HOG构造函数 CV_WRAP HOGDescriptor() :winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),      cellSize(8,8),nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1), histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys),L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true), nlevels(HOGDescript

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安装 1. 在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/ 中下载libsvm 2. 按照http://zjhello123.blog.163.com/blog/static/25495143201251792625811/ 中的安装方法安装libsvm 3. 设置路径. 如果不设置的话会报错:Error using svmtrain (line 233) Y must be a vector or a character array. 我开始设置了也报错,后来重新mak

一.相关API 1.begin:需要在其他CUIREIMU前调用 //********************************************************************************************* //函数名称:CurieImu.begin() //输入参数:无 //函数返回:无 //函数功能:开六轴传感器,必须第一个调用 //*******************************************************

前言 理论知识:UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 实验内容:Exercise:Convolution and Pooling.从2000张64*64的RGB图片(它是the STL10 Dataset的一个子集)中提取特征作为训练数据集,训练softmax分类器,然后从3200张64*64的RGB图片(它是th

现象及原因 通常来讲,在使用json数据格式时一般不需要要求数据有序.但凡事都有例外,针对查询时序数据这样一个场景,就必须要求服务器端返回的数据是按时间有序的,否则前端在进行数据展示时就会有问题. 项目架构如下: 数据从OpenTSDB中查询出来的时候是有序的: [{ "metrc":"cpu.usage", "dps": { "123456": 12, "123457": 13, "123458

42028: Assignment 1 – Autumn 2019 Page 1 of 4Faculty of Engineering and Information TechnologySchool of Software42028: Deep Learning and Convolutional Neural NetworksAutumn 2019ASSIGNMENT-1 SPECIFICATIONDue date Friday 11:59pm, 19 April 2019 (Extende

本文完全是根据二进制部署kubernets集群的所有步骤,同时开启了集群的TLS安全认证. 环境说明 在下面的步骤中,我们将在三台CentOS系统的物理机上部署具有三个节点的kubernetes1.7.0集群. 角色分配如下: 镜像仓库:172.16.138.100,域名为 harbor.suixingpay.com,为私有镜像仓库,请替换为公共仓库或你自己的镜像仓库地址. Master:172.16.138.171 Node:172.16.138.172,172.16.138.173 注意:1

1. 配套使用: tf.train.Examples将数据转换为二进制,提升IO效率和方便管理 对于int类型 : tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])))) 对于bytes类型: tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.F

Describing Videos by Exploiting Temporal Structure Note here: it's a learning note on the topic of video representations. Link: http://120.52.73.75/arxiv.org/pdf/1502.08029.pdf Motivation: They argue that there are two categories of temporal structur

[1] 诊断的作用 [2]过拟合 [3] [4] 高偏差bias,欠拟合underfitting 高方差variance,过拟合overfitting [5]参数λ Answer:  λ太大,则参数都被惩罚,导致欠拟合,两个J都大.  λ太小,则欠拟合,Jtrain 小,Jcv大. [6] Answer:过拟合的时候,增加训练集有用. [7] Answer:过拟合,增加 hidden 层数无用. -------------------------------------- 下面是Lecture

原文:ArcGIS for Desktop入门教程_第七章_使用ArcGIS进行空间分析 - ArcGIS知乎-新一代ArcGIS问答社区 1 使用ArcGIS进行空间分析 1.1 GIS分析基础 GIS的六大功能是数据获取.存储.查询.分析.表达.输出.在前面的内容里已经介绍了使用ArcGIS进行数据获取.存储.查询.表达和输出的过程,本章将介绍如何在ArcGIS中进行地理分析.分析是GIS的核心和灵魂,是GIS区别于一般的信息系统.CAD或者电子地图系统的主要标志之一. GIS分析,就是研究

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fastJson是很常用的序列化工具,用了这么久一直想底层看一下它的设计,探究一下它序列化和反序列化效率高的秘密.现在从最基础的用法开始,一点点揭开fastJson神秘的面纱.(版本:1.2.50) 实际工程里,最常用的就是序列化和反序列化: ResultDO resultDO = new ResultDO(); String jsonStr = JSON.toJSONString(resultDO); ResultDO resultDO2 = JSON.parseObject(jsonStr,

com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper 在读取输入流变量的时候默认的将会关闭输入流. 如果你不希望关闭输入流,你可以设置 JsonParser.Feature.AUTO_CLOSE_SOURCE 参数为 false. 本测试方法,可以在 https://github.com/cwiki-us-demo/serialize-deserialize-demo-java/blob/master/src/test/java/com/insight/demo

com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper 在默认的情况下在写出输入后将会关闭输出流(output stream). 如果你希望序列化多值变量在同一个输出流的情况下,你不希望在输出完一个就关闭输出流,你可以设置  JsonGenerator.Feature.AUTO_CLOSE_TARGET 参数为 False. 本测试方法,可以在 https://github.com/cwiki-us-demo/serialize-deserialize-demo-

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HW-USBN-2B说明文档 1.       引脚定义 编程引脚 名称 编程设备引脚类型 描述 VCC 编程电压 输入 连接VCC到目标设备,典型的ICC=10Ma.板子设计必须考虑VCC的电流供应,但是跟VCCIO是不一样的. TDO/SO 测试数据输出 输入 IEEE1149.1(JTAG)编程移位数据输出. TDI/SI 测试数据输入 输出 IEEE1149.1(JTAG)编程移位数据输入 IspEN/PROG/SN 启用 输出 启用设备进入编程.SN= SSPI 芯片选择 TRST 测