阅读对象:熟悉knn.了解opencv和python. 1.knn理论介绍:算法学习笔记:knn理论介绍 2. opencv中knn函数 路径:opencv\sources\modules\ml\include\opencv2\ml\ml.hpp 3.案例 3.1数据集介绍 我们的目的是创建一个可以对手写数字进行识别的程序.为了达到这个目的我们需要训练数据和测试数据.OpenCV 安装包中有一副图片(/samples/python2/data/digits.png), 其中有5000 个手写数字…

阅读对象:无要求. 1.代码 ''' OpenCV中的轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度.为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测. cv2.findContours()在一个二值图像中查找轮廓 有三个参数: 第一个:输入图像; 第二个:轮廓检索模式; 第三个:轮廓近似方法 cv2.CHAIN_APPROX_NONE:所有的边界点都会被存储.但是我们真的需要这么多点吗?例如,当我们找的边界是一条直…

阅读对象:对概率论中的期望有一点了解. 1.图像几何矩 1.1简述 图像的几何矩包括空间矩.中心矩和中心归一化矩.几何矩具有平移.旋转和尺度不变性,一般是用来做大粒度的区分,用来过滤显然不相关的图像. 1.2用数学语言阐述图像的几何矩 针对于一幅图像,我们把像素的坐标看成是一个二维随机变量(X,Y),那么一幅灰度图像可以用二维灰度密度函数来表示,每个像素点的值可以看成是该处的密度,对某点求期望就是该图像在该点处的矩(原点矩),一阶矩和零阶矩可以计算某个形状的重心,二阶矩可以计算形状的方向,因此可…

阅读对象:可以配置opencv+Python环境的任何人,毕竟写这篇文章的人就是小白. 1.环境说明 1.1opencv版本: 1.2Python版本: 1.3系统:win7 注: (1)opencv安装教程:http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html#install-opencv-python-i…

TCP/IP详解学习笔记   这位仁兄写得太好了   TCP/IP详解学习笔记   这位仁兄写得太好了. http://blog.csdn.net/goodboy1881/category/204448.aspx TCP/IP详解学习笔记(13)-TCP坚持定时器,TCP保活定时器 TCP/IP详解学习笔记(12)-TCP的超时与重传TCP/IP详解学习笔记(11)-TCP交互数据流,成块数据流 TCP/IP详解学习笔记(1)-基本概念 为什么会有TCP/IP协议 在世界上各地,各种各样的电脑运…

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 softmax   这里用到的tf基本知识 tf.tensor-张量,其实就是矩阵.官方说法是原料 tf.Varible-变量,用来记录数据,参数.其实也是个矩阵.不过要初始化后才有具体的值 tf.Session()-会话,就是个模型,我们可以在里面添加数据流动方向,运算节点 香农熵 香农熵是计算信息…

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria…

  TCP/IP详解学习笔记(1)-基本概念 为什么会有TCP/IP协议 在世界上各地,各种各样的电脑运行着各自不同的操作系统为大家服务,这些电脑在表达同一种信息的时候所使用的方法是千差万别.就好像圣经中上帝打乱了各地人的口音,让他们无法合作一样.计算机使用者意识到,计算机只是单兵作战并不会发挥太大的作用.只有把它们联合起来,电脑才会发挥出它最大的潜力.于是人们就想方设法的用电线把电脑连接到了一起. 但是简单的连到一起是远远不够的,就好像语言不同的两个人互相见了面,完全不能交流信息.因而他们需要…

由于毕业设计做的是数字IC相关,虽然不是纯设计,但是也有设计相关.有设计就要有仿真验证,我就趁此机会来学习一下VCS的使用吧.当然,这里只是学习其简单的逻辑仿真功能,从波形仿真到覆盖率等,基本上不涉其他语言(比如systemverilog)和验证方法学(比如UVM),因此算是入门吧. (其实本来用平常的仿真工具比如FPGA设计套件(比如QII.ISE.Vivado等).modelsim就可以满足的我需求,不过VCS作为数字IC流程里面重要的仿真验证工具,学习一下也是很有必要的.)   本次内容主…

笔记整理者:王小草 笔记整理时间2017年2月24日 原文地址 http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/56837466?fps=1&locationNum=5 Tensorflow官方英文文档地址:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 本文整理时官方文档最近更新时间:2017年2月15日 1.案例背景 本文是跟着Tensorflow官方文档的第二篇教程–识别手…

同其它编程语言一样,python也提供了丰富的数据结构,以方便数据的处理.本文介绍两种最基本的数据集合,列表和元组的使用. 一.列表使用介绍 可以理解为一个有序的序列.其使用方式举例如下: list=[]  #定义了一个空的列表list.append("hello1")   #往列表的尾部插入一个元素list.append(12)  #往列表的尾部插入一个元素,可以看出,列表中的元素可以是多种类型的print listfor item in list:   #利用for循环遍历列表中的…

我把写的代码直接贴在下面了,注释的不是很仔细,主要是为了自己复习时方便查找,并不适合没有接触过python的人看,其实我也是初学者. #定义函数 def my_abs(x): if x>=0: return x else: return -x #调用函数 my_abs(-9) #filter/map/reduce/lambda #filter(function,sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/…

还是直接上程序吧,暂且就叫它为程序吧: ''' 按照多个分隔符分割,split的用法 ''' import re s='hi!chu?lan!heihei' re.split('[!?]',s) ''' 有汉字时候的分割 ''' str=u"[楚同学]小小同学_楚楚同学-春天来了" re.split(u'[|]|-|_', str) for i in re.split(u'[|]|-|_', str): print i ''' 按照一个分隔符分割时,split的用法 str.split…

异常不同于错误,它是程序运行时产生的未知问题. 如果把程序比喻成一辆汽车,那么汽车开着开着突然前面出现了一个大石头挡住了路,这就叫异常. 那么出现了这个异常我们需要去处理,比如打电话给公路管理局,让它们搬走石头. 如果是汽车的发动机坏了,这叫错误. 即使程序本身没有问题,也会因为各种因素产生异常. java秉承面向对象的思想,将异常也以类和对象的形式存在. 一.异常类的结构 异常和错误都继承于Throwable, 在Exception和Error下面还有许多具体的子类,这个可以自行查阅文档. 这…

标准数据类型 Numbers(数字) String(字符串) List(列表) Tuple(元组) Dictionary(字典) list = [ 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ] tuple = ( 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ) 元组用 () 标识.内部元素用逗号隔开.但是元组不能二次赋值,相当于只读列表. if,elfi,else等后面写“冒号” def sample(n_samples): pass 该处的…

安全管理器SecurityManager里设计的内容实在是非常的庞大,它的核心方法就是checkPerssiom这个方法里又调用AccessController的checkPerssiom方法,访问控制器AccessController的栈检查机制又遍历整个PerssiomCollection来判断具体拥有什么权限一旦发现栈中一个权限不允许的时候抛出异常否则简单的返回,这个过程实际上比我的描述要复杂得多,这里我只是简单的一句带过,因为这里涉及到很多比较后面的知识点. 下面来尝试一下写一个非常简单…

说明:我是先上手做一些简单的例子,然后在尝试的过程中理解Django的原理,笔记也是按这个思路来的. 一.Django结构与基本文件介绍 1. django-admin.py 工程管理工具,主要用于创建项目和app等.例:django-admin.py startproject project_example会创建一个名为project_example的工程,目录结构如下:|-- project_example|    |--project_example|        |-- __init_…

本博客内容来自 Stanford University CS231N 2017 Lecture 2 - Image Classification 课程官网:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html 从课程官网可以查询到更详细的信息,查看视频需要FQ上YouTube,如果不能FQ或觉得比较麻烦,也可以从我给出的百度云链接中下载. 课程视频&讲义下载:http://pan.baidu.com/s/1gfu51KJ 问题背景 现在我有一张关于猫的图片,如何让计算…

一.MNSIT数据处理 MNSIT是一个非常有名的手写体数字识别数据集.包含60000张训练图片,10000张测试图片.每张图片是28X28的数字. TonserFlow提供了一个类来处理 MNSIT数据.这个类会自动下载并转化数据结构. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data = input_data.read_data_sets("mnist_s…

参考文章: Python 变量类型 Python 运算符 Day02 - 语言元素 1. 指令和程序 计算机的硬件系统通常由五大部件构成,包括:运算器.控制器.存储器.输入设备和输出设备.其中,运算器和控制器放在一起就是我们通常所说的中央处理器,它的功能是执行各种运算和控制指令以及处理计算机软件中的数据.我们通常所说的程序实际上就是指令的集合,我们程序就是将一系列的指令按照某种方式组织到一起,然后通过这些指令去控制计算机做我们想让它做的事情.今天我们使用的计算机虽然器件做工越来越精密,处理能力越…

1.单行注释一般放在语句的上方: // cout and endl live in the iostream library std::cout << "Hello world!" << std::endl; 2.多行注释写法: /* This is a multi-line comment. * the matching asterisks to the left * can make this easier to read */ 3.注释的用处 .At th…

简单效果图 1,创建一个项目myblog 可参考这里 myblog/ manage.py myblog/ __init__.py settings.py urls.py wsgi.py 2,创建blogs app 可参考这里 myblog/myblog/blogs/ __init__.py models.py tests.py views.py 编写models.py #vim: set fileencoding=utf-8: from django.db import models # Cre…

话说,平凡之处显真格,这一点也没错!  比如,对旋转图像进行双线性插值,很简单吧?  可,对我,折腾了大半天,也没有达到预期效果!  尤其是三个误区让我抓瞎好久: 1,坐标旋转公式.   这东西,要用的时候查资料,抄过来,从不记清,猛地一下让人写正确,确实不容易,虽然只是正余弦的排列问题.画图推导的方法也是知道,但是,奈何又记不得三角形的和角展开公式.没办法,只好逐一测试验证了,心血经验,45.90,135,180这几个角度最好都验证一下. 2,双插的数据来源. 一开始,思维上习惯地数据来源认定…

之前说的是调用Struts2的默认转换器,现在我们来说以下写自己的转换器,这个一般不常用,在访问不是自己写的类中可能用到.我们一点点来,因为写自己的转换器需要注意的东西还是很多的. 我们还是用之前的项目,新建一个Point,Point对象有xy属性没有set()方法,尽管我们可以用p.x来访问,现在我们不这样传递参数,我们传进来http://localhost:8080/Struts2_3700_type_conversion/test?p=2,3,这时候我们就要用到自己的转换器了. 我先把转换…

阅读对象:了解指示函数,了解训练集.测试集的概念. 1.简介 knn算法是监督学习中分类方法的一种.所谓监督学习与非监督学习,是指训练数据是否有标注类别,若有则为监督学习,若否则为非监督学习.所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类(加权),就把该输入实例分类到这个类中. 最初的近邻法是由Cover和Hart于1968年提出的,随后得到理论上深入的分析与研究,是非参数法中最重要的方法之一,它在论文Nearest…

一.菜鸟入门.烧写篇 (1).A8板子烧写程序 (NANDFlash烧写) ①烧写软件: 安装原件 安装后: 应用软件图标 ② 我们首先选中English/中文,切换到中文,然后关掉重启(也可以用英文) 重启后: 重新断下板子电,检测到连接 ③我们需要把烧写文件放到桌面(因为不允许中文路径) 看下如下android目录及其对应选项: 1.FriendlyARM-电容触摸.ini(SD卡的配置文件,比如说串口波特率等) root=/dev/mtdblock4 rootfstype=yaffs2 c…

如果测试的Web应用系统使用URL回写而非Cookie来保存会话信息,那么测试人员需要做一些额外的工作来测试web站点 为了正确回应URL回写,JMeter需要解析从服务器收到的HTML,并得到唯一的会话ID.测试人员需要使用合适的HTTP URL回写修改器来完成这一点.测试人员只需简单地讲会话ID参数的名称放入修改器中,修改器就会找到会话ID,并将其放入每个请求之中.如果请求之中已经有了会话ID,那么它就会被替换掉.如果选中了“Cache Session ID?"选项,那么最近一个被找到的会话…

#!/bin/bash #auto make install httpd #by authors baker95935 #httpd define path variable H_FILES=httpd-.tar.bz2 H_FILES_DIR=httpd- H_URL=http://mirrors.shuosc.org/apache/httpd/ H_PREFIX=/usr/local/apache2/ if [ -Z "$1" ];then echo -e "\033[3…

题目描述 统计一个数字在排序数组中出现的次数. 一 . 题目分析 该题目并不是难题,但该题目考察目的是正确的选择合适的查找方法.题目中有一个关键词是:排序数组,也就是说,该数组已经排好了,我一开始直接遍历了一遍数组,有相同的就加1,代码量虽然很少,但这很显然是效率很低的方法.所以又重新码了二分查找法的代码. 根据题意,使用这种方法要考虑到两点: 1. 把二分查找法先构造出来. 2. 统计数字k在数组中出现次数. 二 . 代码实现 class Solution { public int GetNu…

import mnist_loader import network training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() print("training_data") print(type(training_data)) print(list(training_data)) print(training_data[0][0].shape) print(training_data[0][…