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RSS订阅原创 ECO visual studio 工程配置及编译
caffe-windows、 ECO visual studio 工程配置及编译2 1. 按照http://blog.csdn.net/learnee/article/details/78880771将caffe-windows安装好 2. 我的笔记本上的vs工程是按照第一种方法安装并配置的环境 vs2015+opencv3.3.0+caffe-windows release
2017-12-24 13:06:02
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原创 caffe-windows and ECO visual studio 工程配置及编译
caffe-windows 安装、ECO vs工程配置及编译1关于caffe-windows的安装，基本上有两种方法。 1. 参考博客：http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/77822597 按照博主watersink介绍的方法操作即可，只是注意cuda、cudnn等版本以及路径就好。第2种方法 2.1 下载c
2017-12-23 16:38:27
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原创 CART分类回归树
这一篇主要是CART，有几个重点的词语先写下来，重点哦：基尼指数(Gini index，跟经济学的基尼系数长这么像，八杆子打得着吗)、最小二乘回归树(least squares regression tree) CART：classification and regression tree。分类回归树。 简单的说呢，CART就是个二叉树(广义的决策树并不一定就是二叉树，可能好几叉。。。哈哈)，所
2015-11-20 23:03:52
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原创 决策树和opencv实现，随机森林，随机蕨
以下论点或摘自统计学习方法(李航)，或自己理解。决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构，决策树由结点(node)和有向边(direct edge)组成，结点有两种类型：内部节点(internal node)和叶节点(leaf node)。内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类别。 图示的话就摘一下大家通用的吧 可以看作在超平面的划分如下： 图片是这位仁兄的，谢谢你啦http:/
2015-11-19 00:05:45
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原创 c++堆和栈(2)
上个介绍了堆和栈的不同，接下来介绍一下禁止堆和栈上创建的方法。栈对象，自动释放时，会调用它的析构函数。如果我们在栈对象中封装资源，而且在栈对象的析构函数中释放资源，内存泄漏的概率大大减少，因为栈对象可以自动释放资源，即使在所在函数发生异常的时候。（接下来是在c++内存管理摘了一段，并不怎么懂）过程是这样的：函数抛出异常的时候，会发生所谓的堆栈回滚（stack_unwinding），即堆栈展开，由于是
2015-11-14 17:11:47
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原创 c++堆和栈(1)
我在早些时候看到的一个c++内存管理，但是我现在找不到是谁写的了，添不了连接了，谁看到了请知会我一下，我添个转发的链接。 下边的内容是在这个的基础上，我又看了一些其他的结合在一起，一块放在这，以供以后复习的时候看。堆：就是那些new分配的内存块。每个new对应一个delete。 栈：函数内部的局部变量都可以在栈内创建，程序执行结束后系统自动收回。首先： int* p=new i
2015-11-14 15:40:44
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原创 c++ 引用和指针的区别
之前看到引用和指针的区别，记了笔记，今天就记录下来。 1.引用不可以为空，但是指针可以。 2.对引用的操作直接到引用指向的变量操作，指针则不是。 3.引用的大小是所指变量的大小。 指针的大小是指针本身的4个字节的大小。 4.无论何时，引用不改变指向，但是指针改变。 5.可以有多级指针，但是不能有多级引用。 6.指针和引用传参的时候，指
2015-11-12 22:19:04
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原创 opencv reshape
1）opencv相关的一些知识：如果把灰度图用imwrite保存在文件夹中，再用imread会得到3通道的灰度图，三个通道的值是相等的，这时可以用cvtColor(src,dst,CV_BGR2GRAY)得到单通道的灰度图再进行操作。 2）考虑opencv中使用指针访问图像像素的时候，对每一行都进行指针定位，然后进行访问，还需要图像是iscontinuous(),需要图像提前进行image.cr
2015-11-11 00:55:04
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原创 概率论相关知识
第二章： 复习了一下概率论，讲了各种分布，推理过程就不写了，直接记录。 总结一下： pmf: 概率质量函数，离散随机变量在各个特定取值上的概率。在所有实数上，包括那些X不可能等于的实数值上，都定义了 F(x)。在那些X不可能等于的实数值上，F(x)取值为0 。 cdf: 累积分布函数，连续随机变量小于或等于某个值的概率。F(x) =
2015-11-10 00:59:02
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原创 机器学习的类型和一些概念
想到哪记到哪 第一章： 1. 机器学习类型： 1).监督学习 给定n组训练数据，每组数据包含输入X和输出(标签)y，监督学习的目的就是从训练数据中学习到一种X到y的映射模型，然后对新的输入进行预测。训练集的表示：D={(X(i),y(i))}(1<=i<=N),N为训练集的数量。 大名鼎鼎的svm，线性回归，决策树，神经网络。 应用有文档分类，垃圾邮件过滤
2015-11-10 00:38:31
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.C++.Standard.Library.A.Tutorial.and.Reference.2nd.Edition
2015-10-27
空空如也
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