原创 Python與matlab在存儲三維數組上的區別

對於一張彩色圖像,用matlab讀進來後得到的是一個三維數組,如174×223×3 ,但是Python中保存的順序有些不同,對於同一張圖像,可能會讀成174×3×223 。其實對於我們人來說很好理解,就是相當於把座標旋轉了一下,但

原创 準確率(accuracy)、精確率(precision)、召回率(recall)

整理了知乎上的前兩個回答,https://www.zhihu.com/question/19645541 其中精度是檢索出相關文檔數與檢索出的文檔總數的比率,衡量的是檢索系統的查準率;召回率是指檢索出的相關文檔數和文檔庫中所有的

原创 Android app集成Google Map方法

參考鏈接:https://developers.google.com/maps/documentation/android-sdk/get-api-key#fingerprint 步驟 創建API Key 登陸Google Cl

原创 cifar數據庫及圖像可視化

1、下載cifar10(cifar100)數據庫 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 這裏使用的是matlab版本: 2、matlab版本的cifar數據庫 這裏以cifa

原创 利用matlab畫混淆矩陣(confusion matrix)

寫論文的過程中經常需要畫一個混淆矩陣(confusion matrix)來驗證分類結果的有效性。通常只需要兩個步驟: - 保存混淆矩陣文本文件 - matlab中使用imagesc命令 例如: >> rand(10,10)

原创 pip錯誤:TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding'

Win10,ANACONDA3(64-bit),Python3.6.2。ANACONDA Prompt中不能用pip命令安裝包,並且是在安裝了TensorFlow後才發生的。報錯如下: Exception: Traceback (mos

原创 VNC與RDP的區別

參考文章:http://yansu.org/2013/03/21/vnc-vs-rdp.html 平時可以使用VNC或者遠程桌面等軟件連接遠程桌面,這裏寫一下這兩個到底有什麼區別。 1. VNC(Virtual Network C

原创 使用pip安裝包

以安裝pymongo包爲例。 進入ANACONDA prompt。(由於我沒有將pip添加到環境變量,所以要進入到pip所在目錄:..\ANACONDA\Scripts) 輸入命令 pip install pymongo,成

原创 【MSTR產品】獲取當前登陸用戶的login_id

需求 創建conditional formatting時,需要獲取當前登陸用戶的employee_id,根據login_id來進行過濾,達到顯示/不限時某一個組件的目的。 分析 表結構 employee_id 的前150個爲ma

原创 Python 保存數組至.mat文件,報錯:AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'items'

Python保存數組的方式有很多種,如savetxt,但這個函數只能保存一維或二維數組。爲了保存高維數組,同時能夠在matlab載入,可以使用scipy.io.savemat()函數,例子: import numpy as np

原创 MySql遇到字段中有空格

在使用Mysql進行select數據的過程中,偶爾會遇到列名的字段中間有空格,比如CHCR這張表中的第一列:‘ACC LF’。 由於無論是ACC還是LF都不是該表中的任何一個字段,因此,在select語句執行後,會有報錯信息;

原创 pip 錯誤

Problem: ERROR: matplotlib 1.3.1 requires nose, which is not installed. solve: sudo pip intall nose Problem: ERROR

原创 視頻分類數據集

近年來爲推動視頻分類的研究,陸續發佈了相關的視頻數據集。小型標註良好的數據集如KTH,Hollywood2,Weizmann;中型的數據集如UCF101,Thumos’14和HMDB51,這些數據集超過了50類行爲類別;大型數據集

原创 視頻分類/動作識別數據庫研究現狀

主要參考論文:A survey on deep learning based approaches for action and gesture recognition in image sequences 以及最後的Yo

原创 Python中矩陣SVD分解及還原

python中SVD分解及還原: import numpy as np from numpy import linalg as la S = np.zeros([5,5]) A=np.random.randint(1,25,[5,