滑动窗口(字符串)-算法入门滑动窗口概述滑动窗口，大致就是维护一个区间去遍历一段数据，类似于双指针算法，那么用区间去遍历有什么好处吗？用一个区间去遍历的话，区间内会有原来的计算结果，避免重复计算，从而降低达到降低时间复杂度的目的。在算法题中常常用于找到满足某条件下，字符串或数组的字串或子数组的问题中。下面用两个例题来简单介绍一下，滑动窗口具体是如何运行的。字符串的排列
**题目描述：**给你两个字
前言：现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了，尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类，从而使得读者更好的理解CNN。1.CNN的介绍CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元：1.1卷积层：在卷积层中，有一个重要的概念：权值共享。我们通过卷积核与输入进
大学生 / 程序员 必备技能：画论文示意图 / 流程图画 UML分享几个最常用的画图的工具Window 版的 VisioMac 版的 OmniGraffle为什么画图是很有必要的呢？在写论文或者在做笔记的过程中，经常需要示意图帮助我们更好地理解知识点，一个简单明了的示意图可以降低我们的学习及理解成本，有时候语言无法明确表达的知识点，用一张图就可以瞬间领悟，这就是图的魅力。如何画图比较高级？根据我个
Fast R-CNN（快速的基于区域的卷积神经网络）摘要 本文对于目标检测任务提出一种基于区域的快速卷积神经网络方法（Fast R-CNN）。Fast R-CNN依据之前的工作，使用深度卷积网络高效的给出分类目标建议。与之前的工作相比，Fast R-CNN做出一些创新来提高训练与测试的速度，同时也提高了检测精度。在使用VGG16网络基础上，Fast R-CNN训练过程要比R-CNN算法
3.4 CNN架构学习目标目标知道LeNet-5网络结构了解经典的分类网络结构说明一些常见的卷机网络结构的优化知道NIN中1x1卷积原理以及作用知道Inception的作用说明ResNet的结构特点了解卷积神经网络学习过程内容应用无下面我们主要以一些常见的网络结构去解析，并介绍大部分的网络的特点。这里看一下卷积的发展历史图。3.4.1 LeNet-5解析首先我们从一个稍微早一些的卷积网络结构LeN
1.动机Mask R-CNN是在Faster R-CNN基础上提出的网络，Faster R-CNN中的RoI Pooling的位置计算存在较大误差；对原Faster R-CNN分类和回归选出来的RoI，进行分割，这种方式被称为实例分割。2.创新使用RoI Align替换RoI Pooling。添加了一个额外的分支来预测分割的mask。使用sigmoid，减少类间竞争，将更多的精力放在优化mask像
文章目录动图+独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（四）—— CNN（Convolutional Neural network）CNN（Convolutional Neural Network）Three Property for CNN theory base一张图搞定CNN（必看干货！）动图演示What does CNN learn？what does filter dowhat d
一些CNN网络结构的发展RCNN–Regions with CNN features1.在图像中确定约1000-2000个候选框 (使用选择性搜索Selective Search)2.每个候选框内图像块缩放至相同大小，并输入到CNN内进行特征提取3.对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类4.对于属于某一类别的候选框，用回归器进一步调整其位置Fast R-CNN1.在图像中确定约1
论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks论文地址：传送门这学期刚开学的时候，重新读了遍R-CNN系列，但当时仍然是浅尝辄止，许多东西还不懂。这是当时写的R-CNN系列总结，基本就是照着论文翻译，但其实现细节也是很久之后才懂的。最近在尝试旋转框的检测，需要将Fa
目录本文作用CNN神经网络可视化工具1解释器学习笔记CNN神经网络可视化工具2 本文作用学习卷积神经网络时，我们只知道输入一张图片后，通过一顿操作，便可以提取图片中的特征，我们对于其内部的操作，只有理论了解，并没有做到眼见为实。这个CNN解释器让我们在浏览器上，便可以清楚看到每个神经元是如何产生，以及生成的图片长什么样。CNN神经网络可视化工具1网址：https://poloclub.githu
本文主要是对前一段时间的深度学习进行归纳总结，其中有参考几位主要博主的理解，也有自己对大神论文的一些翻译及看法，如有问题，欢迎大家指正；深度学习 深度学习主要是对人工神经网络的延伸，它的目的主要是模拟人脑的机制来解释图像，深度学习通过组织底层特征来形成更加高级的高层特征来表示属性和类别，深度学习算法包括限制波尔兹曼机和CNN网络等，本文主要讲解CNN网络，其实
未完待续。。。faster-rcnn的模型训练需要大量数据集，目前使用labelImg工具，需要人工一张一张标注，效率低。本文使用python编写了自动化图片标注和数据集生成工具（本文标注目标是人脸，大家可以根据需要训练其他目标判别模型，比如汽车、自行车等标注需要的图片数据集）。使用该工具可以自动完成整个数据集的生成（图片标注和数据集文件），生成的数据集符合pascal voc格式，可以直接在fa
NSPersistentStoreCoordinator(Persistent Store Coordinator)，缩写为PSC:存储信息+结构信息（MOM） NSManagedObjectModel(Managed Object Model)，缩写为MOM：结构信息 NSManagedObjec
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2018-06-21 12:00:00
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左一，陀螺仪 左二三，ADC 右一，舵机 芯片下面：电机 下面编码器12
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2021-07-29 11:52:03
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一个页面跳转到另一个页面程序：package com.sqf.rpcala;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.view.Menu;import android.view.MenuItem;
原创
2023-02-06 17:00:58
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OSPF（Open Shortest Path First）是一种常用的路由协议，用于在计算机网络中动态地计算最佳路径。OSPF通过选择最短的路径来传输数据，以确保网络的高效运行。OSPF路由协议可以在不同的网络环境下使用，并且能够根据网络的拓扑结构自动调整路由。
OSPF示意图可以帮助我们更好地理解OSPF协议是如何工作的。通过示意图，我们可以清楚地了解OSPF路由器之间的连接关系、路径选择、
显式意图 ：必须指定要激活的组件的完整包名和类名 （应用程序之间耦合在一起） 一般激活自己应用的组件的时候 采用显示意图 隐式意图： 只需要指定要动作和数据就可以 （ 好处应用程序之间没有耦合） 激活别人写的应用(也可以是自己的应用) 隐式意图， 不需要关心对方的包名和类名
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2023-02-06 20:19:59
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Bagging算法： 凡解：给定M个数据集，有放回的随机抽取M个数据，假设如此抽取3组，3组数据一定是有重复的，所以先去重。去重后得到3组数据，每组数据量分别是s1,s2,s3，然后三组分别训练组合成一个强模型。如下图： 随机森林算法：一般用于大规模数据，百万级以上的。在Bagging算法的基础上，如上面的解释，在去重后得到三组数据，那么再随机抽取三个特征属性，选择最佳分割属性作为节点
深度卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度 CNN 架构在挑战性基准任务比赛中实现的高性能表明，创新的架构理念以及参数优化可以提高 CNN 在各种视觉相关任务上的性能。本综述将最近的 CNN 架构创新分为七个不同的类别，分别基于空间利用、深度、多路径、宽度、特征图利用、通道提升和注意力。引言通过 1989 年 LeCun 处理网格状拓扑数据（图像
针对具体的模型，还是倾向于看新不看旧，本文对two-stage的集大成者Faster R-CNN进行讲解，对其中的改进进行说明和比较。先给出论文的链接 Faster R-CNNarxiv.org 作者是Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun这几个大妖怪，Kaiming He的Mask RCNN直接使得一大批检
