深度学习小评 深度学习小评 深度学习是机器学习的一个分支，概念由Hiton等人在2006年提出，来源于1943年提出的人工神经网络的概念。 自2006年之后，深度学习受到科研机构、工业界的高度关注。...深度重建（DeepRecon） ? 在基于深度学习的CT图像重建问题中，已经有若干个工作被刊载。 下面将主要介绍两个我们课题组关于深度重建的论文。...前4种方法为迭代重建方法，FBPConvNet为基于后处理的深度学习方法。 图5显示了一组腹腔数据重建结果的局部放大，其中 (a) 是正常剂量的CT图像。...本文主要介绍了我们课题组的深度重建工作。从结果可以看出，基于深度学习的CT图像重建方法在图像质量上要优于传统的重建算法。因此，在未来，深度学习和医学图像重建的联系将会越来越紧密。...在今后的工作中，我们也会致力于推进深度学习和CT图像领域的结合，引入深度学习发展的最新技术，将基于深度学习的方法引入临床应用上，并且尝试解决其他的医学图像问题，加快医学图像领域的发展进程。
基于深度学习的影像深度重建综述 论文名称：A Survey on Deep Learning Architectures for Image-based Depth Reconstruction 作者单位...所以可基于深度学习利用先验知识将深度估计问题建立为识别任务。 而深度学习方法分两类： 双像匹配方法：用深度学习完成特征提取、特征匹配、视差（深度）估计、视差（深度）修正。...深度估计和其他基于影像理解的问题，比如影像分割，语义标注和场景解译，都有强烈的关系。通过利用这些任务之间的复杂属性，可以联合解决这些任务进而互相增强任务效果。...7 基于双像数据实验 总表如TABLE 5。 ? ? 7.1 有无真实深度图的影响 大多数效果比较好的方法都需要真实深度图。但是真实深度比较难获取，所以非监督的训练方式更吸引人。...7.2 计算时间和内存 由TABLE 5，估计深度最慢需超过40s，最快需0.1s。 8 基于多像数据实验 TABLE 6比较了五种深度学习多视重建算法。
通过阅读文献，可以将基于深度学习的单目深度估计算法大致分为以下几类： ·监督算法 顾名思义，直接以2维图像作为输入，以深度图为输出进行训练： ? ?...上面给的例子是KITTI数据集中的一组例子，不过深度图可能看的不是很明显，我重新将深度图涂色之后： ? ·无监督算法 由于深度数据的获取难度较高，所以目前有大量算法都是基于无监督模型的。...4 相关工作 4.1基于单目视觉的深度估计 传统编解码结构 深度估计任务是从二维图像到二维深度图像的预测，因此整个过程是一个自编码过程，包含编码和解码，通俗点就是下采样和上采样。...代码是基于caffe开发的：https://github.com/lawy623/SVS 4.3基于视频的相机位姿估计和视觉测距 基于视频的单目深度估计大多都是面向相机位姿估计和视觉测距的，其核心就是利用相邻视频帧所产生的运动...本小节的内容都是基于无监督的单目深度估计算法。 5、总结 对于单目深度估计模型，目前主要分为基于回归/分类的监督模型，基于双目训练/视频序列的无监督模型，以及基于生成学习的图像风格迁移模型。
近年来，随着深度神经网络的迅速发展，基于深度学习的单目深度估计得到了广泛的研究，并取得了良好的精度。比如利用深度神经网络对单个图像进行端到端的稠密深度图估计。...为了提高深度估计的精度，之后提出了不同的网络结构、损失函数和训练策略。因此，本文综述了目前基于深度学习的单目深度估计方法。首先，我们总结了几种在基于深度学习的深度估计中广泛使用的数据集和评价指标。...基于几何的方法：基于几何约束的方法从一对图像中恢复三维结构是感知深度的常用方法，近四十年来得到了广泛的研究。...基于深度学习的方法：随着深度学习的快速发展，深度神经网络在图像处理方面表现出了突出的性能，如目标检测和语义分割等领域，最近的发展表明，基于深度学习，可以从单个图像中以端到端的方式恢复像素级深度图。...此外，对于基于深度学习的单目深度估计方法的机理研究很少，比如深度网络学习了什么深度线索以及利用了什么深度线索。 ●总结 本文旨在对基于深度学习的单目深度估计这一日益增长的研究领域的综述文献。
一、下载redis压缩包 进入redis官网 https://download.redis.io/releases/ 选择要下载的版本 将下载好的压缩包使用Xftp上传至Linux系统中 或者直接在...Linux中使用命令直接下载 wget https://download.redis.io/releases/redis-4.0.0.tar.gz 使用tar命令解压 tar xzf redis-4.0.0...ef | grep redis- 启动之后再data目录下就会生成日志文件 四、远程连接 redis默认不支持远程连接，想要远程连接的话需要在配置文件中加一个配置，就可以从windows上连接到linux
Jenkins 简介 Jenkins是一个开源的、可扩展的持续集成、交付、部署（软件/代码的编译、打包、部署）的基于web界面的平台。...IP地址： 192.168.1.8 安装java # cd /data/software/ # wget http://js.funet8.com/centos_software/jdk-8u211-linux-x64....tar.gz # mkdir /usr/local/java/ # tar -zxvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/java/ 配置环境变量
在回顾了它们迄今为止已经取得的成就后，我们还推测了基于深度学习和立体视觉的深度估计研究在未来可能的前景。...第3节概述了可以用于训练和测试基于双目视觉的深度重建算法的数据集。第4节重点介绍了如何使用深度学习在图像之间匹配像素的工作。...立体视觉的端到端深度 图4. 使用端到端深度学习并基于立体视觉的视差估计的网络结构分类 ? 表3. （主要的）28种基于端到端深度学习的视差估计方法的分类与比较 ? 图6....结论 对于使用深度学习、基于立体视觉的深度估计技术，本文提供了它最新发展的全面调查。尽管这些技术还处于起步阶段，但是它们都达到了最高水平。...比如使用深度学习、基于图像的3D目标重建（Han等人最近对此进行了调查[153]），以及基于单目和视频的深度估计（鉴于过去5至6年中，已针对该领域发表了大量论文，因此需要单独的综述）。
https://medium.com/@andersasac/anchor-boxes-the-key-to-quality-object-detection-ddf9d612d4f9 2 实现 利用深度学习跟踪人分为两个分支
2.5、 基于深度语义相似性模型（Deep Semantic Similarity Model）的推荐系统 深度语义相似性模型（DSSM）是一种广泛应用于信息检索领域的深度神经网络。...（a）基于深度语义相似性的个性化推荐；（b）多视角深度神经网络。...3.1 深度学习在基于内容的推荐系统中的应用 基于多层感知机的方法 基于卷积神经网络的方法 基于循环神经网络的方法 基于深度信念网络的方法 3.2 深度学习在协同过滤中的应用 基于受限玻尔兹曼机的协同过滤方法...基于自编码器的协同过滤方法 基于分布式表示技术的协同过滤方法 基于循环神经网络的协同过滤方法 基于生成对抗网络的协同过滤方法 基于其他深度学习模型的协同过滤方法 3.3 深度学习在混合推荐系统中的应用...基于自编码器的混合推荐方法 基于其它深度学习模型的混合推荐方法 3.4 深度学习在社交网络的推荐系统中的应用 基于深度学习的社交网络社会化关系影响建模 基于深度学习的位置社交网络序列模式建模
这里记录一些我平时用到的Linux命令 man man command可以查看某个命令的帮助文档，摁q退出帮助文档 cd cd -可以在最近两次目录之间来回切换 touch touch file_name...Linux 允许将命令执行结果 重定向到一个 文件 将本应显示在终端上的内容 输出／追加 到指定文件中 其中 >表示输出，会覆盖原有文件 >>表示追加，会将内容追加到已有文件的末尾 为什么说非常重要呢，...同时打开两个终端，在一个终端中跑深度学习任务，另一个终端是看不到输出的，即看不到loss、accuracy等信息。
解决问题：使用yum的方法安装jdk，配置java_home环境 其他教程： 更换Centos的yum源为阿里云的源：https://wiki.nooss.cn/archives/211.html Linux
前言 大家好吖，欢迎来到 YY 滴 Linux系列 ，热烈欢迎！...本章主要内容面向接触过Linux的老铁 主要内容含： 一.Linux的进程状态 1.Linux进程状态在kernel源代码里的定义 R运行状态（running） : 并不意味着进程一定在运行中，它表明进程要么是在运行中要么在运行队列里...浅度睡眠状态，可以被终止 浅度睡眠会对外部信号做出响应 1.S状态与S+状态 前台进程：带+ 后台进程：不带+ 不能ctrl c关闭；只能kill关闭；可以输入其他命令 3.D :磁盘休眠状态 / 深度睡眠状态...Linux在特殊情况下，会通过 杀掉睡眠中的进程，节省资源！ 即我们熟知的“杀后台” 深度睡眠状态不可被杀掉！...Z ：僵尸状态（Linux特有状态） 处于僵尸状态的进程：僵尸进程 进程结束不会立刻释放，会等一小会 当一个进程在退出的时候，退出信息会由OS写入到当前退出进程的PCB中，可以允许进程的代码和数据空间被释放
[root@localhost httpd-2.2.23]# lsb_release -a LSB Version: :base-4.0-amd64:ba...
文章时间：2021年1月6日 13:35:26 解决问题：LibreOffice基于linux的安装 基于系统：Centos7.x 下载 官方地址：https://zh-cn.libreoffice.org.../download/libreoffice/ 下载残留文件（可选项） yum remove libreoffice-* 将下载好的linux版本的文件上传至服务器的某个目录，然后解压文件 tar -zxvf...LibreOffice_7.0.3_Linux_x86-64_rpm.tar.gz 上面的文件解压之后会产生一个RPMS文件，使用以下命令进入到RPMS目录并进行安装 cd /LibreOffice_...7.0.3_Linux_x86-64_rpm/RPMS yum localinstall *.rpm 安装libreoffice-headless（安装这个东西，需要java环境，可以先安装一下java...pdf:writer_pdf_Export /目录/文件名.pptx --outdir /目录/ ps：我们一般安装了libreoffice之后都是使用他转pdf文件，这时需要安装一下字体 参考教程：Linux
文章时间：2020年12月4日 22:29:02 解决问题：openoffice在linux上安装及启动 文件版本：Apache_OpenOffice_4.1.8_Linux_x86-64_install-rpm_zh-CN.tar.gz...：链接: https://pan.baidu.com/s/1ElXMYesnjCBLZy5p2iU0qw 提取码: 2g3k 由于官网下载速度较慢，可以直接下载上面百度网盘的文件包，下好文件之后上传至linux...解压文件 然后解压文件 tar -zxvf Apache_OpenOffice_4.1.8_Linux_x86-64_install-rpm_zh-CN.tar.gz 解压后进入zh-CN目录中 cd...参考资料 linux中安装openoffice：https://blog.csdn.net/github_38924695/article/details/89470960
文章时间：2019年8月19日 15:16:22 解决问题：RabbitMq安装教程 基于版本：erlang21.3 rabbitmq3.7.17 基于系统：Linux Cent OS 安装
图1：具有深度学习的全景视觉的层次和结构分类 图2：具有代表性的360°摄像机示例 总之，本研究的主要贡献可概括如下： （I）这是第一次全面回顾和分析用于全景视觉的DL方法的调查，包括全方位成像原理...已经提出了许多基于神经网络的方法来增强从球形图像中提取“无偏”信息。这些方法可分为两大类： （i）在平面投影上应用2D卷积滤波器； （ii）直接利用球面域中的球面卷积滤波器。...基于平面投影的卷积 图4：ODI上基于ERP的卷积滤波器的图示 球形卷积 图5：两种代表性的球面卷积方法 数据集 ODI语义分割的代表性方法 全景相机的深度估计 房间布局重建 总结 全面回顾和分析了用于全景视觉的
UI遍历的工具可以基于appium来实现。当然了用其他工具也是可以的。这里如何设计实现呢，方案整体是基于appium来实现。会在接下来的分享中大概的写下这里面的逻辑流程。...主要设计如下 1.基于深度优先算法，遍历所有可测路径 2.支持运行可配置化 3.收集测试过程中log，分析崩溃 4.收集测试过程性能数据 5.点击过程可以截图并记录点击范围 6.分析测试过程性能数据，...log日志 7.分析测试结果，行程测试报告 基于上面设计思路，就可以去设计开发UI遍历的小工具。
论文调查涵盖了图像分割的最新文献，讨论了到2019年为止提出的100多种基于深度学习的分割方法。...我们比较总结了这些方法的性能，并讨论了基于深度学习的图像分割模型面临的挑战和未来的发展方向。...在流行的基准上提供了一个比较性总结，说明了用于分割目的的已审查方法的性质和性能，并为基于深度学习的图像分割提供了若干挑战和潜在的发展方向。...基于深度学习的图像分割模型 回顾了截至2019年提出的100多种基于深度学习的分割方法，共分为10类。...3.Encoder-Decoder BasedModels 另一个流行的用于图像分割的深度模型家族是基于卷积编码器-解码器体系结构的。大多数基于DL的分割工作都使用某种编码-解码模型。
【导读】本文主要介绍了基于Apache Spark的深度学习。...本文介绍了Apache Spark内部结构和工作原理，以及一些实用Spark的深度学习库，并在最后介绍了相关DL pipelines库。想要学习基于Spark分布式深度学习库的读者可以了解下。...作者 | Favio Vázquez 编译 | 专知 参与 | Fan, Hujun 基于Apache Spark的深度学习 【导读】本文主要介绍了基于Apache Spark的深度学习。...本文介绍了Apache Spark内部结构和工作原理，以及一些实用Spark的深度学习库，并在最后介绍了相关DL pipelines库。想要学习基于Spark分布式深度学习库的读者可以了解下。...这里有几种可以使用Apache Spark进行深度学习的方法，我在此列出它们： 1、 Elephas:基于Keras和PySpark的分布式深度学习框架 https://github.com/maxpumperla
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