原创 方差動態規劃
有一個朋友在討論羣中問到，如果可以動態的計算方差。 因爲他們的數據採樣是一段週期一段週期的，如果每次都把全部的數據記錄下來，再去求方差的話，太費勁了，而且存儲消耗也不合適。 所以希望能夠有一種辦法，每次計算總體方差時，不需要以前的原始數據
2020-06-17 08:40:53
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原创 數據挖掘之基礎知識
一、背景 數據挖掘，差不多好些年了吧，各種各樣的挖掘算法都有了。 但是對於數據挖掘這個詞語，我們最容易想起的故事應該是啤酒尿不溼，據說某年沃爾瑪的數據挖掘大神們對超市的售貨情況做了一次挖掘，發現有一批人喜歡買啤酒和尿不溼，真是很奇怪的又有
2020-06-17 07:40:54
原创 ubuntu14.04安裝CUDA+theano
聲明： 該服務器系統是ubuntu14.04 64bit 安裝顯卡驅動：(來源：http://blog.csdn.net/xize
2020-06-17 07:40:54
原创 均值動態規劃求解
今天遇到這樣一個問題，求一個數列的均值，但是最好不要用累加，因爲可能溢出。解決辦法1 - 類似累加： 假設數據總長度爲n，那麼可以： float a
2020-06-17 07:40:54
原创 排序問題思考
幾個月前面試被問到這樣一個問題：對一個無序的數組進行排列，要求奇數在左邊，偶數在右邊，奇數按照從大到小，偶數按照從小到大。方法1：那個時候我給出的解
2020-06-17 07:40:54
原创 speech recognition with deep recurrent neural networks-論文筆記
論文題目：speech recognition with deep recurrent neural networks 作者：Alex Graves, Abdel-rahman Mohamed and Geoffrey Hinton 論文
2020-02-24 03:36:30
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原创 深度學習模型概要總結
基礎模型 我將用於分類的模型統稱爲基礎模型，不僅僅可以用作分類，且可以做爲其他任務的基礎網絡模型結構，用作預訓練模型。 包括: AlexNet, VGG, GoogleNet系列, ResNet, DarkNet系列等 AlexNet
2018-09-19 03:02:01
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原创 深度解析DeepID2+之二進制化
在看這篇論文時，一開始對二進制化的理解始終感覺不夠透徹。看了很多別的關於DeepID2+的博客，都沒有看到詳細的解釋。因此寫這個博客，專門解析這一個點。畢竟是個人的觀點，如果大家有更好的解釋，歡迎討論。論文arxiv鏈接: Deeply
2018-08-22 01:47:58
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原创 linux下python調試
之前一直在window下寫python腳本，習慣用eclipse調試編輯，突然換到在linux環境下，有點不適應。。。 python有自帶的pdb庫，可以實現簡單的調試功能，基本命令與gdb類似，不過功能不會有gdb那麼強大，pdb主要支
2018-08-22 01:47:58
原创 caffe源碼閱讀4-layer.hpp
An interface for the units of computation which can be composed into a Net. Layer&s must implement a Forward function,
2018-08-22 01:47:58
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原创 caffe源碼閱讀9-loss_layer.hpp+各cpp
loss_layer： AccuracyLayer類； LossLayer類； ContrastiveLossLayer類； EuclideanLossLayer類； HingeLossLayer類； InfogainLossLayer
2018-08-22 01:47:57
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原创 caffe中的normalization實現
首先得感謝某牛的：如何在caffe中增加Layer以及caffe中triplet loss layer的實現 所以接下來就按照這個牛的介紹，逐個往裏面添加東西就好了。 構造設置函數這裏就先忽略，直接進入前饋和反饋的實現。 原理介紹可以參照
2018-08-22 01:47:57
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原创 使用caffe訓練好的模型進行分類
最近在玩這個東西，按照網上的教程一步步的完成網絡訓練，但是卻不知道該怎麼使用。百度了一下還是沒有確實連接的樣子。可能這種問題實在太低級了哈。幾乎可以說在官網上面有詳細的說明。只是剛開始接觸這個沒有仔細看完吧。 首先關於適用caffe im
2018-08-22 01:47:56
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原创 normalization的實現原理
我是在FaceNet的論文中看到這個東西的。 那麼在其具體的實現原理是怎麼樣的呢？ 歸一化，的方式有很多，在那篇論文中，相當於做的是希望：每個點都映射到一個球面上。也就是希望： 爲了達到這個目的，FaceNet是這樣來做的：
2018-08-22 01:47:56
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