原创 數據結構知識點複習
一、綜述： 數據結構作爲軟件開發的必須基礎，不僅實用，一般找工作時也常常考到。因此寫篇文章，梳理一下數據結構這個知識點的基本框架與結構。 程序設計=數據結構+算法 數據結構：存在特定關係的數據元素的集合 邏輯結構包含：集合結構、線性
2018-09-03 05:36:18
原创 Ubuntu14.04下tensorflow源碼安裝，運行flaybird
參考 http://blog.csdn.net/xljiulong/article/details/51305392 http://blog.csdn.net/autumnqin/article/details/50073425 ht
2018-09-03 05:36:18
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原创 FastRCNN ubuntu14.04 GPU下配置
Faster R-CNN-python ubuntu14.04 GPU下配置 最近想開始學習一下深度學習的開源庫，便以fasterRCNN進行入手學習。廢話不多說，開始安裝。 1.安裝caffe所需的依賴項 需要說明一下，caffe是
2018-09-03 05:36:18
原创 機器學習算法總結（目錄框架）
一、基本概念與原理： 1.學習的概念與類型：系統在執行過程中能改進性能；包括有監督、無監督、半監督、增強學習等。 2.學習的三要素：模型（產生式、判別式（包括概率分佈與決策函數模型）） 策略（期望風險最小化（往往採用經驗風險最小化處理）
2018-09-03 05:36:18
原创 LIBSVM使用手冊與機器學習中幾個常見觀點
最近複習的時候看到了機器學習中的一些不好解決的問題，都是相關的，於是看了一下LIBSVM的官方手冊和《A Few Useful Things to Know about Machine Learning》這篇文章，發現其中的一些觀點確實
2018-09-03 05:36:18
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原创 CAFFE 在windows平臺的使用
CAFFE 在windows平臺的使用 是時候跟進一下深度學習框架的使用方法了。先從caffe下手。 caffe安裝 caffe的安裝方式有兩種，第一種是自己編譯源碼的安裝方式，第二種是下載編譯好的庫，包含了依賴項等各個包。如果需要對源
2018-09-03 05:36:16
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原创 Windows/Linux平臺編譯Caffe，不依賴GPU模式
對caffe深度學習框架早已深有耳聞，以前用過deeplearning toolbox master 的matlab代碼跑CNN，現在感覺落伍了，還是得學習一下caffe才行。 一、Ubuntu平臺下的caffe編譯 1.最開始想在w
2018-09-03 05:36:16
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原创 關於malloc、free、new、delete以及calloc、realloc基本庫函數與運載符的含義
在求職的筆試中，發現對malloc、free、new、delete的考察很多，同時也考到了沒見過的calloc、realloc庫函數，因此還是把這些知識點記錄下來，以後方便查閱。 一、malloc和free malloc和free都是c語
2018-09-03 05:36:16
原创 從決策樹到RF，以及boosting Adaboost到GBDT算感悟
一、原因： 自從畢設方向定下來之後，準備學習一下機器學習中基於樹模型的分類與迴歸算法，變看了很多的算法介紹與論文，同時也找了一些現有的庫去運行。最後又設計到級聯式迴歸，自從看了GBDT後才發現其實就是GBDT的一種變種算法。因此一路下來看
2018-09-03 05:36:15
原创 基本排序算法總結
準備找工作了，開始看數據結構。看到了排序算法，寫個基本的算法原理與總結，方便查看。 前提：數組sque[N]; ，排序結果爲小元素在前，大元素在後。 1.冒泡排序 算法思想：不斷通過相鄰元素兩兩比較，並進行多次交換，來對數組的元素進行排序
2018-09-03 05:36:12