原创 第8周筆記7-間隔提取字符串字符
間隔提取字符串字符 將字符數組str1種下標爲偶數的元素賦值給另外一個字符數組str2。 /* 將字符數組str1種下標爲偶數的元素賦值給另外一個字符數組str2。 */ #include<stdio.h> #def
2020-06-25 06:11:12
原创 第8周筆記4-求解n項多項式的值(遞歸實現)
求解n項多項式的值 求解n項多項式的值 Pn(x)=1,當n=0 Pn(x)= x,當n=1 Pn(x)=(2*n-1)*Pn-1(x)-(n-1)*Pn-2(x),當n>=2 /* 求解n項多項式的值 Pn(x)=1,n=
2020-06-25 05:09:48
原创 第8周筆記6-求解Sn=1-1/2+1/3-1/4+...+1/n
求解Sn=1-1/2+1/3-1/4+...+1/n 設計程序求解Sn=1-1/2+1/3-1/4+...+1/n.其中n=100。 /* 設計程序求解Sn=1-1/2+1/3-1/4+...+1/n.其中n=100
2020-06-25 05:09:48
原创 第8周筆記5-圍圈報數淘汰模擬
圍圈報數淘汰模擬 n(n<=100)個人圍成一圈按順序編號，從第一人開始報數，凡報到3的人退出圈子，下一個人從1開始報號， 設計算法求解最後推出圈子的成員編號。 /* n(n<=100)個人圍成一圈按順序編號，從第一人開
2020-06-25 05:09:48
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原创 超分辨率重建之SRCNN整理總結(三）
兩種常用的評價超分的指標:PSNR和SSIM PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) SSIM（Structure Similarity Index） 這兩個值越高代表重建結果的像素值和標準值
2020-06-25 05:09:47
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原创 Linux(三):ubuntu16.04 創建指定版本python虛擬環境
安裝虛擬環境 sudo pip install virtualenv sudo pip install virtualenvwrapper 創建虛擬環境系統管理目錄 mkdir ~/.virtualenvs 修改虛擬環境變量並讓它立即
2020-06-25 05:09:47
原创 知識圖譜(一)：知識圖譜概論(上)
1.知識圖譜和人工智能 人工智能可分層次： 感知層次 感知層次的主要代表：視覺嗅覺聽覺等。 認知層次 而認知層次的代表則是知識圖譜的需求。 任何知識存儲在人類的大腦中作爲經驗知識，再次碰
2020-06-25 05:09:47
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原创 超分辨率重構之SRCNN整理總結(四)
承接超分辨率重構之SRCNN整理總結(三)的超分重建結果指標之後，本篇解讀了基於神經網絡的超分重建最簡單的網絡結構SRCNN，並隨後follow了一些dalao的tensorflow版本的網絡結構經代碼改些許動用GPU訓練
2020-06-25 05:09:47
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原创 超分辨率重構之SRCNN整理總結(七)
到此爲止關於超分重建的理論部分八成已經作結，關於這個tensorflow版本的SRCNN的代碼解讀不知道究竟需要寫到什麼程度纔可以完美收官。大家也都明白，這個東西若寫太細，略顯冗雜；若寫太粗，略顯不夠明析。反正吧，儘可能
2020-06-25 05:09:47
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原创 超分辨率重建之SRCNN整理總結
白駒微過隙，指上細流沙。時間飛逝啊！轉眼之間，四五個月過去了，伴隨着中國邁進2020的新時代的元旦的步伐聲，我的考研生活暫時告了一個小段落。距今的這些天，忙完了各種小事情，也是時候整理整理之前一些由於時間緊張而沒有細細梳理
2020-06-25 05:09:47
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原创 知識圖譜(二)：知識圖譜概論(下)
引言 隨着互聯網的發展，網絡數據內容呈現爆炸式增長的態勢。由於互聯網內容的大規模、異質多元、組織結構鬆散的特點，給人們有效獲取信息和知識提出了挑戰。 知識圖譜，Knowledge Graph以其強大的語義處理能力和開放組織能力，爲互聯
2020-06-25 05:09:47
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原创 AutoML的研究
（一）AutoML研究分析 （二）AutoML功能解析 （三）如何實現AutoML-先Auto每個環節 （四）AutoML技術現狀與未來展望
2020-06-25 05:09:47
原创 超分辨率重構之SRCNN整理總結(五)
知識整理 深度學習中經常看到epoch、 iteration和batchsize三個的區別： 【1】batchsize 批大小。在深度學習中，一般採用SGD(隨機梯度下降法)訓練，即每次訓練在訓練集中取batchsize個樣本
2020-06-25 05:09:47
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原创 超分辨率重構之SRCNN整理總結(二)
承接超分辨率重構之SRCNN整理總結(一)的引出，本篇主要是對傳統的圖像超分辨率重建技術進行簡要的介紹。 傳統的圖像超分辨率重建技術簡介 【1】基於插值的圖像超分辨率 圖像處理中，常用的插值算法有：
2020-06-25 05:09:47
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