写这篇随笔的原因是因为我用了JavaCV一段时间后项目情况糟透了,可能大家很熟悉OpenCV,也有一部分人熟悉JavaCV,但是我相信真正把JavaCV用到生产上的不是太多. 我参与图片处理项目快一个月了,最初抱着很大兴趣参与这个项目,渐渐的发现这个领域并不太好走. 官网地址: JavaCV:http://bytedeco.org/,https://github.com/bytedeco/javacv OpenCV:https://docs.opencv.org JavaCV据说比OpenCV多

原理 计算方法 主要性质 有关统计量 主成分个数的选取 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ http://my.oschina.net/gujianhan/blog/225241 ---------------------------------------------------------

原文链接:英文版链接 首先,我们将字符串S中插入符号“#”转化成另一个字符串T. 比如:S = "abaaba",T = “#a#b#a#a#b#a#”. 为了找到最长回文字串,我们需要围绕Ti进行扩展,Ti-d...Ti+d是一个回文,很明显d是围绕Ti形成的回文的长度. 将每个回文的长度用数组P存起来,这样,P[i]就代表围绕Ti的回文长度,最长回文字串将会是P中的最大元素. 用上面的例子,我们得到的P的结果是(从左至右): T = # a # b # a # a # b # a

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

声明:数据结构与算法系列博文参考了<天勤高分笔记>.<王道复习指导>.C语言中文网.非商业用途,仅为学习笔记总结! 第一章<绪论> 一.基本概念及入门常识  ////(一)数据结构的基本概念和术语//// . 数据 数据是信息的载体,是描述客观事物属性的数.字符以及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合. . 数据元素 数据元素是数据的基本单位,通常作为一个整体进行考虑和处理.一个数据元素可由若干个数据项组成,数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位.

对特定图像进行识别,最关键的是要有识别对象的特征文件.OpenCV已经内置了人脸识别特征文件,我们只要使用OpenCV的CascadeClassifier类即可进行识别. 语法: https://github.com/opencv/opencv.git 在这里可以下载特征文件,在data目录下 识别对象变量 = cv2.CascadeClassifier(特征文件).. 识别对象 识别结果变量 = 识别对象变量.detectMultiScale(图片,参数1,参数2,...) 参数有: 1.sc

人脸识别第三方sdk比较多,但是大多都是收费的或者限制次数什么的,虹软的效果还不错,全免费也不需要联网 V1.2版本使用和快速集成:https://www.jianshu.com/p/8dee89ec4a24(Android集成虹软人脸.人证对比,活体检测) 虹软官网https://ai.arcsoft.com.cn/ 官网下载sdk,还要引入一个依赖,用来转换把bitmap以一定的格式转为byte[]的 api 'com.guo.android_extend:android-extend:1.

一.简介 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,是图像处理中经常用到的降维方法,大家知道,我们在处理有关数字图像处理方面的问题时,比如经常用的图像的查询问题,在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像.这时,我们通常的方法是对图像库中的图片提取响应的特征,如颜色,纹理,sift,surf,vlad等等特征,然后将其保存,建立响应的数据索引,然后对要查询的图像提取相应的特征,与数据库中的图像特征对比,找出与之最近的图片.这里,如果我们为了提

Spring Cloud 和Kubernetes都自称自己是部署和运行微服务的最好环境,但是它们在本质上和解决不同问题上是有很大差异的.在本文中,我们将看到每个平台如何帮助交付基于微服务的架构(MSA),它们擅长哪个领域,并且如何两全其美的使用从而在微服务之旅上获得成功. 背景 最近我读了 A. Lukyanchikov的一篇非常棒的文章(https://dzone.com/articles/microservice-architecture-with-spring-cloud-and-do),

一.简介 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,是图像处理中经常用到的降维方法,大家知道,我们在处理有关数字图像处理方面的问题时,比如经常用的图像的查询问题,在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像.这时,我们通常的方法是对图像库中的图片提取响应的特征,如颜色,纹理,sift,surf,vlad等等特征,然后将其保存,建立响应的数据索引,然后对要查询的图像提取相应的特征,与数据库中的图像特征对比,找出与之最近的图片.这里,如果我们为了提

2014 CVPR Facebook AI研究院 简单介绍 人脸识别中,通常经过四个步骤,检测,对齐(校正),表示,分类 论文主要阐述了在对齐和表示这两个步骤上提出了新的方法,模型的表现超越了前人的工作 对齐方面主要使用了3D人脸模型来对齐人脸,表示方面使用了9层的一个CNN,其中使用了局部卷积 人脸对齐 已经存在一些人脸数据库的对齐版本(比如LFW-a),但是对齐人脸仍然是一件很困难的事,由于受到姿态(人脸的非平面性),非刚性表情等因素的影响.已经有很多方法成功用于人脸对齐,论文使用的方法是基

摘要 本文主要是对近期做的命名实体识别做一个总结,会给出构造一个特征的大概思路,以及对比所有构造的特征对结构的影响.先给出我最近做出来的特征对比: 目录 整体操作流程 特征的构造思路 用CRF++训练模型 用CRF++测试模型并计算F1值 展望 用CRF做命名实体识别基本就做导这里了,我们发现(字+词性+边界+特征词+常用词)这几个特征可以达到比较好的效果,F1值为0.9293.再加入特征效果就会下降了,而且训练时间也会加长.后面打算用神经网络来做命名实体识别,目前主流方法是BILSTM-CRF

转载地址:http://my.oschina.net/gujianhan/blog/225241 另外可以参考相关博文:http://blog.csdn.net/neal1991/article/details/46571999 一.简介 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,是图像处理中经常用到的降维方法,大家知道,我们在处理有关数字图像处理方面的问题时,比如经常用的图像的查询问题,在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像.这时,我们

摘要: Web日志记录了网站被访问的情况,在Web安全的应用中,Web日志常被用来进行攻击事件的回溯和取证.Webshell大多由网页脚本语言编写,常被入侵者用作对网站服务器操作的后门程序,网站被植入Webshell就说明网站已被入侵.Webshell检测手段常见的有运行后门查杀工具,比如D盾,或者部署防护软硬件对网站流量和本地文件进行检查,代价较大且对网站的访问性能有影响.因此,结合作者这几年做服务器入侵分析的一点经验,总结几点基于Web日志的轻量级的Webshell检测思路,通过对服务器日志

前面介绍了垃圾回收算法,接下来我们介绍垃圾收集器和内存分配的策略.有没有一种牛逼的收集器像银弹一样适配所有场景?很明显,不可能有,不然我也没必要单独搞一篇文章来介绍垃圾收集器了.熟悉不同收集器的优缺点,在实际的场景中灵活运用,才是王道. 在开始介绍垃圾收集器前,我们可以剧透几点: 根据不同分代的特点,收集器可能不同.有些收集器可以同时用于新生代和老年代,而有些时候,则需要分别为新生代或老年代选用合适的收集器.一般来说,新生代收集器的收集频率较高,应选用性能高效的收集器:而老年代收集器收集次数相对

目录 1 CMS收集器 安全点(Safepoint) 安全区域 2 G1收集器 卡表(Card Table) 3 总结 4 参考 在开始介绍CMS和G1前,我们可以剧透几点: 根据不同分代的特点,收集器可能不同.有些收集器可以同时用于新生代和老年代,而有些时候,则需要分别为新生代或老年代选用合适的收集器.一般来说,新生代收集器的收集频率较高,应选用性能高效的收集器:而老年代收集器收集次数相对较少,对空间较为敏感,应当避免选择基于复制算法的收集器. 在垃圾收集执行的时刻,应用程序需要暂停运行. 可

Homepage/演示网站:https://pair-code.github.io/facets/ Pypi:https://pypi.org/project/facets-overview/ Github:https://github.com/PAIR-code/facets 1. 什么是Facets? Better data leads to better models. 机器学习的强大之处在于从大量数据中学习到其中的模式.构建一个机器学习系统时,理解你的数据是关键的一步. Facets包含

Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data   Xiaoping Liu, Jialv He, Yao Yao, Jinbao Zhang, Haolin Liang, Huan Wang & YeHong 摘要 研究方向的重要性(有意义): 城市土地使用信息在城市管理.政府政策制定.和人类活动监测方面扮演着重要的角色. However,存在的困难: 由于城市系统的复杂性,将城市功能

记录一下pandas常用的小技巧,时间长了干别的去了会忘记,记录一下: 1. 在处理数据过程中涉及到label和null的处理方法 # 方法一 df['height'][df.height < 180] = 0 df['height'][df.height >= 180] = 1 # 方法二 df['height'].ix[df['height'] < 180] = 0 df['height'].ix[df['height'] >= 180] = 1 # 方法三 df.loc[df

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 更多优选 一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了 面试总被问分库分表怎么办?你可以这样怼他 3万字总结,Mysql优化之精髓 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 9种分布式ID生成之美团(Leaf)实战 引言 远程在家办公的第N天,快要闲出屁了,今天突然有个小学弟加我VX说要咨询我点技术问题(终于可以装X了). 看了他的需求

Redis客户端使用RESP(Redis序列化协议)与Redis服务器进行通信,RESP在位于TCP之上,而网络模型上客户端和服务器是保持的双工的连接.如图1 而一个简单的请求/响应的串行通信模型如下图: 串行化通信 串行化通信比较简单,上面那张图就很表面的反应出来这种通信方式,同一个Connction需要在等上一个命令执行完成之后在执行下一个命令,我们在前面文章讲Redis各种类型的时候做的测试,就是用这种方式.客户端发送一个指令到Redis实例,Redis实例处理完成之后将结果返回给客户端.