11.16 树状数组 http://codeforces.com/contest/1070/problem/C digit sum+% dp http://codeforces.com/contest/1070/problem/A 二分 http://codeforces.com/problemset/problem/1070/E 模拟 http://codeforces.com/contest/1070/problem/G 11.12 莫比乌斯反演 http://acm.hdu.edu.cn/…

paper: Don't stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks GitHub: https://github.com/allenai/dont-stop-pretraining 论文针对预训练语料和领域分布,以及任务分布之间的差异,提出了DAPT领域适应预训练(domain-adaptive pretraining)和TAPT任务适应预训练(task-adaptive pretraining)两种继续预训练方案,…

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl…

现在有这样的一个场景:给一张行人的小矩形框图片, 根据该行人的特征识别出性别. 分析: (1),行人的姿态各异,变化多端.很难提取图像的特定特征 (2),正常人肉眼判别行人的根据是身材比例,头发长度等.(如果是冬天的情况下,行人穿着厚实,性别识别更加难) solution: 针对难以提取特定特征的图像,可以采用卷积神经网络CNN去自动提取并训练. 数据准备:  采用 PETA数据集,Pedestrain Attribute Recognition At Far Distance. 该数据集一共包…

1.命名 文件夹名VOC2007.图片名六位数字.将数据集相应的替换掉VOC2007中的数据. (Updated development kit, annotated test data )   2.画目标包围框 由于每张图片需要选取目标框,所需时间较长,需要工具辅助. 下面文字和代码源自wuzuyu365的博文深度学习python图像标记工具labelTool. 深度学习训练需要标记图像位置和类别,之前用的时候是叫做BBox-Label-Tool-master,遇到大图像就显示不完整了,没有自…

众所周知,opencv下有自带的供人脸识别以及行人检测的分类器,也就是说已经有现成的xml文件供你用.如果我们不做人脸识别或者行人检测,而是想做点其他的目标检测该怎么做呢?答案自然是自己训练一个特定的训练器.opencv里面比较常用的分类器有svm以及级联分类器,svm的训练以及分类很简单,这里不再赘述,这里谈谈级联分类器的训练.级联分类器可是好东西,opencv已经封装了多尺度检测方法(multiScaleDetector)以及绘制外接矩形的方法,这两个方法为目标检测提供了非常大的便利性.以下…

#1,概念 在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别.分类.以及回归分析. SVM的主要思想可以概括为两点:⑴它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而 使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是…

今天做题运气出奇的好,除了几处小错误调试之后忘记改掉了……最后还AK了……虽然题目不难,学长也说是福利局,但是对个人的鼓励作用还是挺大的……至此暑假训练就结束了,也算没有遗憾……. 题解如下: Problem A: 苦逼的MCA Time Limits:  1000 MS   Memory Limits:  65536 KB 64-bit interger IO format:  %lld   Java class name:  Main Description 在TUBN这个地方,有个苦逼的人…

http://lx.lanqiao.org/problem.page?gpid=T129 算法训练 Torry的困惑(基本型)   时间限制:1.0s   内存限制:512.0MB      问题描述 Torry从小喜爱数学.一天,老师告诉他,像2.3.5.7……这样的数叫做质数.Torry突然想到一个问题,前10.100.1000.10000……个质数的乘积是多少呢?他把这个问题告诉老师.老师愣住了,一时回答不出来.于是Torry求助于会编程的你,请你算出前n个质数的乘积.不过,考虑到你才接触…

转自:http://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2013/05/24/3096412.html 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation…

具体代码见https://github.com/zhiyishou/py-faster-rcnn 这是我对cup, glasses训练的识别 faster-rcnn在fast-rcnn的基础上加了rpn来将整个训练都置于GPU内,以用来提高效率,这里我们将使用ImageNet的数据集来在faster-rcnn上来训练自己的分类器.从ImageNet上可下载到很多类别的Image与bounding box annotation来进行训练(每一个类别下的annotation都少于等于image的个数…

opencv 手写选择题阅卷 (三)训练分类器 1,分类器选择:SVM 本来一开始用的KNN分类器,但这个分类器目前没有实现保存训练数据的功能,所以选择了SVN分类器; 2,样本图像的预处理和特征提取代码与识别代码中使用一样的代码. 3,训练时的输入数据主要为两个矩阵,一个矩阵保存所有样本的特征数据,每一行一个图像,另一个矩阵保存每个样本所属的类别,比如 1.0代表A,2.0代表B,0代表空白. 4,所有样本分别保存在5个文件夹中(一个是空白,四个字母ABCD),用批处理生成一个文本文件包括所有…

昨天晚上回寝室看到室友正在被一个C#课的作业苦恼,作业的内容是编写一个口算训练程序,能够实现随意添加题目数量.于是,喜欢写C#的我就决定解救一下他们. 创建动态控件 既然要动态添加,那就必须使用动态控件了.在C#中,控件也是类,除了在画窗体的时候添加固定的控件外,还可以在代码中用实例化类的方法添加. 具体操作是,我们先定义一个控件变量,然后对控件设置Size, Location这些属性,最后,再把控件添加的一个panel中.而且我们只要定义一次控件变量,之后用new不停的添加,就可以获得很多控件…

Tesseract 3.02中文字库训练 下载chi_sim.traindata字库下载tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载jTessBoxEditor用于修改box文件 0.准备 为了方便 tif文面命名格式[lang].[fontname].exp[num].tiflang是语言 fontname是字体 比如我们要训练自定义字库 mjorcen字体名normal那么我们把tif文件重命名 mjorcen.normal.exp0.jpg 图片 :  下面开始训练…

1.重命名,Python中文路径各种错误,所以需要先将所有文件的路径名全都改成中文.用的是MAC系统,所以WIN下的命令行批处理没法解决,所以用C来完成 // Created by Carl on 16. // Copyright (c) 2016年 Carl. All rights reserved. // #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h&…

一.break与continue.这两个关键字一般放在循环的花括号里面使用.break——结束整个循环.continue——结束本次循环,进入下次循环. break的案例: using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; namespace ConsoleApplication1 { class Program { static void Main(string[] args) { ; for (; ; ) {…

    二.新课: 1.break与continue. 这两个关键字一般放在循环的花括号里面使用. break--结束整个循环. continue--结束本次循环,进入下次循环. break的案例:     int i = 1;     for(;;)     {         if(i>100)         {             break;         }         Console.Write(i+"\t");         i++;     } co…

经过一个多月的努力,终于完成了BP网络,参考的资料为: 1.Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2.The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3.Neural Network Design 4.http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFL…

首先下载数据集train-textloc.zip 其groundtruth文件如下所示: 158,128,412,182,"Footpath" 442,128,501,170,"To" 393,198,488,240,"and" 63,200,363,242,"Colchester" 71,271,383,313,"Greenstead" ground truth 文件格式为:xmin, ymin, xma…

AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类.层自左向右.自上向下读取,关联层分为一组,高度.宽度减小,深度增加.深度增加减少网络计算量. 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ .数据下载解压到模型代码同一路径imagenet-dogs目录下.包含的120种狗图像.80%训练,20%测试.产品模型需要预留原始数据交叉验…

词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性…

0x1 - MISC MISC100 一张帅行的照片 目测是图片隐写,但是binwalk并没有出来,应该是对文件头进行了修改 010editor查看一下,发现在jpg文件尾之后还有大量的数据 而且在灰色部分发现了IHDR,是png文件的一个标志,所以应该是文件连缀之后删去了png的文件头.尾 所以可以进行修复,在灰色部分前后分别加上png的文件头尾,并删去前面帅行的数据 保存之后发现图片是纯白的,而且在linux下无法打开 ->有可能是文件长宽被修改之后crc校验不匹配导致的 详情见M4X司机h…

Description 马克(Mirko)和斯拉夫克(Slavko)正在为克罗地亚举办的每年一次的双人骑车马拉松赛而紧张训练.他们需要选择一条训练路径. 他们国家有N个城市和M条道路.每条道路连接两个城市.这些道路中恰好有N-1条是铺设好的道路,其余道路是未经铺设的土路.幸运的是,每两个城市之间都存在一条由铺设好的道路组成的通路.换句话说,这N个城市和N-1条铺设好的道路构成一个树状结构. 此外,每个城市最多是10条道路的端点. 一条训练路径由某个城市开始,途经一些道路后在原来起始的城市结束.因…

写在前面:YOLOV3只有修改了源码才需要重新make,而且make之前要先make clean. 一.准备数据 在/darknet/VOCdevkit1下建立文件夹VOC2007. voc2007文件夹下建立三个文件夹,分别为Annotations,ImageSets和JPEGImages,其中JPEGImages存放所有.jpg格式的训练图片,Annotations存放所有图片的xml文件 图片最好按数字顺序排列,如00001.jpg,00002.jpg等,可以用脚本生成. ImageSet…

一.下载和测试模型 1. 下载YOLO-v3 git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git 这是在Ubuntu里的命令,windows直接去 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3下载.解压.得到一个 keras-yolo3-master 文件夹 2. 下载权重 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 去 https://pjredd…

一.声明 本代码非原创,源网址不详,仅做学习参考. 二.代码 # -*- coding: utf-8 -*- import glob # 返回一个包含有匹配文件/目录的数组 import os.path import random import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile # inception-v3瓶颈层的节点个数 BOTTLENECT_TENSOR_SIZE…

题意: 小Q非常喜欢数学,但是他的口算能力非常弱.因此他找到了小T,给了小T一个长度为nn的正整数序列a1,a2,...,ana1,a2,...,an,要求小T抛出mm个问题以训练他的口算能力. 每个问题给出三个正整数l,r,dl,r,d,小Q需要通过口算快速判断al×al+1×...×ar−1×aral×al+1×...×ar−1×ar是不是dd的倍数. 小Q迅速地回答了出来,但是小T并不知道正确答案是什么,请写一个程序帮助小T计算这些问题的正确答案. 思路: 一开始bit套map 用前缀和处…

1.首先从官方下载mask_rcnn源码https://github.com/matterport/Mask_RCNN 2.首先将demo.ipynb转换成demo.py,这里我顺便更改为适用于我自己数据集: import os import sys import random import math import numpy as np import skimage.io import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import cv2…

1.  下载预训练权重文件 YOLOv3使用在Imagenet上预训练好的模型参数(文件名称: darknet53.conv.74,大小76MB)基础上继续训练. darknet53.conv.74下载链接:  https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74,下载完成后放在darknet主目录. 也可以直接在darknet目录下通过wget命令下载: wget https://pjreddie.com/media/files/darknet5…

一.背景 原本是打算按<DEX Deep EXpectation of apparent age from a single image>进行表面年龄的训练,可由于IMDB-WIKI的数据集比较庞大,各个年龄段分布不均匀,难以划分训练集及验证集.后来为了先跑通整个训练过程的主要部分,就直接用LAP数据集,参考caffe的finetune_flickr_style,进行一些参数修改,利用bvlc_reference_caffenet.caffemodel完成年龄估计的finetune. 二.训练…