原创 opencv例程解讀——dft(離散傅里葉變換)

廢話不多說,直接上代碼,代碼中我都註明了註釋,有些講不清楚的,會在代碼的後面專門拿出來講。 下面這個cpp文件不是我自己寫的程序,是opencv提供的關於dft變換的例程,文件一般會包含在你的opencv路徑下opencv\sou

原创 樸素貝葉斯分類及應用

貝葉斯學習 貝葉斯公式 貝葉斯學習器其實是從經典的貝葉斯概率公式的來的,對於經典的貝葉斯公式: P(A|B)=P(B|A)P(A)P(B) 式中P(A)表示A的先驗概率(即A發生的概率與B無關),P(A|B)表示A的後驗概率(

原创 markdown使用haroopad導出PDF

haroopad是一款極其強大的markdown編輯器,也是本人用過最好用的編輯器,編輯公式等用的非常順手,但是美中不足的是haroopad不支持直接導出成PDF,不過終究是有奇技淫巧的,經過嘗試,發現了兩種將markdown導出

原创 C++學習筆記(十五):vector對象在內存空間中是如何增長的

vector對象在內存空間中是如何增長的   我們都知道vector對象是動態存儲的,從這一點看有點像鏈表,可以動態的增加或減少元素。我們也知道鏈表中是有指針變量,專門用於存儲上一個和下一個元素的地址。正是因爲這兩個指針的存在,我們才能做

原创 亞馬遜EC2升級g++版本

亞馬遜EC2自帶的g++是4.8,比較老的版本,許多新的代碼都編譯不了。因此需要升級g++。 升級方法如下: 1、安裝依賴 sudo yum install libmpc-devel mpfr-devel gmp-devel 2

原创 中國計算機學會推薦國際學術刊物、會議(人工智能與模式識別)

這裏只給出人工智能與模式識別方向的,其他的方向可以從這裏下載:http://download.csdn.net/detail/autocyz/8561115 中國計算機學會推薦國際學術刊物(人工智能與模式識別) 1、A類 刊物簡

原创 《烏雲背後的幸福線》

excelsior,這是主人公帕特的座右銘,原意是精益求精,不斷向上,表達了一種樂觀向上的生活態度。不過這裏我覺得電影裏翻譯的很好——精進不休!! 帕特是一位曾經暴力襲擊他人的精神病患者,但同時也是一位樂觀向上的歷史老師。雖然他因神經疾

原创 K-means聚類算法

K-means(K均值)是基於數據劃分的無監督聚類算法,也是數據挖掘領域的十大算法之一。 何爲聚類算法?在某種程度上可以理解爲無監督的分類方法。 聚類算法可以分爲哪些部分? 一般來說可以分爲基於劃分的方法、基於連通性的方法、基於密

原创 三種SVM的對偶問題

一、SVM原問題及要變成對偶問題的原因 對於SVM的,我們知道其最終目的是求取一分類超平面,然後將新的數據帶入這一分類超平面的方程中,判斷輸出結果的符號,從而判斷新的數據的正負。而求解svm分類器模型,最終可以化成如下的最優化問題

原创 DSST(Accurate Scale Estimation for Robust Visual Tracking 代碼解讀

Accurate Scale Estimation for Robust Visual Tracking 我在前面一篇博客“相關濾波跟蹤(MOSSE)”中講了相關濾波跟蹤的原理,但是因爲那篇文章沒有提供代碼,所以就沒法深入的研究他

原创 C++學習筆記(十六):對vector進行更多的操作——泛型算法

先強調一下,這裏的泛型算法實際不光光是對vector的操作,對於“順序容器”均可以。 但是什麼是順序容器: 我們都知道,容器就是一些特定類型對象的集合。而順序容器爲程序員提供了控制元素存儲和訪問的能力。這種容器的一個顯著的特徵,就是容器中

原创 Regionlets for Generic Object Detection

Regionlets for Generic Object Detection 本文是對這篇文章的翻譯和自我理解,文章下載地址:http://download.csdn.net/detail/autocyz/8569687 摘要: 對於

原创 凸優化(一)——Introduction

Introduction 一、最優化問題的數學表達 在最優問題中,其數學表達往往能化成標準形式,如下: minimizef0(x)subject tofi(x)≤bi,i=1,...,m 上面的數學形式被稱之爲最優化問題的標準形

原创 神經網絡中的各種優化方法

神經網絡中的各種優化方法 大家耳熟能詳的優化方法有梯度下降法(Gradient Descent)、隨機梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)、Adam方法等等。雖然很多聽過甚至用過這些方法,但是卻未必能夠

原创 MTCNN實現流程

MTCNN實現流程 文章:https://arxiv.org/pdf/1604.02878.pdf code: 1、mxnet上的實現:https://github.com/Seanlinx/mtcnn 2、tensorflow上的實