最近学习Mybatis的官方文档,看到了[项目文档]一节有很多内容没有见过,做个笔记,理解一下. 没找到java相关代码的解释,其实用下面这个php版本解释,也非常不错. What is SOURCEXref? SOURCEXref is a developer tool that’s designed to ease the process of working on large PHP projects by making it very fast and easy to browse th…

SVM分类器里面的东西好多呀,碾压前两个.怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法. 今天学到的也应该只是冰山一角,懂了SVM的一些原理.还得继续深入学习理解呢. 一些关键词: 超平面(hyper plane)SVM的目标就是找到一个超平面把两类数据分开.使边际(margin)最大.如果把超平面定义为w*x+b=0.那么超平面距离任意一个支持向量的距离就是1/||w||.(||w||是w的范数,也就是√w*w’) SVM就是解决 这个优化问题.再经过拉格朗日公式和KKT条件等数学运算求解得到一…

全面学习理解TLB(Translation Look-aside Buffer)地址变换高速缓存 前言: 本文学习思路是:存在缘由   --> 存在好处 --> 定义性质 --> 具体分析 存在缘由: 由于地址映射(从虚拟地址转换成物理地址)需要的开销开大. 转换过程如下: 第一次访问内存是访问页表,取出虚拟页对应的物理页. 第二次访问内存是访问实际内存地址. 为了提高效率,现代CPU都包含了一个特殊Cache来跟踪最近使用过的地址变换,这个就是TLB. 明显好处: 如果有了TLB,那么…

MLT的学习理解 MLT是一个开源的多媒体库,我们的音视频编辑工具,是使用它作为底层支持,某司的'快剪辑'pc版和安卓版,也是用的它. MLT简介 它的GitHub地址,这个库比较老了,现在只有一个作者在维护,可能这种库关注的人比较少,所以只有几百个star.想快速上手这个库,可以去看Shotcut的源码,这个Shotcut是一个多轨道视频编辑工具,底层用的就是MLT,UI用的是Qt.MLT用的插件化的设计,它的核心是纯C写的,只依赖标准库和pthread,主要采用的是生产者(producer)…

batch normalization学习理解笔记 最近在Andrew Ng课程中学到了Batch Normalization相关内容,通过查阅资料和原始paper,基本上弄懂了一些算法的细节部分,现在总结一下. 1. batch normalization算法思想的来源 不妨先看看原文的标题:Batch normalization:acclerating deep network training by reducing internal covariate shift.字面意思即:Batch…

原文:http://blog.csdn.net/mysniper11/article/details/8726649 引文地址:http://www.cnblogs.com/lxy2017/p/3927456.html 视频介绍网址:http://www.cvchina.info/2011/04/05/tracking-learning-detection/ TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期…

liuyihai@126.com http://www.cnblogs.com/liuyihai/ TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间(long term tracking)跟踪算法.该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变.部分遮挡等问题.同时,通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的"显…

本文译自<Deep learning for understanding faces: Machines may be just as good, or better, than humans>.为了方便,文中论文索引位置保持不变,方便直接去原文中找参考文献. 近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少.这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用,这些方面的发展使得在无限制的图片和视频中理解人脸,自动执行诸如人脸检测,姿态估计,关键点定位和人脸识别成为了可能.本…

Recurrent Neural Networks(RNN) 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性. 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神经网络应该很难来处理这个问题--使用电影中先前的事件推断后续的事件. RNN 解决了这个问题.…

java当中的继承是和c++中的继承类似,只是java中的继承时的父类只能有一位. 我们今天在这里讲的是关于java中的自动转型的理解:顾名思义,自动转型值得就是使用时自动的将自身的类型进行转化. 自动转型的必要条件: 必须存在继承关系. 自动转型的格式: 格式一: 父类名  对象名 = new 子类构造方法(参数值,...); 格式二:   public void method(父类名  参数名){ } 子类名 对象名a = new 子类构造方法(参数值,...); 父类名  对象名b = n…