- 博客(29)
- 资源 (1)
- 问答 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅翻译 TensorFlow模型转ONNX格式-Part1
TensorFlow模型转ONNX格式-官方示例https://github.com/onnx/tutorials/blob/master/tutorials/TensorflowToOnnx-1.ipynb——Translated by Blssel前言对Tensorflow和ONNX来说，虽然它们使用的是不同的计算图格式，但你可以使用Tensorflow-ONNX将一个Tensorflow模型转化为ONNX。本文将分为两个部分：第1部分介绍基本的转换方法，第2部分讨论更高级的话题。目录可以概括如
2020-08-02 18:11:34
4288
转载 递归的优缺点
优点：简洁2.在树的前序，中序，后序遍历算法中，递归的实现明显要比循环简单得多。缺点：1.递归由于是函数调用自身，而函数调用是有时间和空间的消耗的：每一次函数调用，都需要在内存栈中分配空间以保存参数、返回地址以及临时变量，而往栈中压入数据和弹出数据都需要时间。->效率2.递归中很多计算都是重复的，由于其本质是把一个问题分解成两个或者多个小问题，多个小问题存在相互重叠的部分，则存...
2019-07-03 11:27:45
1059
原创 C++ map和hash_map学习第二重——数据结构探索
C++ map序列容器是管理数据的宝贵工具，但对大多数应用程序而言，序列容器不提供方便的数据访问机制。举个简单的示例，当我们用它处理姓名和地址时，在这种场景下，序列容器可能并不能如我们所愿。一种典型的方法是通过名称来寻找地址。如果记录保存在序列容器中，就只能通过搜索得到这些数据。相比而言，map 容器提供了一种更有效的存储和访问数据的方法。map容器是一种关联容器，即保存key-value对形...
2019-06-26 16:51:34
536
原创 二叉查找树，平衡二叉树（AVL树），红黑树
由于红黑树的广泛应用，所以面试中这几种树可能会被广泛提及，这里先简单总结一下，以后有需要可以再补充。二叉查找树没什么可说的。。。平衡二叉树（AVL树）定义为避免二叉搜索树高度增长过快，规定在插入和删除节点时，要保证任意节点的左右子树高度差不超过1，这样的二叉搜索树就叫做平衡二叉搜索树。是一种自平衡的二叉搜索树，也叫AVL树，得名于它的发明者 G.M. Adelson-Velsky 和 E...
2019-06-24 22:42:32
597
原创 [LeetCode] 94. Binary Tree Inorder Traversal
题目描述## 分析中序遍历，依然让用非递归法。本题比较简单，只要看懂后续遍历的写法，中序就迎刃而解了。## codeclass Solution {public: vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) { vector<int> res; //存放结果 stack<TreeNode*> ...
2019-06-22 22:53:54
132
原创 [LeetCode] 145. Binary Tree Postorder Traversal
题目描述分析后序遍历即先访问左子树和右子树，再访问根节点。递归写法很简单，但题目要求用非递归写法。不是太容易写，面试时候说不定会问(感觉啥都会问emmm)，代码如下，已注释关键部分，可以在理解的基础上加以记忆。class Solution {public: vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) { vector&l...
2019-06-22 22:28:03
196
原创 [LeetCode] 144. Binary Tree Preorder Traversal
题目描述分析二叉树前序遍历，非常简单，不过题目要求用递推法，不可用递归，不经常写的最好再熟悉下，虽然不难，面试中说不定会被问到。递推法只需额外开辟一个栈即可，每遍历完当前节点，按顺序将右孩子（如果有的话）和左孩子（如果有的话）依次入栈，下次遍历则直接从栈顶取就好，直到栈为空。codeclass Solution {public: vector<int> preorder...
2019-06-21 22:25:26
99
原创 [Leetcode] 143. Reorder List
题目描述Given a singly linked list L: L0→L1→…→Ln-1→Ln, reorder it to: L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…You may not modify the values in the list’s nodes, only nodes itself may be changed.Example 1:Given 1-&g...
2019-06-21 16:18:32
101
原创 理解逻辑回归——第0重境界
逻辑回归(Logistic Regression)Motivation逻辑回归其实是使用回归算法的分类算法！上来绕死自己算了。拆开来说，他本身是用来做分类的（即是一个分类算法），但其实是用的回归算法来间接达到分类目的。首先考虑一个问题，线性回归(包括多项式回归)可以用来做分类吗？答案其实是可以的，但这样做不好！不好在哪里？我们来看一个例子（盗图自Ng课件）：对于分类问题，xxx对应的yyy值只...
2019-06-19 15:33:44
144
原创 异常行为检测阅读笔记：Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos
前沿这篇仍然是以前写的，CVPR2018关于异常行为检测的文章。这篇文章比较特殊，因为它打破了以往异常行为检测默认的无监督套路，对异常行为进行了人为定义，即规定了几个需要检测的异常行为，而且都是在日常生活中比较常见的，并给出了一个他们自己构建的真实监控场景下的异常行为检测数据库。这个数据库明确规定了一些需要检测出来的异常行为，而且其构建方法也比较讨巧，即仅仅告知某段视频中存在某种异常，而不标注异...
2019-03-21 17:56:27
12455
3
原创 异常行为检测阅读笔记：Future Frame Prediction for Anomaly Detection – A New Baseline
前言之前写的博客，一直没放出来，今天亮出来晒晒太阳。深度学习时代的无监督异常行为检测，套路都非常单一，都是用生成式网络（包括自编码器，GAN等）来重构或简单地预测帧，然后通过比较重构误差和阈值来达到判断异常与否的目的。这一篇就是一个典型，不过工作做得蛮充足，效果也不错，值得学习。本文出自上科大（上海科技大学）高盛华老师团队。code已放，写的很不错：https://github.com/st...
2019-03-21 11:16:29
7030
20
原创 (已解决) win10 ctrl+alt+*的自定义快捷键打开程序慢
问题windows 10中可以自定义 Ctrl+Alt+*快捷键来打开程序，但楼主发现每次按了之后都要等3S才会启动程序，而如果用鼠标开启几乎是秒开，因此说明这不是卡顿的问题，而是系统本身哪里出了问题，所以就搜了一下，现将解决方案记录如下。解决方法本方案来自百度贴吧 http://tieba.baidu.com/p/4146563002， 现截图如下，感谢大兄弟的分享。...
2019-02-21 19:54:28
5717
5
原创 深入理解——召回率(recall) 准确率(precision) 精度(accuracy) 错误率(error)
精度和错误率这个最常用，用在常见的分类任务中，比如有鸡，鸭，鹅，狗，猫若干，让模型一一回答他们的类别，见到扁嘴脖子长还会嘎嘎叫的，回答为鸭，预测正确，否则回答错误。最后 (回答正确个数) 除以 鸡鸭鹅狗猫总数 = 精度. np.multiply和tf.multiply用法一致，可以放在一起理解。功能是实现x和y的element-wise方式的相乘，也就是所有点对应相乘。注意不是矩阵乘操作，矩阵乘操作使用的是tf.matmul函数。当x和y维度一致时，严格按照element-wise方式执行，很容易理解，如下例：import tensorflow...
2018-07-24 12:22:20
2195
1
原创 LSTM(循环神经网络RNN)dropout技术——Recurrent Neural Network regularization阅读笔记
Recurrent Neural Network regularization简单回顾LSTM照例先规定符号含义，我们此处默认指多层RNN网络。规定hlt∈Rnhtl∈Rnh^l_t\in{R^n}表示第lll层ttt时间步的因状态，维度为n,当l=0l=0l=0时，h0tht0h^0_t表示ttt时刻的外部输入；因为LSTM网络中使用全连接网络作为常规操作，全连接的数学表达为Wx+b...
2018-07-20 13:09:39
11294
3
原创 Dropout技术及理解
dropout技术过拟合是Deep Neural Networks(DNN)网络存在的问题之一。过拟合的特点是模型对训练数据的拟合非常好，但对测试数据的拟合却非常差，具体表现为loss和在训练集上的错误率非常低，而在验证集或测试集上却都要高很多。针对解决过拟合问题设计出来的方法很多，dropout就是其中一种最简单，也是最有效的方法。如何使用Dropout？在训练DNN网络的过程中，对于每...
2018-07-19 17:11:56
4636
3
原创 卷积神经网络之GoogleNet
小组成员：成员一：姓名：* 学号：2017*********成员二：姓名：* 学号：2017**********本文是UCAS模式识别与机器学习某一次调研作业，共分为3篇博客，此为其一，作业相关代码托管在GitHub上，如需查阅相关代码，可通过网址https://github.com/Blssel/TF-learing/tree/master/prml_co...
2018-07-19 17:01:16
467
原创 卷积神经网络之ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition论文阅读笔记 (附tensorflow代码解读)
小组成员：成员一：姓名：* 学号：2017*********成员二：姓名：* 学号：2017**********本文是UCAS模式识别与机器学习某一次调研作业，共分为3篇博客，此为其一，作业相关代码托管在GitHub上，如需查阅相关代码，可通过网址https://github.com/Blssel/TF-learing/tree/master/prml_co...
2018-07-19 16:50:48
660
原创 图卷积神经网络介绍(GCNs)
之前承诺要写一个关于graph network的介绍，因为随着deep learning的发展达到一个很高的水平，reasoning(推理)能力的具备变得异常迫切。而knowledge graph则是实现reasoning的重要途径之一，如何从复杂的graph中学习到潜在的知识是一项非常challenging的任务，图作为knowledge的存储媒介，deep learning作为信息抽取的重要工...
2018-07-18 15:05:36
25883
3
原创 图网络之——Graph Memory Networks
Graph Memory Networks for Molecular Activity PredictionIntroductiongraph(图)作为一种数据结构，能够表达非常复杂的关系，比如社交关系网络，见下图。充分挖掘graph中蕴含的知识，是一个非常challenging的任务，已有的方法像 kernel-based method运用到大量数学知识，值得学习一下，但在dee...
2018-07-17 20:07:45
6857
2
原创 tf.nn.top_k函数
tf.nn.top_k 返回最内层一维（也就是最后一维）的前k个最大的元素，以及它所对应的索引。返回的值除了最后一维维度为k之外，其它维度维持原样。
2018-03-30 23:20:53
3368
原创 论文笔记C3D：Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks
思考对视频进行描述，其描述子必须：1.具有普遍性以适应各种场景；2.必须短小紧凑3.必须利于计算4.必须易于实现图像识别中，特征提取的很完备和优秀，但不适用于视频。本文致力于利用3D CNN提取时空特征。我们只用线性分类器来分类它们，以验证特征好坏。并且这些特征可以被拿来做各种视频分析任务，无需针对任务再调整模型（就笔者知道的，包括video caption, temporal action det
2018-03-23 10:51:53
1684
2
原创 Tensorflow TFRecords及多线程训练详解
先修知识——protocol bufferprotocol buffer的使用将数据集转化成TFRecords形式读取数据TF多线程机制参考也可移步my github查看先修知识——protocol bufferTF框架中多处使用了protocol buffer，protocol buffer全称Google Protocol Buffer，简称Proto...
2018-03-16 10:46:44
2447
1
原创 Hadoop实现K_means聚类算法（对NBA球队进行聚类分析）
利用Hadoop完成对NBA 30支球队球风的聚类本程序完成了Hadoop下，利用MapReduce思想实现K_means聚类算法。
2017-07-13 17:09:01
5736
9
原创 带你零公式理解神经网络
带你零公式理解神经网络此文不是系统的教学性质文章，所以没有从头讲神经网络的原理，本文主要是想给那些已经学习了感知机，了解人工神经网络的结构，但对神经网络仍然没有形成概念的同学从认知上理解神经网络，为后来更好的理解梯度下降，反向传播算法（BackPropagation）以及后续的CNN，RNN，RL，Gan等打下一点点基础。
2017-07-12 19:59:01
464
原创 安装Jdk为什么要配置环境变量
Java初学者都知道，学习Java首先要安装JDK（Java Development Kit），即Java开发工具，但是安装过后总是需要配置三个环境变量（PATH，CLASSPATH，JAVA_HOME）后才能使用，往往beginner一般只是照着教程去做，但最好知其所以然。其实很容易理解：环境变量说白了就是一个变量，你可以简单的理解为计算机中的“全局变量”，你甚至可以自己随便定义一个环境变量来用。
2017-06-08 16:53:22
12695
5
cuDNN 7.0.5 for cudn8.0 linux-x64
2018-07-26
Thinking in Java中的一个疑问
2017-04-29
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人