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原创 学习日记——2019.3
学习日记——2019.3草树知春不久归，百般红紫斗芳菲。——唐 韩愈《晚春》2019年3月22日量化学习讲座主要在吹逼他们公司怎么厉害；公司福利待遇挺好招暑期在上海的实习——可以考虑发表了第一个博客巩固上课知识提高上课注意力CV 作业——feature analysis明天计划...
2019-03-22 19:53:06
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原创 no model named “工程名”
no model named “工程名”please use .pth.pth文件内容很简单，一行一个绝对路径作用也很简单，把绝对路径set为pythonpath
2020-01-13 18:19:52
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原创 面试总结——商汤科技自动驾驶研究员
面试总结——商汤科技自动驾驶研究员流程时长大约2个小时，从项目经历入手，到算法知识、手写代码（他之前有问到能不能接受底层一些的东西）。项目经历会挑自己感兴趣的项目问，挑刺这种，问的比较细算法给定一个hash label，怎么实现O（1）时间的setall（value），即把hash label所有现存的key对应的value改为某一个值——应该要从数据结构方面下手解决。DP问题：给...
2019-04-13 16:49:34
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原创 车牌识别系统设计——技术方案
车牌识别系统设计——技术方案设计流程图像预处理车牌区域定位字符分割字符识别图像预处理灰度增强形态学处理 (Morphological Processing) 需要将车牌RGB图像转变为灰度图以加快处理速度, 灰度化后对应像素点灰度值x与RGB空间下对应像素点R、G、B值关系:噪声处理为保护车牌区域边缘信息, 去除灰度增强后产生的高灰度值噪点, 使用中值滤波法处理。中值滤波将...
2019-04-10 23:29:44
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原创 斯坦福大学cs20——Welcome to Tensorflow!
Welcome to Tensorflow“使用数据流程图进行数值计算的开放源码软件库”一些使用TensorFlow的网络WaveNetDrawingGoals理解TF的计算图方法探索TF的内置函数和类学会如何去构建适合一个深度学习项目的模型Resources官方文件官方样例模型BooksAurélien Géron’s Hands-On Machine Learn...
2019-03-26 18:18:31
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原创 CV——图像拼接
图像拼接介绍何谓图像拼接，顾名思义，就是把两张具有重叠区域的图片拼接在一起，形成一个更完整的图片，如下图：我们把第一个图片和第二个图片拼接起来，形成了第三个图片。图像拼接步骤检测特征点特征点匹配确定对应关系图像变换图像缝合检测特征点基于SIFT，利用opencv里面的函数返回待拼接的两张图片的关键点和描述符；详细介绍见尺度不变特征变换（SIFT）# setting...
2019-03-24 15:31:00
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原创 CV——Brute-Force
暴力匹配（Brute-Force）原理首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（描述符）距离测试，最后返回距离最近的关键点。opencv使用首先要使用 cv2.BFMatcher() 创建一个 BFMatcher 对象，它有两个可选参数；第一个参数是 normType。它是用来指定要使用的距离测试类型。默认值为 cv2.Norm_L2，很适合于SIFT、SU...
2019-03-24 09:46:52
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原创 尺度不变特征变换（SIFT）
尺度不变特征变化（SIFT）SIFT——Scale Invariant Feature Transform介绍尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善...
2019-03-23 19:57:55
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翻译 CV——Feature Analysis（harris)
Feature Analysis(1)——学自北京大学林金龙老师Point(Patch) Features我们怎么对齐上面两张图片呢？有这样的思路：检测出两张图片中的特征点，如下图：找到相互对应的一对，如下图:但是存在一些问题：我们需要一个可重复利用的检测器以在两张图片中独立地检测出相同的点。我们需要一个可靠且独特的描述符去准确识别出在一张图片中的一点在另一张图片中的对应...
2019-03-23 17:59:38
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翻译 数据挖掘之决策树
数据挖掘之决策树——学自北京大学莫同老师决策树示例决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法把由不同组成的总体分成较小且较具同质性的群体每一个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的叶子在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点上问题的不同回答导致了不同的分支，最后会到达一个叶子节点这个过程就是利用决策树进行分类的过程，利用几个变量（问题）来判断所属的类别（每...
2019-03-22 19:14:23
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空空如也
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