训练数据： 所有训练数据存储再一个 N x M 的矩阵中， 其中 N 为样本数， M 为特征数（每个样本是该训练矩阵中的一行）。这些数据 所有数据存在...
均值滤波是典型的线性滤波算法， 主要方法为领域平均法（即用一片图像区域的各个像素的平均值来代替原图像中的各个像素值）
最近完成了一个以图搜图的项目，项目总共用时三个多月。记录一下项目中用到机器学习的地方，以及各种踩过的坑。
numpy.random.random() 生成随机浮点数，数值大小 0.0 ~ 1.0 之间
最近在使用 python 搞服务， 简单配置了一个 vim， 配置了自动补全以及背景色 。（ps:搜狗输入法快捷键占用真是太坑爹，改用谷歌输入法，世界安静了）
园子里头看到了一些最基础的 keras 入门指导， 用一层网络，可以训练一个简单的线性回归模型。
针对目标图像（具有统一特征的图像），进行基于深度学习技术的模型训练，通过调优模型结构与参数，得到对于指定图像具有提取特征信息的模型 M。将库中所有图像通过 M ...
在程序中调用 控制台程序 的时候，一旦出现控制台出现 crash 往往会弹出 werfault 窗口， 这样往往会锁死线程，导致程序无法继续运行。
Amazon s3 是一种分布式的对象存储。用键值对的方式，来存储数据。其中，存入的所有数据都是一个对象（object），每一个对象都有一个键（key）存在。
这个时候我们可以在控制台中调用该库，然后在代码中调用控制台程序，以此控制台的来管理内存。
RabbitMQ 是一款开源且比较流行的消息中间件。但用起来还是比较麻烦，有人封装了一层， 这就是 EasyNetQ 。
这个东西，在百度经验上已经有人讲得非常清楚了， 作为 web 方向的小白， 我写下我的理解，以便日后查看。
注意：为了防止SQL 注入， 采用参数化查询 （原理： 执行计划重用， 不用重新执行语法解析）)
以前自己写委托都用 delegate, 最近看组里的大佬们都用 Func , 以及 Action 来实现， 代码简洁了不少， 但是看得我晕晕乎乎。 花点时间研究...
今天在学图的算法做测试是，需要读取文本文件中的点坐标，本来很简单的事情，折腾了半天，记录一下找到的一种简单粗暴的解决方法，以便以后查看。
VIM 没有自动支持语法高亮，自己动手搞一搞，网上查了一堆资料，终于配置成功， 记录一下，以便后期查看。
最近处理 .as 格式代码，需要转换成 c# 格式， 用 VS 查看，无法跳转，十分蛋疼，又用起了好久没用的 VIM，配置 tags 文件，实现自动跳转。
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