am2,⋅⋅⋅,amn)Tvec\boldsymbol{A} = (a...
2018-10-21 18:51:03
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转载 矩阵的tr
转载请声明出处：link在线性代数中，nnn 乘 nnn 方阵 “A\boldsymbol{A}A” 的迹，是指 “A\boldsymbol{A}A” 的主对角线各元素的总和（从左上方至右下方的对角线），例如：tr(A)=A1,1+A2,2+...+An,ntr(\boldsymbol{A})=\boldsymbol{A}_{1,1}+\boldsymbol{A}_{2,2}+...+\bo...
2018-10-21 17:29:40
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原创 （论文精读）PCANet：一种简单的图像分类的深度学习基线
PCANet：一种简单的图像分类的深度学习基线\quad\quad这篇文章主要对论文《PCANet: A Simple Deep Learning Baseline forImage Classification?》进行中文翻译，翻译的中加入了自己的理解，如果有不恰当的地方，欢迎大家提出。\quad\quad论文大体可以分为五部分，摘要，引言，方法（级联线性网络结构（PCANet）,实验，结论...
2018-10-17 21:43:51
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转载 ADMM优化算法
ADMM优化算法原文链接： http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3496819.html从等式约束的最小化问题说起：minf(x)s.t.Ax=b\min f(x)\quad s.t.Ax=bminf(x)s.t.Ax=b上面问题的拉格朗日表达式为：L(x,λ)=f(x)+λT(Ax−b)L(x,λ)=f(x)+\lambda^T(Ax−b)L(x,...
2018-10-17 18:43:49
2209
转载 主成分分析(PCA)原理及推导
主成分分析(PCA)原理及推导转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479什么是PCA？在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析，这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了，但是数据的主要信息还能保留下来，并且，这些变换后的维两两不相关！至于为什么？那就接着往下看。在本文中，将会很详细的解答这些...
2018-10-17 15:47:59
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原创 在Linux的Redhat系统下进行GDAL的配置安装
一、安装环境：1、系统：Linux下的Redhat操作系统2、GDAL源代码下载地址：GDAL3、GEOS源代码下载地址：官网下download标签点击一个直接下载，官网： GEOS.4、PROJ4源代码下载地址：官网download标签下source code下点击直接下载，官网: PROJ4二、相关说明：GDAL不单单在于可以读取栅格和矢量数据，同时可以进行矢量图形之间的一些...
2018-10-16 19:05:22
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原创 协方差矩阵是半正定矩阵的证明
对于任意矩阵S ϵ Rm∗n，其对应的协方差矩阵为STSϵRn∗n。任取向量x ϵ Rn，则xTSTSx=(Sx)TSx=∥Sx∥22≥0。因此，STS矩阵半正定。对于任意矩阵S\,\epsilon \,R^{m*n}，其对应的协方差矩阵为
2018-10-15 20:38:22
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原创 使用ArcMap建立并绘制矢量（.shp）文件标记感兴趣区
一、创建.shp文件1、首先打开ArcMap，选择catalog按钮，并打开，如下图所示2、点击Folder Connections按钮，选择存储新建立文件的文件夹，如下图所示3、选择存储位置后（文中默认选择了桌面上的Newshp文件夹），然后右击该路径会出现一个“New”的选项，点击“New”的选项，出现下图所示列表选项，下面选择Shapefile选项，从而建立shp文件。4、点...
2018-10-15 15:56:59
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原创 变量分裂法（Variable Splitting）
变量分裂法变量分裂方法可以解决目标函数是两个函数之和的优化问题：其中ggg是nnn维向量到ddd维向量的一个映射。所谓的变量分裂就是将上式变为：显然(1)和(2)是一样的。变量分裂之所以会有用的主要原因就是问题(2)可能比(1)更容易或高效的解决。比如说，如果问题(2)是凸的话，我们就可以使用增广拉格朗日的方法来高效的求解。另一种解释：考虑minxf(Lx)+g(x)\mi...
2018-10-14 21:45:48
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转载 奇异值分解(SVD)原理详解及推导
奇异值分解(SVD)原理详解及推导转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513奇异值分解(SVD)原理详解及推导在网上看到有很多文章介绍SVD的，讲的也都不错，但是感觉还是有需要补充的，特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章，叫A Singularly Valuable Dec...
2018-10-14 21:22:08
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转载 弗罗贝尼乌斯范数
弗罗贝尼乌斯范数对 p = 2，这称为弗罗贝尼乌斯范数（Frobenius norm）或希尔伯特-施密特范数（ Hilbert–Schmidt norm），不过后面这个术语通常只用于希尔伯特空间。这个范数可用不同的方式定义：这里 A* 表示 A 的共轭转置，σi 是 A 的奇异值，并使用了迹函数。弗罗贝尼乌斯范数与 Kn 上欧几里得范数非常类似，来自所有矩阵的空间上一个内积。弗罗贝尼乌斯范...
2018-10-14 20:34:03
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原创 Windows + Visual Studio 2012 + OpenCV 3.2安装配置教程
Window/Linux +VS 2012/Eclipse+ OpenCV 3.2安装配置教程一、Window1、安装环境系统：Window 7 旗舰版 64位操作系统OpenCV 3.2 官网：OpenCV 3.2IDE：Microsoft Visual Studio 20122、安装步骤1）下载首先，打开OpenCV 3.2的官网链接，如下图所示。然后，在打开的网页的下方找到...
2018-10-14 20:31:21
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转载 协方差与相关系数
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！前面介绍的分布描述量，比如期望和方差，都是基于单一随机变量的。现在考虑多个随机变量的情况。我们使用联合分布来表示定义在同一个样本空间的多个随机变量的概率分布。联合分布中包含了相当丰富的信息。比如从联合分布中抽取某个随机变量的边缘分布，即获得该随机变量的分布，并可以据此，获得该随机...
2018-10-14 20:17:37
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原创 实对称正定矩阵存在平方根的证明
实对称正定矩阵存在平方根的证明∵A是实对称矩阵,∴存在正交阵P,使P−1AP=Λ=(λ1    λ2&
2018-10-14 16:56:36
8714
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原创 Windows-Anaconda3+TensorFlow安装教程
测试环境：win10-64位和win7-64位（系统必须是64位，因为TensorFlow目前只支持64位）一、安装Anaconda31.下载Anaconda3Anaconda官网链接:link这里我们选择Windows版本，python3.6-version-64位，如下图所示。2.下载完成之后，点击安装Anaconda3注意：安装过程中要选择添加环境变量，如图待安装完成...
2018-10-13 11:16:21
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原创 对阵矩阵特征向量两两正交的证明
假设矩阵AAA是一个对称矩阵， xix_ixi和xjx_jxj是矩阵AAA的任意两个特征向量， λi\lambda_iλi和λj\lambda_jλj是与xix_ixi和xjx_jxj相对应的特征值，则有：(1)Axi=λixiAx_i=\lambda_i x_i \tag{1}Axi=λixi(1)(2)Axj=λjxjAx_j=\lambda_j x_j \tag{2}A...
2018-09-30 16:10:52
10449
1
2018 yisa杯-keras
2019-01-07
Simple_Linear_Model
2018-12-24
空空如也
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