原创 Supervised Hashing for Image Retrieval via Image Represention Learning-筆記1

摘要 Background:      In the existing supervised hashing methods for images ,an input image is usually encoded by a vecto

原创 百度:尋找三角形

三維空間中有N個點,每個點可能是三種顏色的其中之一,三種顏色分別是紅綠藍,分別用’R’, ‘G’, ‘B’表示。 現在要找出三個點,並組成一個三角形,使得這個三角形的面積最大。 但是三角形必須滿足:三個點的顏色要麼全部相同,

原创 百度:度度熊回家

一個數軸上共有N個點,第一個點的座標是度度熊現在位置,第N-1個點是度度熊的家。現在他需要依次的從0號座標走到N-1號座標。 但是除了0號座標和N-1號座標,他可以在其餘的N-2個座標中選出一個點,並直接將這個點忽略掉,問度度熊

原创 製作python版本的類CIFAR10數據集.Tensorflow

本系列文章由 @yhl_leo 出品,轉載請註明出處。 文章鏈接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/71357097  之前發佈的仿照CIFAR10數據集格式,製作自己的數

原创 caffe和digist來輕鬆創建高精度的分類網絡

機器學習初學者入門實踐:怎樣輕鬆創造高精度分類網絡 爲了實現我們的目標,我們將訓練和應用一個卷積神經網絡(CNN)。我們將從實踐的角度來接近我們的目標,而不是闡釋其基本原理。目前人們對人工智能有很大的熱情,但其中很多都更像是讓物理學

原创 百度:度度熊有一個N個數的數組,他想將數組從大到小排好序...

度度熊有一個N個數的數組,他想將數組從大到小排好序,但是萌萌的度度熊只會下面這個操作: 任取數組中的一個數然後將它放置在數組的最後一個位置. 問最少操作多少次可以使得數組從小到大有序? 輸入描述: 首先輸入一個正整數N,接

原创 百度:度度熊想去商場買一頂帽子,商場裏有N頂帽...

度度熊想去商場買一頂帽子,商場裏有N頂帽子,有些帽子的價格可能相同。度度熊想買一頂價格第三便宜的帽子,問第三便宜的帽子價格是多少? 這個問題是求最小K的問題的具體問題。 輸入描述: 首先輸入一個正整數N(N <

原创 深度神經卷積網絡總結

本文對深層神經網絡可能存在的致命問題進行了較爲詳細的闡述,可以幫助避免一些常見的坑。 一、Logistic迴歸、傳統多層神經網絡 1.1 線性迴歸、線性神經網絡、Logistic/Softmax迴歸 線性迴歸是用於數據擬合的

原创 字符串的旋轉

把字符串”abcdef”轉換爲”defabc”,行話:把字符串的前n個字符放在字符串的後面。 思路: 首先,把字符串的前n個字符先對調,即:abc->cba 然後,把剩餘的字符串對調,即:def->fed 最後,把整個

原创 單例模式--Singleton with C++

//Singleton #include <memory> #inlcude <mutex> //////////////////////////////////////////////////////////////// //懶漢

原创 單列模式--Singleton with Go

package main import ( "fmt" "sync" ) /* Singleton: 單例對象的類必須保證只有一個實例存在, 全局有唯一接口訪問 1.懶漢模式:指全局的單例實例在第一次被使用是構建 缺點:

原创 工廠模式--Factory Method with Go

/* Factory Method: 工廠設計模式允許創建對象,而無需指定將要創建的對象的確切類型。 Implementation: 舉個栗子: 用個例子展示怎麼把數據存儲在不同的後端,比如:內存、磁盤 Types: type 一

原创 caffe2-------Caffe2 Tutorials Overview

原文地址 我們首先要說,我們非常感謝您對Caffe2感興趣,並希望將來您在您的機器學習產品上使用該框架。 Caffe2旨在模塊化,促進在深入學習上的想法和實驗原型的快速實現。 考慮到這種模塊化,請注意,一旦定義了一個模型,並且您有興趣獲得

原创 C++ 之 allocator

allocator – 是一個模板 1.頭文件 memory 2.作用:幫助我們將內存和對象構造分開, 它分配的內存是原始的、未構造的。 3.使用:由於allocator和vector 一樣是一個模板, 所以, 當定義一個alloca

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