原始链接:http://blog.csdn.net/jkhere/article/details/16819285 或许有改动,请参考原文! SLIC 超像素(SLICSuperpixels) Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, KevinSmith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine Susstrunk 摘要: 超像素在计算机视觉领域越来越流行.但是,低计算量的算法却很少.我们发明了一种原创的算法,使像素聚类为五维

一.问题描述:         构造程序,分别是:         •不能触发Fault         •触发Fault,但是不能触发Error         •触发Error,但是不能产生Failure 二.Fault.Error.Failure区别 Fault:可能导致系统或功能失效的异常条件,可译为“故障”. Error:计算.观察或测量值或条件,与真实.规定或理论上正确的值或条件之间的差异,译为“错误”.Error是能够导致系统出现Failure的系统内部状态. Failure:当一

损失函数(Loss/Error Function): 计算单个训练集的误差,例如:欧氏距离,交叉熵,对比损失,合页损失 代价函数(Cost Function): 计算整个训练集所有损失之和的平均值 至于目标函数(Objective function),字面一些,就是有某个(最优化)目标的函数,比如最优化这个目的.没有找到定义,个人理解,目标函数是一个大类,包含损失函数.代价函数:损失函数.代价函数,属于目标函数.

Outline 前向计算 反向传播 很多事情不是需要聪明一点,而是需要耐心一点,踏下心来认真看真的很简单的. 假设有这样一个网络层: 第一层是输入层,包含两个神经元i1 i2和截距b1: 第二层是隐含层,包含两个神经元h1 h2和截距b2, 第三层是输出o1,o2,每条线上标的wi是层与层之间连接的权重,激活函数默认为sigmoid函数. 赋初值为: 输入数据  i1=0.05,i2=0.10; 输出数据  o1=0.01, o2=0.99; 初始权重  w1=0.15,w2=0.20,w3=0

本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1.另外,由于Kafka目前提供了两套Producer代码,一套是Scala版的旧版本:一套是Java版的新版本.虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer,但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API.今天我们就分析一下旧版producer的代码.  producer还分为同步和异步模式,由属性producer.type指定,默认是sync,即同步发送模式.本文主要关注于同步发送的代码走读.下面以console-pr

//清除缓存按钮的点击事件 - (void)putBufferBtnClicked:(UIButton *)btn{ CGFloat size = [self folderSizeAtPath:NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES).lastObject] + [self folderSizeAtPath:NSSearchPathForDirectoriesInDomains(

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ layer这个类可以说是里面最终的一个基本类了,深度网络呢就是一层一层的layer,相互之间通过blob传输数据连接起来.首先layer必须要实现一个forward function,前递函数当然功能可以自己定义啦,在forward中呢他会从input也就是Layer的bottom,对了caffe里面网络的前一层是叫bottom的,从bottom中获取blob

一开始见到PID计算公式时总是疑问为什么是那样子?为了理解那几道公式,当时将其未简化前的公式“活生生”地算了一遍,现在想来,这样的演算过程固然有助于理解,但假如一开始就带着对疑问的答案已有一定看法后再进行演算则会理解的更快! 首先推荐白志刚的<由入门到精通—吃透PID 2.0版>看完一.二章之后,建议你先通过实践练习然后再回来看接下来的所有章节,这样你对这本书的掌握会更加牢固.节省时间. PID就是对输入偏差进行比例积分微分运算,运算的叠加结果去控制执行机构.实践练习中,如何把这一原理转化为程

转载自:http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/4583249.html     供参考 本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1.另外,由于Kafka目前提供了两套Producer代码,一套是Scala版的旧版本:一套是Java版的新版本.虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer,但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API.今天我们就分析一下旧版producer的代码.  producer还分为同步和异步模式,由属性produ

上两篇说了决策树到集成学习的大概,这节我们通过adaboost来具体了解一下集成学习的简单做法. 集成学习有bagging和boosting两种不同的思路,bagging的代表是随机森林,boosting比较基础的adaboost,高级一点有GBDT,在这里我也说下我理解的这两个做法的核心区别: 随机森林的bagging是采用有放回抽样得到n个训练集,每个训练集都会有重复的样本,每个训练集数据都一样,然后对每个训练集生成一个决策树,这样生成的每个决策树都是利用了整个样本集的一部分,也就说每棵决策

一.强分类器训练过程 算法原理如下(参考自VIOLA P, JONES M. Robust real time object detection[A] . 8th IEEE International Conference on Computer Vision[C] . Vancouver , 2001.) 给定样本 (x1; y1) , . . . , (xn; yn) ; 其中yi = 0表示负样本,yi =1表示正样本: 初始化权重:负样本权重W0i= 1/2m, 正样本权重W1i = 1

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例 第

1.压缩图片 #pragma mark 处理图片 - (void)useImage:(UIImage *)image { NSLog(@"with-----%f heught-----%f",image.size.width,image.size.height); float  scales = image.size.height / image.size.width; //图片比例 NSLog(@"图片比例:%f",scales); UIImage * norma

NSString OC提供了定义字符串对象的方法,也就是将想要表达的字符串用一对双引号引起来,并在开头加上@.@是OC中的指令符,它告诉编译器@以后的内容为OC中的语法.比如@”Harbingwang”表示的是一个NSString类型的常量. NSString 是一个不可变的字符串类,继承自 NSObject ,用NSString创建出来的字符串对象,一经创建就不能再修改了.我们可以对它执行查找或比较等操作,但是不能通过增加,删除它的字符来动态地改变它. NSString主要的方法都在Found

HaarTraining关键的部分是建立基分类器classifier,OpenCV中所採用的是CART(决策树的一种):通过调用cvCreateMTStumpClassifier来完毕. 这里我讨论利用回归的方法来分裂结点.分类的方法仅仅是在分裂结点的方法与之不同而已. cvCreateMTStumpClassifier //设置决策树分类误差计算方法 stumperror = (int) ((CvMTStumpTrainParams*) trainParams)->error; //设置cla

1.加密概述: 加密就是是以某种特殊的算法改变原有的信息数据,使得未授权的用户即使以获得了加密的信息,但因不知解密方式,仍无法了解信息的内容.大体上又分为双向加密和单向加密. 2.单项加密 2.1.概述: 单向加密又称为不可逆加密算法,在加密过程中不使用密钥,明文由系统加密成密文,密文无法破解,一般都是采用验证的方式,具体是:在验证过程中,重新输入明文,并经过同样的加密算法后,得到相同的密文.单向加密广泛用于口令加密. 2.2.特点: (1)对同一消息反复执行加密得到相同的密文: (2)加密算法

43.1 信号量 43.1.1 信号量介绍 信号量从本质上是一个非负整数计数器,是共享资源的数目,通常被用来控制对共享资源的访问 信号量可以实现线程的同步和互斥 通过 sem_post() 和 sem_wait() 函数对信号量进行加减操作从而解决线程的同步和互斥 信号量数据类型:sem_t 43.1.2 信号量创建和销毁 #include <semaphore.h> int sem_init(sem_t *sem, int pshared, unsigned value); int sem_

42.1 线程状态转换 42.1.1 状态转换图 42.1.2 一个线程计算,多个线程获取的案例 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <pthread.h> #include <unistd.h> /** 两个线程定义的共享资源 */ typedef struct { int res; int counter; ///< 用于统计获取结果线程的数量 pthread_cond_t cond; /

41.1 概念 41.1.1 条件变量的介绍 互斥锁的缺点是它只有两种状态:锁定和非锁定 条件变量通过允许线程阻塞和等待另一个线程发送信号的方法弥补了互斥锁的不足 条件变量内部是一个等待队列,放置等待的线程,线程在条件变量上等待和通知,互斥锁用来保护等待队列(对等待队列上锁),条件变量通常和互斥锁一起使用 条件变量允许线程等待特定条件发生,当条件不满足时,线程通常先进入阻塞状态,等待条件发生变化.一旦其它的某个线程改变了条件,可唤醒一个或多个阻塞的线程 具体的判断条件还需用户给出 条件变量数据类

这个情况不知道在火狐的什么情况下会出现这个问题,但是他的demo定位在火狐下是没有问题的. 正常情况下展示位置是这样的 但是呢,在我的火狐下展示的位置是这样的. 哎,默默的读源码吧: 源码: 修改后的代码: 下面是所有的源码,laydate.js /** @Name : layDate 5.0.9 日期时间控件 @Author: 贤心 @Site:http://www.layui.com/laydate/ @License:MIT */ ;!function(){ "use strict&quo