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Need for Speed   Sheila is a student and she drives a typical student car: it is old, slow, rusty, and falling apart. Recently, the needle on the speedometer fell off. She glued it back on, but she might have placed it at the wrong angle. Thus, when…
文章转载自:微信公众号「机器学习炼丹术」 作者:炼丹兄(已授权) 作者联系方式:微信cyx645016617(欢迎交流共同进步) 本次的内容主要讲解NCCNormalized cross-correlation 归一化互相关. 两张图片是否是同一个内容,现在深度学习的方案自然是用神经网络,比方说:孪生网络的架构做人面识别等等: 在传统的非参数方法中,常见的也有相关系数等.我在上一片文章voxelmorph的模型的学习中发现,在医学图像配准任务(不限于医学),衡量两个图片相似的度量有一种叫做NCC…
Xvector nnet Training of Xvector nnet Xvector nnet in Kaldi     Statistics Extraction Layer in Kaldi Statistics Pooling Layer in Kaldi Implementation in Kaldi Construct specific ComputationRequest for Xvector kaldi::nnet3::RunNnetComputation at nnet3…
将特征在xvector神经网络模型中前向传播,并写出输出向量.我们将说话人识别的特定神经网络结构的输出向量或embedding称之为"Xvector".该网络结构包括:帧级别的多个前馈层.帧级别之上的聚合层.统计池化层以及段级别的附加层.通常在统计池化层之后的输出层提取xvector.默认情况下,每个语句生成一个xvector.根据需要,可以chunk中提取多个xvector并求平均,以生成单个矢量.     Usage: nnet3-xvector-compute [options]…
基于CC写的插件,利用PCL中算法实现: void qLxPluginPCL::doRegionGrowing() { assert(m_app); if (!m_app) return; const ccHObject::Container& selectedEntities = m_app->getSelectedEntities(); size_t selNum = selectedEntities.size(); ) { m_app->dispToConsole("P…
包括两种计算方法:精确计算和近似计算(思考:local density=单位面积的点数 vs  local density =1/单个点所占的面积) 每种方法可以实现三种模式的点云密度计算,CC里面的点云计算依赖于 给定的近邻半径所对应的最佳八叉树层级 (通过findBestLevelForAGivenNeighbourhoodSizeExtraction()方法实现) 在GeometricalAnalysisTools类文件中实现. //volume of a unit sphere stat…
Atitti.dw cc 2015 绿色版本安装总结 1.1. 安装程序无法初始化.请下载adobe Support Advisor检测该问题.1 1.1.1. Adobe Application Manager无法安装解决办法1 1.2. Need  Adobe Application Manager??2 1.3. 启动的时候儿accept不能启动..冉green.bat运行给挂走ok兰..gujyi sh del oobe le ..zai run bat bg oobe install…
原文: C#中DataTable中的Compute方法使用收集 Compute函数的参数就两个:Expression,和Filter. Expresstion是计算表达式,关于Expression的详细内容请看这里“http://msdn2.microsoft.com/zh-cn/library/system.data.datacolumn.expression(VS.80).aspx”.而Filter则是条件过滤器,类似sql的Where条件. DataTable dt = new DataT…
一.背景 公司的某一金融项目包含 12 个子系统,新需求一般按分支来开发,测完后合并到主干发布.开发团队需要同时维护开发环境.测试环境.模拟环境(主干).目前面临最大的两个问题: 1.子系统太多,每次发布(包括开发环境.测试环境.模拟环境)都比较耗时间 2.业务数据和报表的数据(主要是汇率.金额.手续费之类)仍依赖 Tester 人工验证,一个 sprint 一般需要走一周 以上. 自动化测试和持续集成提了近一年,但由于各种因素的影响,还是在原地踏步.所幸仍有一两个不怕背黑锅的搭档,今日终于迈出…