VOT-2016 代码评测工具的使用说明 2018-10-14 09:37:04 VOT-2016 官网:http://www.votchallenge.net/vot2016/ 评测代码链接:https://github.com/votchallenge/vot-toolkit 用到的工具: https://codeload.github.com/votchallenge/trax/zip/master 参考博文: https://blog.csdn.net/sgfmby1994/articl

最近半个多月,被cuda等软件折磨的死去活来,昨天下午,终于安装好了环境,趁着matlab正在,在线下载VOT2016数据集,3点睡眼惺忪被闹醒后,睡不着,爬上来写这份记录. 先记录一下自己电脑的基本情况:win7 64位,显卡时GTX1050,台式机,matlab2016b. 首先是VS2013社区版的下载地址:http://download.microsoft.com/download/7/1/B/71BA74D8-B9A0-4E6C-9159-A8335D54437E/vs2013.4_c

ThinkPHP CURD操作 ThinkPHP提供了灵活和方便的数据操作方法,对数据库操作的四个基本操作(CURD):创建.更新.读取和删除的实现是最基本的,也是必须掌握的,在这基础之上才能熟悉更多实用的数据操作方法.CURD操作通常是可以和连贯操作配合完成的.下面来分析下各自的用法:(下面的CURD操作我们均以M方法创建模型实例来说明,因为不涉及到具体的业务逻辑)http://doc.thinkphp.cn/manual/curd.html 创建(Create)在ThinkPHP中使用add

一. 相关滤波算法总结 作者首先分析了 影响相关滤波算法效率 和 导致过拟合 的几个原因: 1)Model Size (模型大小) 包括两个方面: - 模型层数,对应多分辨率 Sample,比如多层 CNN - 特征维度,对应庞大的 HOG or CNN特征图 这里的效率影响是显而易见的,层数或特征越多,表现力越丰富,计算量也相应的线性增加(如C-COT需要在线学习800,000个参数). 另外,也是作者一直Focus的问题,复杂模型带来的Over-Fitting问题,导致准确度下降. 2)Tr

开篇介绍 对于维度成员和事实数据直接的关系看到更多的可能还是一对一,一对多的关系.比方在事实维度(或退化维度)中一个订单和明细号组合而成的ID,对应的就是事实表中的一条数据,这就是一对一的关系.比方说在产品维度中,一个产品维度成员可能对应着多个事实数据成员,这就是一对多的关系.说简单点,就是事实表的外键引用了维度表的主键,形成了这种关系. 下面的这个例子就是一种多对多的情况,通常情况下,如果维度和度量值组中间是多对多的关系,那么在它们之间就需要创建一个中间事实表. 这个中间事实表的主键在数据仓库

在 CUBE 设计过程中有一个非常重要的点就是定义维度与度量值组关系,维度的创建一般在前,而度量值组一般来源于一个事实表.当维度和度量值组在 CUBE 中定义完成之后,下一个最重要的动作就是定义两者之间的关系.在前面几篇文章中也已经看到了如何将度量值组和维度通过哪些维度属性进行关联的操作,但是那些关联通常都是 Regular 类型的,属于直接的普通的关联. 但是实际上除了 Regular 之外,还有 Fact, Referenced, Many to Many 和 Data Mining(数据挖

这篇文章是基于上一篇 SSAS 系列 - 多维数据集维度用法之一 引用维度 Referenced Dimension 继续讲解多维数据集维度用法中的事实维度. 事实维度,顾名思义就是把事实表 Fact*** 中的某一个或多个属性抽取出来形成一个维度,而不像以前直接通过维度表 Dim*** 来创建一个维度. 先来了解一下为什么不通过维度表来创建维度,而非要从一个事实表中抽取某个属性形成一个单独的维度,这是我们的疑问. 下面是从 FactResellerSales 表中抽取的一些记录,主要包括订单编

参考网址:http://camnpr.com/archives/1515.html 通常volist标签多用于查询数据集(select方法)的结果输出,通常模型的select方法返回的结果是一个二维数组,对此可以直接使用volist标签进行输出. 在控制器中首先对模版赋值,如下例所示: view sourceprint?1 $User = M('User'); 2 $list = $User->limit(10)->select(); 3 $this->assign('list',$li

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs, v_ys): global prediction y_pre = sess.run(prediction, fe

import tensorflow as tf import numpy as np def _parse_function(x): num_list = np.arange(10) return num_list def _from_tensor_slice(x): return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) softmax_data = tf.data.Dataset.range(1000) # 构造一个队列 softmax_data = sof

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec

group by即按照给定字段对结果集进行分组,从字面意义上理解就是根据"by"指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个"数据集"划分成若干个"小区域",然后针对若干个"小区域"进行数据处理. group by的写法: 1.select 字段列表/* from 表名 group by 字段列表 2.select 字段列表/* from 表名 group by 字段列表 having 过滤条件 group by的特点: 常

      [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型.本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中. 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集.你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法,我称这个过程为 spot checking.我们所遇到

__declspec ( extended-decl-modifier-seq )扩展修饰符:1:align(#)    用__declspec(align(#))精确控制用户自定数据的对齐方式 ,#是对齐值.e.g__declspec(align(32)) struct Str1{ int a, b, c, d, e; };[转]它与#pragma pack()是一对兄弟,前者规定了对齐的最小值,后者规定了对齐的最大值.同时出现时,前者优先级高. __declspec(align())的一个特

前言 Google官方在14年Google I/O上推出了全新的设计语言--Material Design.一并推出了一系列实现Material Design效果的控件库--Android Design Support Library.其中,有TabLayout, NavigationView,Floating labels for editing text,Floating Action Button,Snackbar, CoordinatorLayout, CollapsingToolbar

GridView控件在Asp.net中相当常用,以下是控件的解释,有些是常用的,有些是偶尔用到的,查找.使用.记录,仅此而已.(最后附带DropDownList控件) ASP.NET中GridView常规用法 1.gridview前台界面代码 gridview创建列最主要的有两种方式: 1)数据绑定,表示数据绑定控件中作为文本显示的字段.DataField ="AnswerNum",AnswerNum是数据源中的一个字段.举例说明: <asp:BoundField DataFie

第二章 创建数据集 2.1 数据集的概念 不同的行业对于数据集的行和列叫法不同.统计学家称它们为观测(observation)和变量(variable) ,数据库分析师则称其为记录(record)和字段(field) ,数据挖掘/机器学习学科的研究者则把它们叫做示例(example)和属性(attribute) .如表2.1所示 在表2-1所示的数据集中, PatientID 是行/实例标识符, AdmDate 是日期型变量, Age 是连续型变量, Diabetes 是名义型变量, Statu

转载原地址 http://www.cnblogs.com/cuishao1985/archive/2009/09/24/1573403.html ASP.NET状态管理 APPlication,Session,Cookie和ViewStat用法 在ASP.NET中,有很多种保存信息的内置对象,如:APPlication,Session,Cookie,ViewState和Cache等.下面分别介绍它们的用法和区别. 方法 信息量大小 作用域和保存时间 应用范围 保存位置 Application 任

C# DataTable是存放数据的一个离线数据库,将数据一下加载到内存. DataTable.Select ()方法: Select();//全部查出来    Select(过滤条件);//根据过滤条件进行过滤,如Select("columnname1   like   '%xx%'");          Select(过滤条件,排序字段);//过滤,并排序,如Select("columnname1   like   '%xx%'",columnname2);

BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎.通常可以在SELECT INTO.FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT.本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法. 一.BULK COLLECT批量绑定的示例 --下面的示例中使用了BULK COLLECT将得到的结果集绑定到记录变量中         DECLARE     TYPE emp_rec_typ