wffzxyl的博客

原创 【工具】Jupyter笔记 - tips, tricks, and shortcuts

1. 在Windows下安装Jupyter Notebook 设置为后台启动，将以下代码保存为jupyter.vbs文件 Dim oShell Set oShell = WScript.CreateObject ("WScript.Shell") oShell.run "C:\Windows\jupyter.exe notebook --no-browser --ip=localhost ...

原创 【工具】Markdown笔记

本文主要介绍了Markdown的基本概念和主要语法，部分扩展语法。Markdown定义：是一个文本-HTM转换工具，定义了一种轻量级标记语言，根据其语法，可以将纯文本在html上输出为期望格式的富文本。Markdown语法在线练习网址：https://dillinger.io/Markdown在线教程：https://www.markdownguide.org/...

转载 【Spark】启动方式

 本文转自： 俺是亮哥  https://www.jianshu.com/p/65a3476757a5刚接触Spark时，很希望能对它的运行方式有个直观的了解，而Spark同时支持多种运行模式，官网和书籍中对他们的区别所说不详，尤其是模式之间是否有关联、启动的JVM进程是否有区别、启动的JVM进程的作用是否都一样，等等这些都没有说明，也没有现成的资料可以查询。所以，我今天总结一下，供新...

原创 【CV】ORB算法原理

2011年， Rublee， 在ICCV上，发表《ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF》，用于实现快速的特征点提取和匹配，可作为SIFT、SURF的一种替代方案。 ORB = Oriented Fast + Rotated BRIEFOriented Fast : Orientation Features from  Acceler...

转载 Maven3.5.0安装与配置+Eclipse应用

来源：[email protected]  Maven是一个优秀的构建工具（类似于 Ant， 但比 Ant 更加方便使用），能帮助我们自动化构建过程，从清理、编译、测试到生成报告，再到打包和部署。只需要输入简单的命令，Maven就可以帮我们处理构建过程中的繁琐任务。一、Maven3.5.0的下载安装配置1、下载apache-maven-3.5.0-bin.zip此处我使用的Mave...

原创 【数据结构】十一种排序算法C++实现

   练习了十一种排序算法的C++实现：以下依次为，冒泡、选择、希尔、插入、二路归并、快排、堆排序、计数排序、基数排序、桶排序，可建立sort.h和main.cpp将代码放入即可运行。如有错误，请指出更正，谢谢交流。   Python版本实现：王培军：https://blog.csdn.net/qq_33287645/article/details/81702993// sort.h#...

原创 【语言】OJ编程题 Python C++常用输入模板

Python# -*- coding:utf-8 -*-import sys, osclass Solution: def do(self, ): returnif __name__ == '__main__': # 读取输入的一个整数，浮点数，字符/字符串, int, float, str v = int(sys.stdin.read...

原创 【其它】面试过程中的非技术问题与个人提问题角度

常见面试官问题？1. 为什么离开当前的公司？2. 当前的工作中有哪些挑战？3. 过去工作的收获？4. 对未来的工作将做什么贡献？5 介绍你最得意的一个项目 个人提问：团队现在主要做什么产品?有多少人？如果去了，我候选人短期内解决哪些问题、目标？我自己知识方面，哪方面能力有欠缺，回答的不好，我学习下，做AI有什么建议？ 你们在做什么产品。你觉得你现...

转载 【机器学习】AIC、BIC准则

原文：https://blog.csdn.net/ljzology/article/details/81287500选择最优模型的指导思想是从两个方面去考察：一个是似然函数最大化，另一个是模型中的未知参数个数最小化。似然函数值越大说明模型拟合的效果越好，但是我们不能单纯地以拟合精度来衡量模型的优劣，这样回导致模型中未知参数越来越多，模型变得越来越复杂，会造成过拟合。所以一个好的模型应该是拟合精...

转载 【语言】C++面试题汇总

参考：http://www.100mian.com/mianshi/ibm/4753.html 1. C++ 比C的优势主要在哪些地方？C++语言继承了C语言的优点和市场优势，扩充增加了对开发大型软件颇为有效的方面向对象机制，弥补了C语言不支持代码重用、不适宜开发大型软件的不足，成为一种既可用于表现过程模型，又可用于表现对象模型的当前最富魅力的程序设计语言。2. inline ...

转载 【语言】Python在不同层级目录import 模块的方法

转自：http://www.361way.com/python-import-dif-dir-module/4064.htmlpython导包顺序了。（1）第一步：查找执行文件所在目录（2）第二步：查找执行文件所属的项目目录（3）第三步：查找path环境配置的目录根据亭子青年的实验，其实所谓的导包顺序都是根据path中配置顺序来的。 使用python进行程序编写时，经常会使用...

转载 【模型优化】Dropout && DropConnect

作者：tornadomeetDropout训练神经网络模型时，如果训练样本较少，为了防止模型过拟合，Dropout可以作为一种trikc供选择。Dropout是hintion最近2年提出的，源于其文章Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors.中文大意为：通过阻止特征检测器的共同作用来...

转载 【基础】卷积

作者：hudongloop网址：https://blog.csdn.net/u011276025/article/details/74979405卷积看了也使用了不少时间了，最近在知乎上如何理解深度学习中的deconvolution networks看到一个关于卷积的，感觉不错，因此有把那篇讲卷积的文章A guide to convolution arithmetic for deep l...

转载 【CV】Sift中尺度空间、高斯金字塔、差分金字塔（DOG金字塔）、图像金字塔

作者：-牧野-,原文：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52561656，有所改动一、 图像金字塔 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构，通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式，生成N个不同分辨率的图像。把具有最高级别分辨率的图像放在底部，以金字塔形状排列，往上是一系列像素（尺寸）逐渐降低的图像，一直到金字塔的顶部只包含一个像...

转载 【CV】高斯模糊的算法

作者：阮一峰，http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html，添加了部分更改           samkieth， https://blog.csdn.net/samkieth/article/details/50407655高斯金字塔的作用：模拟人类的视觉，近处的东西看着大，并且能够看到东西的细节所在，当把这东西从眼前...

转载 【CV】相似图片搜索的原理

作者：阮一峰出处：http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html           http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/principle_of_similar_image_search.html你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。...

转载 Python Property详解

https://www.cnblogs.com/blackmatrix/p/5646778.html 特性（property) 特性是对类的一个特定属性进行拦截，在操作这个属性时，执行特定的函数，对属性的操作进行拦截。 特性的实现特性使用property类来实现，也可以使用property装饰器实现，二者本质是一样的。property类的__init__函数接收4个...

转载 Python 利用*args **kwargs 灵活传递参数（以及处理父子类之间的参数传递）

https://blog.csdn.net/yuxin6866/article/details/75809590https://blog.csdn.net/callinglove/article/details/45483097普通传入参数方法在这里不写了。单星号传入元组def print_param_0(*param):      print param>>&g...

转载 Python super用法及其内部实现

https://mozillazg.com/2016/12/python-super-is-not-as-simple-as-you-thought.html你不知道的 super在类的继承中，如果重定义某个方法，该方法会覆盖父类的同名方法，但有时，我们希望能同时实现父类的功能，这时，我们就需要调用父类的方法了，可通过使用 super 来实现，比如：class Animal(obje...

转载 【CV】图像标准化与归一化

https://mp.weixin.qq.com/s/BH9TrDjuql0fcvuTQmTFWQ使用深度学习在进行图像分类或者对象检测时候，首先需要对图像做数据预处理，最常见的对图像预处理方法有两种，正常白化处理又叫图像标准化处理，另外一种方法叫做归一化处理，下面就详细的说一下这两种处理方法。一：图像标准化处理标准化处理的公式如下：tensorflow中对图像标准化预处理的A...

转载 一个成熟的大型网站系统架构演化之路

前言一个成熟的大型网站（如淘宝、天猫、腾讯等）的系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能、高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化，就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。所以成熟的系统架构是随着业务的扩展而逐步完善的，并不是一蹴而就；不同业务特征的系统，会有各自的侧重点，例如淘宝，要解...

转载 【CV】孔径问题 aperture problem

形象理解：从小孔中观察一块移动的黑色幕布观察不到任何变化。但实际情况是幕布一直在移动中解决方案：从不同尺度（图像金字塔）上对图像进行观察，由高到低逐层利用上一层已求得信息来计算下一层信息本文来源：https://blog.csdn.net/hankai1024/article/details/23433157Posted By Mr. Thursday各位經過理髮店的時候，或許都會注意到理髮店有一...

转载 【CV】彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别？

https://blog.csdn.net/iamchenxin2014/article/details/70805928彩色图像（color image）：每个像素通常是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个分量来表示的，分量介于（0，255）。RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图像一样，它分别用红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色的组合来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是，...

转载 【Matlab】regionprops度量图像区域属性的函数

http://blog.sciencenet.cn/blog-216525-929208.html  在matlab图像处理中太有用了，regionprops用来度量图像区域属性的函数。函数：regionprops。顾名思义：它的用途是get the properties of region，即用来度量图像区域属性的函数。语法  STATS = regionprops(L,prop...

转载 【Matlab】bwlabel标记连通区域

https://blog.csdn.net/wanrenwangxuejing/article/details/25108191用法：    L = bwlabel(BW,n)    返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为1、2、num（连通区域的个数）。n的值为4或8，表示是按4连通寻找区域，还是8连通寻找，默认为8。    4连通或8连...

转载 【Matlab】conv2、filter2、imfilter的区别

http://www.ilovematlab.cn/thread-293710-1-1.html-------------------------------------conv2函数----------------------------------------1、用法C=conv2(A,B,shape);        %卷积滤波复制代码A:输入图像，B:卷积核       假设...

转载 【立体视觉】双目相机--双目视差与深度距离关系推导详解

相机成像的模型如下图所示：        P为空间中的点，P1和P2是点P在左右像平面上的成像点，f是焦距，OR和OT是左右相机的光心。由下图可见左右两个相机的光轴是平行的。XR和XT是两个成像点在左右两个像面上距离图像左边缘的距离。      若两个相机已经校正完成即达到极线平行，两条光轴方向也平行。则视差和物体深度的关系式如下：                     ...

原创 【计算机视觉】Opencv编译采坑记录

windows10 opencv相关软件版本：Win10，Opencv3.3.0、opencv_contrib3.3.0、Cuda9.0 V9.0.176、Python3.6.3、cmake-3.9.6-win64-x64、VS2015 14.0.25420.01 Update3下载各种版本opencv：https://opencv.org/releases.html （2017-08-0...

原创 【语言工具】【C++】 字符char 字符串char[]、字符指针char* 字符串指针数组char *p[5]

原创 【ML】模型融合

问题来源，即机器学习性能提升方向：1.  特征工程2.  调参3.  模型融合 模型融合原理         1989,Schapire，证明： 在PAC学习的框架下，⼀个概念是强可学习的充分必要条件是这个概念是弱 可学习。因此，只要找到⼀个⽐随机猜测略好的弱学习算法就可以直接将其提升为强学习算 法，⽽不必直接去找很难获得的强学习算法。或者,       假设各弱分类器间具有一定差异性（如不同的算...

翻译 【NLP】聊天机器人设想

智能聊天机器人实现智能思考的能力，如智能音响，包括：基本能力： （1）基于文字形式的自然语言理解、人机对话。包括：语言分析与理解、语言生成、机器学习、人机对话、信息检索、信息传输与信息村存储、文本分类、自动文摘、数学方法、语言资源、系统评测等。问答能力方面：（1）现有AIML资源整合；（2）与知识图谱的整合；（3）与百科知识的整合；（4）与搜索引擎的整合；智能交互方式的整合：（1）语音识别与对话；...

原创 【机试-华为】数组最大值放中间，其他依次放其左右

来源twc829，题目描述：给定一个数组input[] ，如果数组长度n为奇数，则将数组中最大的元素放到 output[] 数组最中间的位置，如果数组长度n为偶数，则将数组中最大的元素放到 output[] 数组中间两个位置偏右的那个位置上，然后再按从大到小的顺序，依次在第一个位置的两边，按照一左一右的顺序，依次存放剩下的数。例如：input[] = {3, 6, 1, 9, 7}        ...

原创 【机器学习】基础 判别模型生成模型

- 概念区分及代表算法：两者均属于监督模型范畴，最直接的区分依据是，从给定的训练数据，学习到的目标概率分布不同。根据训练数据，生成模型，学习联合概率分布P(X,Y)。然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测模型。公式：P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)。代表算法有：朴素贝叶斯，HMM等。通常只有一个模型，输入实例，得到结果。判别模型，学习条件概率分布P(Y|X)，或者直接学习判别决策函数f(X)...

翻译 【面试】缓存

一、缓存方式1 进程内缓存直接在jvm虚拟机中缓存（堆、直接内存、磁盘3级缓存），速度快，效率高；但是缓存共享麻烦。2 独立缓存服务redis、memcache均为缓存服务。3 分布式缓存指在每个程序中都有一个相同的缓存,同步更新有延时的。如ehcache集群，缓存共享复杂，维护不方便，所以不常用。二、缓存的访问模式使用缓存时有几种常见的访问模式:1 预留缓存（Cache-Aside)应用程序 在...

原创 【语言工具】Python Matplotlib 一些概念及用法汇总

matplotlib实际上是一套Python面向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应。matplotlib默认参数的配置处理：https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/52327042matplotlib.pyplot模块为matplotlib提供的一套和MATL...

原创 【语言工具】在pycharm中使用Jupyter Notebook

pycharm中使用方法：http://blog.csdn.net/xiemanr/article/details/71837385ipython使用教程：http://blog.csdn.net/lee_j_r/article/details/52791228  ipython官网：https://ipython.readthedocs.io/en/stable/Jupyter的ipynb文件转...

原创 【语言工具】Python闭包，装饰器，生成器，偏函数，函数式编程，lamda，map，reduce，filter

边界效应函数：可以修改内部状态，或者是其他无法反应在输出上的变化的函数闭包：如果在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数+相关外部变量就被认为是闭包(closure)。            例：函数f内嵌套函数sub_f，但是子函数fsub_f引用了外部函数f的变量。注意，若函数f返回值为sub_f，则多次返回会创建不同的函数。       

转载 【数理统计】方差及其n-1

 为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？   

转载 【语言工具】Pycharm run 窗口输出信息取消换行、省略号、行数太少问题

import pandas as pd  import numpy as np    # pd.set_option('display.height', 1000)  # pd.set_option('display.max_rows', 500)  # pd.set_option('display.max_columns', 500)  pd.set_option('di

原创 【材料计算】静态

结构优化后，做静态是为了得到更好的结果，比如自洽电荷密度等。这样的结果比直接优化后好点。静态计算的主要目的是产生波函数和电子态密度函数，为dos和band计算做准备...