原创 數據庫技術與併發(筆記)

數據庫技術與併發 1、數據庫基本知識 (1)主鍵與外鍵 主鍵:數據表屬性中可以唯一表示行數據的一個屬性,比如學生信息表中的學號; 外鍵:如果兩個表的公共關鍵字在一個表中是主鍵,那麼這個公共關鍵字被稱爲另一個表的外鍵。由此可見,外鍵表示

原创 車牌識別系統概述

車牌識別系統總的來說,國內不管科研還是商用方面都很成熟了,基本處於世界先進甚至領先的水平。對於目前常見的收費站、紅綠燈路口、學校、機關政府等進出口的固定環境車牌識別準確率基本都可以達到99.5%以上。 車牌識別的主要步驟分爲:車牌定位、字

原创 安裝ROS時,rosdep init出錯的解決辦法

安裝ROS時,rosdep init出錯的解決辦法 一般是網絡問題造成的,在軟件更新中將下載源更改爲國內的源,我試了幾個,使用aliyun(阿里雲),然後在終端更新: sudo apt-get update sudo apt-ge

原创 模式識別之特徵提取算法

說明:此處暫時簡單介紹下各種特徵提取算法,後續完善。 前言:模式識別中進行匹配識別或者分類器分類識別時,判斷的依據就是圖像特徵。用提取的特徵表示整幅圖像內容,根據特徵匹配或者分類圖像目標。常見的特徵提取算法主要分爲以下3類: ①基於顏色特

原创 卷積神經網絡CNN經典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning

轉載自:http://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/72935081 關於卷積神經網絡CNN,網絡和文獻中有非常多的資料,我在工作/研究中也用了好一段時間各種常見的model了,就想

原创 常見算法實現(筆記)

算法 牛客網編程題常見的編譯錯誤: (1)常常有邏輯是對的,但是打印時沒有輸出結果的情況 原因:一般是輸入的測試數據有多組,但編寫的程序中沒有使用循環接收輸入數據,直接收了一組測試數據造成的; (2)對於二叉樹等類似題型,提示堆棧溢出,

原创 計算機操作系統(筆記)

計算機操作系統 可參考Jennica的文章:http://jennica.space/2017/03/21/os-principle/ 常用指令介紹 答:(1)授權指令chmod chmod [who] [+ | - | =] [mode

原创 圖像處理基礎

第一章 數字圖像基本知識 1、 彩色圖像、灰度圖像、二值圖像和索引圖像區別? 答:(1)彩色圖像,每個像素通常是由紅(R)、綠(G)、藍(B)三個分量來表示的,分量介於(0,255)。M、N分別表示圖像的行列數,三個M x N的二維矩陣分

原创 計算機網絡(筆記)

計算機網絡 計算機網絡常用的小知識點: 1、IP地址分類: Internet委員會定義了5種IP地址類型以適合不同容量的網絡,即A類~E類。其中A、B、C3類(如下表格)由InternetNIC在全球範圍內統一分配,D、E類爲特殊地址:

原创 數據結構(筆記)

數據結構 一、概述 1、數據結構三要素 答:分別是:邏輯結構、存儲結構、數據的運算 2、數據結構構成 答:數據構成見下圖: 數據項:最小的數據單位; 數據元素:是組成數據的、有一定意義的基本單位,主要由數據項構成; 數據對象:是性質

原创 CNN 卷積神經網絡結構

CNN 轉載自:http://blog.csdn.net/zhongkeli/article/details/51854619 在介紹CNN網絡之前,我們先介紹下卷積的含義:大家學習數學時都有學過卷積的知識,微積分中卷積的表達

原创 神經網絡的激活函數

轉載自:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400 本博客僅爲作者記錄筆記之用,不免有很多細節不對之處。 還望各位看官能夠見諒,歡迎批評指正。 更多相關博客請猛戳:h

原创 模式識別之分類器

常見分類器介紹 1、SVM分類器(監督學習分類器) 答:訓練樣本必須先標識不同類別,然後進行訓練。SVM算法就是找一個超平面,對於已經被標記的訓練樣本,SVM訓練得到一個超平面,使得兩個類別訓練集中距離超平面最近的樣本之間的垂直距離要

原创 Linux下的Makefile文件編寫

1、Makefile文件的介紹 答:在Linux下Makefile我們可以把理解爲工程的編譯規則。一個工程中源文件不計數,其按類型、功能、模塊分別放在若干個目錄中,Makefile定義了一系列的規則來指定,那些文件需要先編譯,那些文件需要

原创 進程與線程的相關概念——同步、通信等

進程和線程的相關概念如同步、通信等概念之間經常搞混,這裏做一下解釋說明: 首先解釋下:進程與線程之間的關係 (1)爲什麼有了進程後,還引入線程? 答:簡單說:由於進程獨立佔用資源,創建多進程需要的資源多且佔用空間大,同時多進程切換也就更速