深度學習的發展主要經歷了三個重要的時期，從前期深度學習的前身神經網絡的提出後，深度學習發展緩慢；到中期深度學習的迅速發展，取得很多驚人成果；再到深度學習的繁盛時期，深度學習逐漸成爲很多領域的熱門研究問題。 前期（1970年~2006年）：
參考文章：https://blog.csdn.net/qq_41481924/article/details/85340787 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> struct Stu *cr
http://www.inf.fu-berlin.de/inst/ag-ki/adaboost4.pdf
轉：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html
給定一個非空整數數組，除了某個元素只出現一次以外，其餘每個元素均出現兩次。找出那個只出現了一次的元素。 說明： 你的算法應該具有線性時間複雜度。 你可以不使用額外空間來實現嗎？ 示例 1: 輸入: [2,2,1] 輸出: 1 示例 2:
給定兩個字符串 s 和 t ，編寫一個函數來判斷 t 是否是 s 的字母異位詞。 示例 1: 輸入: s = "anagram", t = "nagaram" 輸出: true 示例 2: 輸入: s = "rat", t = "car"
統計所有小於非負整數 n 的質數的數量。 示例: 輸入: 10 輸出: 4 解釋: 小於 10 的質數一共有 4 個, 它們是 2, 3, 5, 7 。 拓展：厄拉多塞篩法 先將2－N的各數放入表中，然後在2的上面畫一個圓圈，然後劃去2
請編寫一個函數，使其可以刪除某個鏈表中給定的（非末尾）節點，你將只被給定要求被刪除的節點。 現有一個鏈表 -- head = [4,5,1,9] 示例 1: 輸入: head = [4,5,1,9], node = 5 輸出: [4,1,
拓展： 基本數據源類型： 定義的其他特殊數據類型： 數據類型 佔有字節數 uint8_t 1個·字節 uint16_t 2個字節 uint32_t 3個字節 uint64_t 4個字節 1、類型來源：這些數據類型中都帶有_t, _t
文章目錄一、定點關鍵點二、代碼裏計算流程三、定點轉化過程四、實測 一、定點關鍵點 fft定點運算 高斯濾波核相關函數定點 高斯窗函數定點 漢寧窗函數定點 二、代碼裏計算流程 一個重要的思想是將卷積運算轉化到了傅里葉頻域運算，加
在這裏我給出我在pytorch框架下實現的計算CD和EMD的cuda加速代碼，本人正在求學，需要在github頁面刷刷經驗，覺得代碼有用的同學麻煩再github給個星星吧！ https://blog.csdn.net/taifen
目標跟蹤中對干擾項敏感的暹羅網絡 摘要 最近，暹羅網絡(Siamese network)因其平衡的準確性和速度而備受視覺跟蹤領域的關注。但是，大多數暹羅跟蹤方法中使用的特徵只能區分前景和非語義背景。語義背景始終被視爲干擾因素，這阻
最近老大要求調研目標跟蹤的算法，做一個數據庫。調研完成後順別貼到博客，供大家參考，格式是“論文發表時間+發表會議+算法簡稱+相關論文” 2002-CVPR-CPF-Color-Based Probabilistic Tracking.pd
TLD算法好牛逼一個，這裏有個視頻，是作者展示算法的效果，http://www.56.com/u83/v_NTk3Mzc1NTI.html。下面這個csdn博客裏有人做的相關總結，感覺挺好的，收藏了！下面有個Compressive T
ECO下載 https://github.com/martin-danelljan/ECO 另外需要額外下載這個傢伙，要300多M 下載地址：http://www.vlfeat.org/matconvnet/pretrained
