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本立2道生

君子务本,本立而道生。关注计算机视觉、机器学习、深度学习、算法、编程等。
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17
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德布鲁因序列与indexing 1
在数值计算中,为了控制精度以及避免越界,需要严格控制数值的范围,有时需要知道二进制表示中"left-most 1"或"right-most 1”的位置,这篇文章就来介绍一下通过德布鲁因序列(De Bruijn sequence)来快速定位的方法。
李拜六不开鑫
2020-07-15
7040
二叉树的遍历回顾
本文重点在于复习并总结 二叉树每种遍历方式的递归与迭代实现,图片和示例代码均来自《邓俊辉-数据结构》。
李拜六不开鑫
2020-07-09
5470
从卷积拆分和分组的角度看CNN模型的演化
如题,这篇文章将尝试从卷积拆分的角度看一看各种经典CNN backbone网络module是如何演进的,为了视角的统一,仅分析单条路径上的卷积形式。
李拜六不开鑫
2020-05-18
7610
Inception系列理解
Inception 家族成员:Inception-V1(GoogLeNet)、BN-Inception、Inception-V2、Inception-V3、Inception-ResNet-V1、Inception-V4、Inception-ResNet-V2。
李拜六不开鑫
2020-04-08
1.1K0
ResNet详解与分析
我们知道,对浅层网络逐渐叠加layers,模型在训练集和测试集上的性能会变好,因为模型复杂度更高了,表达能力更强了,可以对潜在的映射关系拟合得更好。而“退化”指的是,给网络叠加更多的层后,性能却快速下降的情况。
李拜六不开鑫
2020-02-26
2.2K0
理解numpy中ndarray的内存布局和设计哲学
ndarray是numpy中的多维数组,数组中的元素具有相同的类型,且可以被索引。
李拜六不开鑫
2020-02-17
1.4K0
python中如何查看指定内存地址的内容
python中一般并不需要查看内存内容,但作为从C/C++过来的人,有的时候还是想看看内存,有时是为了验证内容是否与预期一致,有时是为了探究下内存布局。
李拜六不开鑫
2020-02-17
2.8K0
常用数据结构操作与算法复杂度总结
一个算法的实际运行时间很难评估,当时的输入、CPU主频、内存、数据传输速度、是否有其他程序在抢占资源等等,这些因素都会影响算法的实际运行时间。为了公平地对比不同算法的效率,需要脱离开这些物理条件,抽象出一个数学描述。在所有这些因素中,问题的规模往往是决定算法时间的最主要因素。因此,定义算法的时间复杂度(T(n)),用来描述算法的执行时间随着输入规模的增长将如何变化,增长速度是怎样的。
李拜六不开鑫
2019-11-24
1.1K0
为什么要做特征归一化/标准化?
Feature scaling,常见的提法有“特征归一化”、“标准化”,是数据预处理中的重要技术,有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性,最常用的2个例子可能是:
李拜六不开鑫
2019-11-03
2.1K0
如何编译和调试Python内核源码?
Python的官方默认实现为CPython,即C语言实现(主要指解释器的实现,其他实现见Other Interpreter Implementations)。CPython的源代码可以从官网pyhton.org或者 github.com/python/cpython 获取,目前最新的稳定版本为3.8.0,于2019.10.14发布。这里,从官网 https://www.python.org/downloads/release/python-380/ 下载源码压缩包,如下图所示,
李拜六不开鑫
2019-10-17
1.6K0
ZFNet(2013)及可视化的开端
ZFNet出自论文《 Visualizing and Understanding Convolutional Networks》,作者Matthew D. Zeiler和Rob Fergus——显然ZFNet是以两位作者名字的首字母命名的,截止20190911,论文引用量为4207。ZFNet通常被认为是ILSVRC 2013的冠军方法,但实际上ZFNet排在第3名,前两名分别是Clarifai和NUS,不过Clarifai和ZFNet都出自Matthew D. Zeiler之手,见ILSVRC2013 results。
李拜六不开鑫
2019-09-23
8900
一文搞懂 deconvolution、transposed convolution、sub-­pixel or fractional convolution
开篇先上图,图为deconvolution在像素级语义分割中的一种应用,直观感觉deconvolution是一个upsampling的过程,像是convolution的对称过程。
李拜六不开鑫
2019-09-23
1.5K0
Classifying with k-Nearest Neighbors(k近邻)
终于要开始写自己的第一篇博客啦,真有点小激动(手足无措 =。=!)。因为最近正在琢磨机器学习,第一篇博客就从学的第一个算法开始:k-nearest neighbors algorithm即k近邻算法。
李拜六不开鑫
2019-09-12
5660
卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法
随便翻一翻流行的推理框架(加速器),如NCNN、NNPACK等,可以看到,对于卷积层,大家不约而同地采用了Winograd快速卷积算法,该算法出自CVPR 2016的一篇 paper:Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks。
李拜六不开鑫
2019-05-23
2.2K0
Protocol Buffers(2):编码与解码
在上一篇文章中我们提到,对于序列化后字节流,需要回答的一个重要问题是“从哪里到哪里是哪个数据成员”。
李拜六不开鑫
2019-04-23
1.6K0
单变量微分、导数与链式法则
基本初等函数通过四则运算和复合可以得到复杂函数,其中减法与加法等价,除法与乘法等价:
李拜六不开鑫
2019-02-26
8400
MTCNN算法与代码理解—人脸检测和人脸对齐联合学习
主页:https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html 论文:https://arxiv.org/abs/1604.02878 代码:官方matlab版、C++ caffe版 第三方训练代码:tensorflow、mxnet
李拜六不开鑫
2018-12-26
2.2K0
伪随机数生成算法
伪随机数生成算法在计算机科学领域应用广泛,比如枪击游戏里子弹命中扰动、数据科学里对样本进行随机采样、密码设计、仿真领域等等,背后都会用到伪随机数生成算法。
李拜六不开鑫
2018-09-04
2.3K0
亚像素数值极值检测算法总结
在计算机视觉领域,经常需要检测极值位置,比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等,有时只需要像素精度就可以,有时则需要亚像素精度。本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法,几个算法主要来自论文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》,加上自己的理解和推导。
李拜六不开鑫
2018-09-04
8220
matlab常用目录操作
总结matlab下常用到的目录操作 添加当前文件夹及其子文件夹至搜索路径 % add path rootDir = fileparts(mfilename('fullpath')); addpath(genpath(rootDir)); cd(rootDir); 函数 参数 说明 mfilename mfilename('fullpath') 生成当前文件所在的完整目录,包括文件名 fileparts [pathstr,name,ext]= fileparts(filename) 文件完整目录分割成目录、文
李拜六不开鑫
2018-09-04
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