原创 cmake學習

相關入門鏈接: http://blog.csdn.net/damenhanter/article/details/53859779#t1(介紹接觸) http://blog.csdn.net/dbzhang800/articl

原创 cvPyrDown分析

對opencv新手來說,沒有正確初始化IplImage*指針的錯誤經常存在!本人喳喳,最近特此記錄一下這種錯誤! 不廢話,上代碼: int main() { IplImage* pic=cvLoadImage("/home/l

原创 高斯金字塔和拉普拉斯金字塔理解

參考這個博客 http://blog.csdn.net/xbcreal/article/details/52629465 另外,對於使用cvPyrDown(),和cvPyrUp(),函數,目標圖像一定要是原圖像的縮放倍數一定是2

原创 GLib-GObject-CRITICAL **: g_object_unref: assertion 'G_IS_OBJECT (object)' failed分析

在調試opencv程序的時候,對於新手來說,會有很多令人噁心的錯誤,這些錯誤編譯器可能檢查不出來,但是程序卻運行不了。例如: (pic:6130): GLib-GObject-CRITICAL **: g_object_unref

原创 vs+cmake+opencv(查看opencv的源碼)

具體的操作步驟可以參照這個鏈接 http://www.cnblogs.com/freedomshe/archive/2013/01/11/win7_vs2012_opencv_rebuild.html 當時遇到的第一個問題:無論

原创 十大算法--決策樹

一、什麼是熵 假設符號Xi的信息定義爲: 則熵定義爲信息的期望值,爲了計算熵,我們需要計算所有類別所有可能值包含的信息期望值,計算方式如下: 熵愈大,不穩定性愈高,即在決策樹中一個樣本可選擇的分支會愈多。從公式來理解是:假如每

原创 安裝keras

安裝keras這個在python2.7就可以用,不需要py3: http://blog.csdn.net/zjuguquan/article/details/57130534

原创 十大算法--支持向量機

一、拉格朗日對偶性 在學習SVM之前,首先要理解什麼是拉格朗日對偶性, 1.原始問題 假設f(x),ci(x),hj(x)是定義在Rn上的連續可微函數,考慮yue束優化問題 稱此問題爲原始問題。 2.由原始問題引入的拉格朗日函數

原创 十大算法之-------Knn理解

():::1.對Knn原理的理解: 存在一組已知標籤的數據集(訓練集),將沒有標籤的數據輸入,將新數據的每個特徵與訓練集中的數據進行比較,比較的原則是使用簡單的歐氏距離。然後選出距離最短的前K個數據(K一般不大於20),在這K個數據中,

原创 十大算法--logistic迴歸

1.sigmoid函數 當x爲0時,Sigmoid函數值爲0.5。隨着x的增大,對應的sigmiod值將逼近於1; 而隨着x的減小,Sigmoid值將逼近於0。任何sigmoid值大於0.5的數據,都被分類爲1類,任何sigmoid值

原创 ubuntu下重裝分區問題

記錄一下重裝系統的事情:(不重裝N次系統無法弄好ubuntu) 這裏主要記錄重裝的時候分區的事情: 首先把所有的原來分區都刪掉就可! 第一個:設置uboot的位置,大小可以是200M左右,用於“ext4 日誌文件系統”,掛載點:“/

原创 add_executable錯誤總結

很久沒有寫blog了,最近在kdevelop上開發程序的時候,需要在主函數的文件中引用別的文件的函數,添加了對該函數所在的頭文件之後仍然出現該函數沒有定義的錯誤。經歷了一番波折之後,才發現是忘記了在cmakelist的add_execut

原创 xgboost記錄

官網介紹: 1.http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/model.html 其他介紹: 2.http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/5

原创 stdafx.h和targetver.h的作用

http://blog.csdn.net/google0802/article/details/9034085