人们所熟知的图像方面的3A算法有: AF自动对焦(Automatic Focus)自动对焦即调节摄像头焦距自动得到清晰的图像的过程 AE自动曝光(Automatic Exposure)自动曝光的是为了使感光器件获得合适的曝光量 AW自动白平衡(Automatic White Balance)白平衡的本质是使白色物体在任何光源下都显示白色 与之相对应的音频方面的3A算法是: AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control)自动调麦克风的收音量,使与会者收到一定的音量水平,不会因发

转自:http://www.cnblogs.com/cpuimage/p/8846951.html 人们所熟知的图像方面的3A算法有: AF自动对焦(Automatic Focus)自动对焦即调节摄像头焦距自动得到清晰的图像的过程 AE自动曝光(Automatic Exposure)自动曝光的是为了使感光器件获得合适的曝光量 AW自动白平衡(Automatic White Balance)白平衡的本质是使白色物体在任何光源下都显示白色 与之相对应的音频方面的3A算法是: AGC自动增益补偿(Au

转载自: http://blog.csdn.net/bytxl/article/details/6613449 http://www.cnblogs.com/MikeZhang/archive/2012/09/09/vlcStreamingServer20120909.html http://blog.csdn.net/bytxl/article/details/6613471 standard:标准输出--access : 设定传输媒介 fileudphttphttpsmmshrtp --mu

准备工作 源文件下载 https://sourceforge.net/projects/guitarix/files/guitarix/ 安装依赖. 参考 https://sourceforge.net/p/guitarix/wiki/Install/ 这些是一步一步试出来在config阶段会检测的包. libgtkmm-2.4-dev ladspa-sdk lrdf liblrdf0 liblrdf0-dev liblilv-dev libboost-dev libboost-system-d

VLC命令行参数详解 2012-11-29 14:00 6859人阅读 评论(0) 收藏 举报 Usage: vlc [options] [stream] ...You can specify multiple streams on the commandline. They will be enqueued in the playlist.The first item specified will be played first. Options-styles:  --option  A gl

1.AD7799介绍 AD7799结构图如下所示: 其中REFIN参考电压建议为2.5V, REFIN电压低于0.1V时,则差分输入ad值就无法检测了,如下图所示: 注意: 如果REG_CONFIG的REF_DET开启的话,那么输入AD值电压低于0.5V时,则差分输入ad值就无法检测了,如下图所示: 2.AD7799差分信号的输入模式 如下图所示,差分输入电压有3种模式: 注意: 单端输入电压(AIN-接地,只有正电压)则支持任意范围,比如In-Amp模式下,单端输入如果为10mv的话,也能检测

top-100-of-the-best-useful-opensource-applications/ http://www.ubuntulinuxhelp.com/top-100-of-the-best-useful-opensource-applications/ The following is a list of about 100 of the best OpenSource Applications, that actually help make Linux more usable

List of open source software https://www.ibm.com/developerworks/community/wikis/home?lang=en#!/wiki/Wb4e5ad792cf9_434d_b0df_a834871bde68/page/List+of+open+source+software   |Updated January 3, 2013 by Himanshuz.chd|Tags: None Page Actions  Audio play

注:本文内容较长且细节较多,建议先收藏再阅读,原文将在 Github 上维护与更新. 在 HTTP 接口开发与调试过程中,我们经常遇到以下类似的问题: 为什么本地环境接口可以调用成功,但放到手机上就跑不起来? 这个接口很复杂,内部调用了好几个其他接口,如何定位问题究竟出在哪一步? 后端开发还没有把接口提供好,前端开发任务无法推进…… 「猫哥网络编程系列」最核心的任务便是向各位分享一个我从多年的前后端项目中总结而来的「万能」HTTP 调试法,掌握并从网络编程原理上理解它,能让我们顺利定位并解决所有

基于定时器的动画 定时帧 动画看起来是用来显示一段连续的运动过程,但实际上当在固定位置上展示像素的时候并不能做到这一点.一般来说这种显示都无法做到连续的移动,能做的仅仅是足够快地展示一系列静态图片,只是看起来像是做了运动. 我们之前提到过iOS按照每秒60次刷新屏幕,然后CAAnimation计算出需要展示的新的帧,然后在每次屏幕更新的时候同步绘制上去,CAAnimation最机智的地方在于每次刷新需要展示的时候去计算插值和缓冲. 之前,我们解决了如何自定义缓冲函数,然后根据需要展示的帧的数组来

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

背景:HBase主集群在生产环境已稳定运行有1年半时间,最大的单表region数已达7200多个,每天新增入库量就有百亿条,对HBase的认识经历了懵懂到熟的过程.为了应对业务数据的压力,HBase入库也由最初的单机多线程升级为有容灾机制的分布式入库,为及早发现集群中的问题,还开发了一套对HBase集群服务和应用全面监控的报警系统.总结下HBase优化(针对0.94版本)方面的一些经验也算对这两年HBase工作的一个描述. 相关资源:<HBase企业应用开发实战>,HBase笔记(工作中自己总

from xgboost import XGBClassifier XGBClassifier(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent=True,objective='binary:logistic', booster='gbtree',n_jobs=1,nthread=None,gamma=0,min_child_weight=1, max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree

翻译自disruptor在github上的文档,https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Getting-Started Basic Tuning Options 基本的调优方法 Using the above approach will work functionally in the widest set of deployment scenarios. However, if you able to make certain assum

https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf2/ 本文内容简介 之前介绍了 perf 最常见的一些用法,关注于 Linux 系统上应用程序的调优.现在让我们把目光转移到内核以及其他 perf 命令上面来. 在内核方面,人们的兴趣五花八门,有些内核开发人员热衷于寻找整个内核中的热点代码:另一些则只关注某一个主题,比如 slab 分配器,对于其余部分则不感兴趣.对这些人而言,perf 的一些奇怪用法更受欢迎.当然,诸如 perf top,

对于一个模型,都可以从以下几个方面进行调参: 1. 对weight和bias进行初始化(效果很好,一般都可以提升1-2%) Point 1 (CNN): for conv in self.convs1: init.xavier_normal(conv.weight, gain=np.sqrt(2.0)) # 对weight进行正态分布初始化 # init.normal(conv.weight, mean=0, std=0.1) # init.constant(conv.bias, 0.1) #

一.XGBoost参数解释 XGBoost的参数一共分为三类: 通用参数:宏观函数控制. Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression).booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价.我们所说的调参,很这是大程度上都是在调整booster参数. 学习目标参数:控制训练目标的表现.我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上.比如我们要做分类还是回归,做二分类还是多分类,这都是目标参数所提供的. Note: 我下面介绍的参数都是我觉得比较重要的, 完整参数请戳

本文链接:https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/837497031. 概述在竞赛题中,我们知道XGBoost算法非常热门,是很多的比赛的大杀器,但是在使用过程中,其训练耗时很长,内存占用比较大.在2017年年1月微软在GitHub的上开源了LightGBM.该算法在不降低准确率的前提下,速度提升了10倍左右,占用内存下降了3倍左右.LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决策树算法的梯度提升算法.可用于排序,分类,回归以及很多

最近做了一些系统和网络调优相关的测试,达到了期望的效果,有些感悟.同时,我也发现知乎上对Linux服务器低延迟技术的讨论比较欠缺(满嘴高并发现象):或者对现今cpu + 网卡的低延迟潜力认识不足(动辄FPGA现象),比如一篇知乎高赞的介绍FPGA的文章写到“从延迟上讲,网卡把数据包收到 CPU,CPU 再发给网卡,即使使用 DPDK 这样高性能的数据包处理框架,延迟也有 4~5 微秒.更严重的问题是,通用 CPU 的延迟不够稳定.例如当负载较高时,转发延迟可能升到几十微秒甚至更高”,刚好我前几天

XGBoost 重要参数(调参使用) 数据比赛Kaggle,天池中最常见的就是XGBoost和LightGBM. 模型是在数据比赛中尤为重要的,但是实际上,在比赛的过程中,大部分朋友在模型上花的时间却是相对较少的,大家都倾向于将宝贵的时间留在特征提取与模型融合这些方面.在实战中,我们会先做一个baseline的demo,尽可能快尽可能多的挖掘出模型的潜力,以便后期将精力花在特征和模型融合上.这里就需要一些调参功底. 本文从这两种模型的一共百余参数中选取重要的十余个进行探讨研究.并给大家展示快速轻