前段时间做了一个车型识别的小项目,思路是利用k-means算法以及词袋模型来做的. 近年来图像识别的方法非常非常多,这边只记录一下我那个项目的思路,核心思想是k-means算法和词汇树. 很遗憾没有做详尽的开发前的思路文档,只能按照记忆进行大致总结. 项目分为三大模块:特征点抽取.训练词汇树.识别(利用训练好的词汇树). 首先是特征点的抽取.我是用的OpenCV的框架来做的特征点抽取.这里提到两种特征点:SURF和SIFT. 关于这两种特征点提取算法,这里做简要介绍(其实我真的不太care,主要…

KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label…

在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并.快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题. 那么我还有一个疑问,前面讲了递归,那么递归呢?分治法和动态规划像是一种手段或者方法,而递归则是具体的做操作的工具或执行者.无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法,都可以使用递归这种工具来“执行”代码. 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤:1.定义…

K-means算法很简单,它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧,利用欧式距离进行聚合啦. 解决的问题如图所示哈:有一堆没有标签的训练样本,并且它们可以潜在地分为K类,我们怎么把它们划分呢?     那我们就用K-means算法进行划分吧. 算法很简单,这么做就可以啦: 第一步:随机初始化每种类别的中心点,u1,u2,u3,--,uk; 第二步:重复以下过程: 然后 ,就没有然后了,就这样子. 太简单, 不解释.…

初窥Kaggle竞赛 原文地址: https://www.dataquest.io/mission/74/getting-started-with-kaggle 1: Kaggle竞赛 我们接下来将要学习如果在Kaggle竞赛上进行一次提交.Kaggle是一个创造算法,与来自全世界的机器学习练习者竞赛的平台.你的算法在给定的数据集中准确率越高你就赢了.Kaggle是一个有趣的途径去联系机器学习技能. Kaggle网站上有不同的竞赛.有一个是预测哪个成哥在泰坦尼克号上存活下来.在接下去的任务中,我…

视频直播初窥 视频直播,可以分为 采集,前处理,编码,传输, 服务器处理,解码,渲染 采集: iOS系统因为软硬件种类不多, 硬件适配性比较好, 所以比较简单. 而Android端市面上机型众多, 要做些机型的适配工作.PC端是最麻烦的, 各种奇葩摄像头驱动.所以现在很多的中小型直播平台, 都放弃了PC的直播, 更有一些直播平台只做iOS端的视频直播. 前处理: 美颜算法,视频的模糊效果, 水印等都是在这个环节做. 目前iOS端最著名开源框架的毫无疑问就是GPUImage.其中内置了125种渲染…

初窥Flask Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板和Werkzeug WSGI服务的一个微型框架,对于Werkzeug本质是Socket服务端,其用于接收http请求并对请求进行预处理,然后触发Flask框架,开发人员基于Flask框架提供的功能对请求进行相应的处理,并返回给用户,如果要返回给用户复杂的内容时,需要借助jinja2模板来实现对模板的处理,即:将模板和数据进行渲染,将渲染后的字符串返回给用户浏览器. “微”(micro) 并不表示你需要把整个 Web 应用…

初窥css CSS相关概念 全称是层叠式样式表.规定了html在网页上的显示样式.我们都知道css主要是负责装饰页面的,但是其实在HTML4之前,网页的样式与架构全部都是写在一起的,也是在HTML4之后w3c组织决定将样式与结构分开的. 前端三层(感觉名字好像一本秘籍,哈哈) html:结构层,搭建网页的整体架构 css: 样式层,装饰页面. JavaScript:行为层,一些页面交互效果. 作用细化 1.给文本添加文字显示样式 2.给盒子添加属性进行结构布局 css书写位置 根据书写css属性…

一 KNN算法 1. KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类作为新数据的…

初窥ElasticSearch 官网上面的,不知道讲的是什么.. youtube上面有一个start with,内容是在windows以下跑这个elastic search,然后用一个fidler工具可视化測试 https://www.youtube.com/watch? v=60UsHHsKyN4 粗略看起来.事实上es和其它db没什么大差别,仅仅是在搜索上有非常多强大功能,所以非常适合用在须要搜索的项目.貌似用curl发送一个JSON格式的数据(实际上是命令)到es就能够做CRUD elas…