原创 【樹】求先序排列（不構造樹的遞歸方法）
鏈接： https://ac.nowcoder.com/acm/problem/16692 思路 可以發現，後序排序的最後一個結點是根節點，以此可以對中序字符串進行拆分，根據根節點和中序排列找到左子樹和右子樹，然後繼續遞歸，每次
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原创 【目標檢測】R-CNN學習筆記
背景 簡單的說，目標檢測就是將圖像中的物體進行定位然後識別。 在R-CNN之前，過去的十年間，目標識別任務主要建立在對HOG和SIFT等特徵描述子的使用（OpenCV中也有相關的算法API可直接調用） 2012年AlexNet的
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原创 【圖像處理】基於圖像處理的紙張檢測和提取
背景 給導師看了下自己的畢設系統，建議是可以添加一些互動性。可以在紙張檢測上弄一下，也就是拍一張帶有紙張的圖像，然後提取出紙張邊緣並提取出來。 提取出紙張有很多種方法，以前做車牌識別系統的時候，利用圖像處理的方法定位出車牌的位置
2020-07-03 07:01:55
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原创 【目標檢測】Fast R-CNN學習筆記
背景 R-CNN的缺點，最主要就是速度慢，問題出現的主要原因就是每個推薦區域都進行了前向運算 R-CNN無論是訓練還是在測試時，都要從每個測試圖像中的每個推薦區域提取特徵，是很浪費時間的 SPPNet的出現，提出感興趣區域池化(
2020-07-03 07:01:55
原创 【排序】圖書管理員
題目鏈接：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/16422 題目描述 圖書館中每本書都有一個圖書編碼，可以用於快速檢索圖書，這個圖書編碼是一個正整數。 每位借書的讀者手中有一個需求碼，這個需求碼也
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原创 Richer Convolutional Features for Edge Detection（RCF論文學習筆記）
介紹： 做邊緣檢測（edge detection）的網絡，實質上來講，應該算是HED網絡的改進 作者提出RCF，將所有卷積特徵封裝成更具鑑別性的表示，很好地利用了豐富的特徵層次結構，並且可以通過反向傳播進行訓練 在BSDS500
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原创 【調參記錄】基於CNN對5類花卉植物數據一步步提升分類準確率
背景 學習深度學習的框架，積累調參經驗 數據集 5類花卉圖像數據，分別是向日葵、鬱金香、玫瑰、蒲公英、雛菊，每類花卉在700到1000張左右，圖像尺寸大小不統一，常見尺寸是320x240，數據並不乾淨，有些混雜的圖片。 任務是利用
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原创 《機器學習實戰》 第十章【聚類：k-均值聚類算法】
這一章開始聚類算法的總結，聚類算法是無監督學習的一種 無監督學習中，類似分類和迴歸中的目標變量事先是不存在的 所謂聚類就是在這些不知目標變量的情況下，找尋數據之間的關係，可以如何分類，分爲多少數據簇 聚類會把相似對象歸爲同一個簇中
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原创 【Anaconda】環境安裝、包安裝查看和卸載命令（順便裝下tensorflow-gpu2.0）
目錄環境1.查看自己配了哪些環境2.配一個新環境3.進入和退出環境4.刪除環境包（三方庫）1.查看安裝了哪些包2.刪除包3.安裝包 環境 1.查看自己配了哪些環境 conda env list 2.配一個新環境 conda cr
2020-07-03 07:01:55
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原创 【解決方案】tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas GEMM launch failed： a.shape=(xx, xx), b.shape=(xx,xx),
2020-07-03 07:01:55
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原创 【代碼學習】利用VGG13對CIFAR10分類
目錄背景CIFAR10數據集代碼學習及分析1.加載cifer10數據2.構建網絡模型3.訓練網絡參考代碼相關參考資料 背景 學習Tensorflow的代碼，加強工程應用能力，本篇文章將對CIFAR10數據集利用簡單的CNN模型進行
2020-07-03 07:01:55
原创 【目標檢測】基於推薦區域的two stage算法簡單總結
從網絡結構上來講，目標檢測算法可以被分爲one stage框架的YOLO算法、SSD算法，以及two stage框架的R-CNN系列。one stage 和 two stage區別在於，前者是輸入圖像後在卷積神經網絡中提取特徵，
2020-07-03 07:01:55
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原创 【軟件安裝&環境配置】基於Pycharm的PyQt5+QtDesigner的安裝
背景 做畢業設計，考慮使用PyQt5進行UI設計，PyQt方便易用，而且是兼容Python的，Pycharm的插件工具也比較易用，因此考慮使用之，廢話少說，直接開始。。 Step1 軟件準備 Anaconda Pycharm P
2020-07-03 07:01:55
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原创 【解決方案】tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm
背景 tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably beca
2020-07-03 07:01:55
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原创 【解決方案】The passed save_path is not a valid checkpoint:
背景： 準備給自己的pyqt5搞個手寫漢字識別的接口，然後在saver.restore恢復模型參數的時候出現了錯誤。 解決方法 去掉字段saver.restore(sess, './checkpoint/my-model-18
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