第十讲_图像检索 Image Retrieval

第十讲_图像检索 Image Retrieval 刚要主要是图像预处理和特征提取+相似度计算相似颜色检索算法结构颜色特征提取:统计图片的颜色成分颜色特征相似度计算色差距离发展:欧式距离->CIEDE1994->CIEDE2000 EMD距离相似纹理检索纹理算法结构 Gabor滤波器组相似形状检索 PHOG形状特征提取相似度计算相似局部特征检索局部特征点特征提取词包 bag of visual world 视觉词汇的字典大数据下的索引加速 KD-tree 理解局…

Java Web快速入门——全十讲

Java Web快速入门——全十讲这是一次培训的讲义,就是我在给学生讲的过程中记录下来的,非常完整,原来发表在Blog上,我感觉这里的学生可能更需要. 内容比较长,你可以先收藏起来,慢慢看. 第一讲(参考<Java Web程序设计基础教程>第1章)1 JSP 和 Java的关系一般Java指的标注版 Java SE 另外两个版本:Java EE 和 Java ME JSP属于Java EE的一部分. Java EE: 组件:Web层组件(JSP+Servlet)+业务层组件…

C语言第十讲,枚举类型简单说明

C语言第十讲,枚举类型简单说明一丶C语言中的枚举类型(ENUM) 在我们实际工作中,或者编写代码中.我们有的时候会用固定的值.而且不是很多. 这个时候就可以使用枚举了.如果我们使用#define显然不好办. 例如我们星期一到星期天. #define Mon 1 ...... 虽然说能解决问题. 1.枚举的定义: 语法: 关键字枚举名字 {类型名称,类型名称...}; enum MyData {Mon,Tues,Wed,...}; 我们现在定义好了枚举了.但是没有给值.其实枚举自动帮我们给定了…

Python十讲

第一讲:从零开始学Python 第二讲:变量和基础数据类型第三讲:条件分支以及循环第四讲:列表与元组第五讲:字典第六讲:函数第七讲:类第八讲:标准库第九讲:异常第十讲:文件处理…

[信息检索] 第一讲布尔检索Boolean Retrieval

第一讲布尔检索Boolean Retrieval 主要内容: 信息检索概述倒排记录表布尔查询处理一.信息检索概述什么是信息检索? Information Retrieval (IR) is finding material (usually documents) of an unstructured nature (usually text) that satisfies an information need from within large collections (usuall…

『PyTorch』第十弹_循环神经网络

RNN基础: 『cs231n』作业3问题1选讲_通过代码理解RNN&图像标注训练 TensorFlow RNN: 『TensotFlow』基础RNN网络分类问题『TensotFlow』基础RNN网络回归问题『TensotFlow』深层循环神经网络『TensotFlow』LSTM古诗生成任务总结对于torch中的RNN相关类,有原始和原始Cell之分,其中RNN和RNNCell层的区别在于前者一次能够处理整个序列,而后者一次只处理序列中一个时间点的数据,前者封装更完备更易于使用,后者更具灵…

第九讲_图像生成 Image Captioning

第九讲_图像生成 Image Captioning 生成式对抗网络 Generative Adversarial network 学习数据分布:概率密度函数估计+数据样本生成生成式模型是共生关系,判别式模型是因果关系 GAN在生成模型的位置 GAN特点 GAN 无监督网络框架生成器generator and 判别器 discriminator 先学习判别器,然后固定判别器,优化生成器生成器网络生成样本数据判别器网络样本有真实采样数据+生成器生成的样本数据 EM优化是同方向优化,GAN…

第八讲_图像问答Image Question Answering

第八讲_图像问答Image Question Answering 课程结构图像问答的描述具备一系列AI能力:细分识别,物体检测,动作识别,常识推理,知识库推理..... 先要根据问题,判断什么任务图像问题与图像描述的关系研究的难点和挑战研究方向数据集 COCO-QA来源MSCOCO VQA(visual question answering) 平衡数据集V1.9-->V2.0 Visual7W---Visual Genome的子集图像问答模型模型基本都是VGG-Net和ResN…

第七讲_图像描述（图说）Image Captioning

第七讲_图像描述(图说)Image Captioning 本章结构递归神经网络时序后向传播(BPTT) 朴素Vanilla-RNN 基本模型用sigmoid存在严重的梯度消失 LSTM长短时记忆模型(97年提出) 基本模型模型对比 LSTM数学模型控制门作用理解 LSTM结构图 LSTM变种: Peephole Coupled 忘记输入门 GRU门限递归单元(Gated Recurrent Unit) 改进 LSTM和GRU比较图像描述为图片生成描述语言具有多模态理解和推理:复合…

第六讲_图像分割Image Segmentation

第六讲_图像分割Image Segmentation 语义分割(semantic segmentation) 常用神经网络介绍对比-FCN SegNet U-net DeconvNet 目录 +三大数据库显著性检测saliency detection 两类问题数据集的标注 DNN网络:VGG改进而来,分割输出是和原图大小一样:实际该模型就是全卷积网络物体分割 object segmentation 前背景分割(前景包含物体,需要提供初始标记) Graph Cuts分割 GrabCut分割:…

第四讲_图像识别之图像分类Image Classification

第四讲_图像识别之图像分类Image Classification 目录图片分类性能指标:top1,top5 ILSVRC:每种任务数据集不一样 imageNet:根据WorldNet组织的图片集,为每个名词提供平均1000张图片网络进化卷积神经网络(CNN) 基础神经网络: 神经元(输入,w,b,sigmoid) 优化:梯度下降,BP反向传播(链式规则),3~5层优化交叉熵(之前是均方误差):批量梯度下降,随机梯度下降(学习率.步长,扰动->动量算法momentum) 构建CNN的基…

第二讲_图像数据处理Image Data Processing

第二讲_图像数据处理Image Data Processing 深度模型出现后被弱化,但是思想的影子在深度模型中可以看到的图片存储原理 RGB颜色空间:三通道(b,g,r),加法混色 CMY(K):减法混色,用到印刷中:四个通道(c,m,y,k) HSI/HSV颜色空间:基于人类视觉: CIE-XYZ颜色空间:国际照明协会,人类视觉系统-视锥细胞:主要有短,中,长波段 CIE-Lab对色空间单通道灰度图:Gray=R0.3+G0.59+B*0.11,转换公式灰度化空域分析和变换滤波和卷积…

Jmeter(四十八)_动态线程分析HTML测试报告

概述 jmeterGUI模式下,性能测试的结果往往误差很大,因为GUI本身就会消耗一部分资源.所以我们常常用命令行去跑性能脚本,得出结果同时,jmeter在命令行下还可以生成多维度的测试报告,里面包含了常用的性能指标和监听器图表. 操作步骤详见:JMeter(十四)-自动生成测试报告注:如果想动态的执行线程数,我们需要在GUI模式下把线程组和持续时间设置成全局属性 ${__P(threadNum,)} 获取线程组属性${__P(cycle,)} 获取迭代次数属性${__P(time,)}…

Pytorch_第十篇_卷积神经网络（CNN）概述

卷积神经网络(CNN)概述 Introduce 卷积神经网络(convolutional neural networks),简称CNN.卷积神经网络相比于人工神经网络而言更适合于图像识别.语音识别等任务.本文主要涉及卷积神经网络的概念介绍,首先介绍卷积神经网络相比于人工神经网络的优势,其次介绍卷积神经网络的基本结构,最后我们分别介绍神经网络的各个部件从而完整的了解CNN. 以下均为初学者笔记,若有错误请不吝指出. Advantages of Convolutional Neural Networ…

第三十讲：Android之Animation（五）

天行健,君子以自强不息.--<周易·乾·象> 本讲内容:逐帧动画 Frame Animation 逐帧动画 Frame Animation就是说一帧一帧的连起来播放就变成了动画,和放电影的机制非常相似. 我们通过一个样例感受一下,代码的解说都写在凝视里了以下是res/layout/activity_main.xml 布局文件: <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android&quo…

COM编程_第一讲_深入COM框架以及实现简单的COM

一丶我们要理解COM是什么(为什么理解) 现在很多人会用com(也就是ALT)但是不知道原理,如果改一点东西,那么整体的框架重来,因为你不懂改哪里,如果懂了,那么遇到问题,那么就会知道我要怎么做,是什么问题了二丶什么是COM COM是微软公司为了计算机工业的软件生产更加符合人类的行为方式开发的一种新的软件开发技术.在COM构架下,人们可以开发出各种各样的功能专一的组件,然后将它们按照需要组合起来,构成复杂的应用系统.由此带来的好处是多方面的:可以将系统中的组件用新的替换掉,以便随时进行系统的升…

16汇编第十讲完结Call变为函数以及指令的最后讲解

16汇编完结Call变为函数以及指令的最后讲解学了10天的16位汇编,这一讲就结束了,这里总结一下昨天的LOOP指令的缺陷,因为lOOP指令的缺陷,所以我们都改为下面的汇编代码使用了,自己去写,其中条件是你自己写的请看汇编代码: do while 的汇编代码 WHILE: mov ax,ax cmp ax, jl WHILE while 的汇编代码 WHILE: cmp ax, jge WHILE_END mov ax,ax jmp WHILE WHILE_END: 一丶Call指令(子程序…

Python爬虫(十五)_案例：使用bs4的爬虫

本章将从Python案例讲起:所使用bs4做一个简单的爬虫案例,更多内容请参考:Python学习指南案例:使用BeautifulSoup的爬虫我们已腾讯社招页面来做演示:http://hr.tencent.com/position.php?&start=10#a 使用BeautifulSoup4解析器,将招聘网页上的职位名称.职位类别.招聘人数.工作地点.时间.以及每个职位详情的点击链接存储出来. #-*- coding:utf-8 -*- from bs4 import Beautiful…

COM_第四讲_保存GUID_优化使用代码

优化以前的代码,让使用者更方便一丶优化思路 1.我们可以将我们写的GUID(类工厂的ID)保存到注册表中,并且保存一下DLL的文件路径,遍历注册表去DLL路径即可. 2.每个类工厂我们就要使用一个GUID,而我们就要写到注册表中GUID 注册表在系统的文件夹下: C:\\ WINDWOS \\ System32\\config下面,当然这个使我们不能删除的,也不能查看的.我们需要调用API来操作如果要查看,可以运行CMD命令: regedit命令来查看注册表二丶插件注册问题一: 当我们…

C语言_第二讲_规范以及常用数据类型

一丶编码规范基本数据类型编码规范任何程序员,都应该有良好的的编码习惯,便于以后的代码可读性和维护常见了编码规范有匈牙利命名法驼峰式大小写匈牙利命名法: 是电脑程序设计中的一种变量命名规则,此命名法又可细分为:系统匈牙利命名法和匈牙利应用命名法. 匈牙利命名法具备语言独立的特性,并且首次在BCPL语言中被大量使用.由于BCPL只有机器字这一种数据类型,因此这种语言本身无法帮助程序员来记住变量的类型.匈牙利命名法通过明确每个变量的数据类型来解决这个问题. 在匈牙利命名法中,一个变量名由一…

『TensorFlow』第十弹_队列&多线程_道路多坎坷

一.基本队列: 队列有两个基本操作,对应在tf中就是enqueue&dequeue tf.FIFOQueue(2,'int32') import tensorflow as tf '''FIFO队列操作''' # 创建队列 # 队列有两个int32的元素 q = tf.FIFOQueue(2,'int32') # 初始化队列 init= q.enqueue_many(([0,10],)) # 出队 x = q.dequeue() y = x + 1 # 入队 q_inc = q.enqueue(…

『MXNet』第十弹_物体检测SSD

全流程地址一.辅助API介绍 mxnet.image.ImageDetIter 图像检测迭代器, from mxnet import image from mxnet import nd data_shape = 256 batch_size = 32 rgb_mean = nd.array([123, 117, 104]) def get_iterators(data_shape, batch_size): """256, 32""" cla…

『cs231n』作业3问题4选讲_图像梯度应用强化

[注],本节(上节也是)的model是一个已经训练完成的CNN分类网络. 随机数图片向前传播后对目标类优化,反向优化图片本体 def create_class_visualization(target_y, model, **kwargs): """ Perform optimization over the image to generate class visualizations. Inputs: - target_y: Integer in the range [0,…

『cs231n』作业3问题2选讲_通过代码理解LSTM网络

LSTM神经元行为分析 LSTM 公式可以描述如下: itftotgtctht=sigmoid(Wixxt+Wihht−1+bi)=sigmoid(Wfxxt+Wfhht−1+bf)=sigmoid(Woxxt+Wohht−1+bo)=tanh(Wgxxt+Wghht−1+bg)=ft∘ct−1+it∘gt=ot∘ct 感觉比较新奇的一点是通过点乘矩阵使用‘门’控制数据流的取舍,和卷积神经网络的激活过程有一点点相似. 反向传播时,通过链式法则一个变量一个变量后推比较清晰. 反向传播时注意Ct节点…