总览 在这次编程任务中,我们会进一步模拟现代图形技术.我们在代码中添加了Object Loader(用于加载三维模型), Vertex Shader 与Fragment Shader,并且支持了纹理映射. 而在本次实验中,你需要完成的任务是: 修改函数rasterize_triangle(const Triangle& t) in rasterizer.cpp: 在此处实现与作业2 类似的插值算法,实现法向量.颜色.纹理颜色的插值. 修改函数get_projection_matrix() in

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把

UnistrokeRecognizer 单笔手写识别.手势识别 UnistrokeRecognizer : https://github.com/RichLiu1023/UnistrokeRecognizer ===>顺便点个星 此版本可以在 Egret 中直接使用. 此库的识别率非常高,完美解决我游戏中的手势! 1.自定义手势库,灵活定义各种手势 2.用量角器(快)识别算法 3.黄金分割搜索算法 Demo 使用Egret,可以自定义手势. //自定义手势添加 addGesture(name:

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

这两天看了Lenet的模型理解,很简单的手写数字CNN网络,90年代美国用它来识别钞票,准确率还是很高的,所以它也是一个很经典的模型.而且学习这个模型也有助于我们理解更大的网络比如Imagenet等等. 我这里主要是对网络配置文件做了相关注释,没时间解释了,上车:http://pan.baidu.com/s/1jH4HbCy  ,密码:5gkn 参考博客:http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51601197 现在来大致说一下Lenet的结构

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

关于手写原生ajax重要不重要,各位道友自己揣摩吧, 本着学习才能进步,分享大家共同受益,自己也在自己博客里写一下 function createXMLHTTPRequest() { //1.创建XMLHttpRequest对象 //这是XMLHttpReuquest对象无部使用中最复杂的一步 //需要针对IE和其他类型的浏览器建立这个对象的不同方式写不同的代码 var xmlHttpRequest; if (window.XMLHttpRequest) { //针对FireFox,Mozill

首先明白 动态代理和静态代理的区别: 静态代理:①持有被代理类的引用  ② 代理类一开始就被加载到内存中了(非常重要) 动态代理:JDK中的动态代理中的代理类是动态生成的.并且生成的动态代理类为$Proxy0 静态代理实例1.创建一个接口: package proxy; public interface People { public void zhaoduixiang()throws Throwable; } 2.创建一个实现类,张三,张三能够吃饭,张三可以找对象 package proxy;

这是sproto系列文章的第三篇,可以参考前面的<为sproto添加python绑定>.<为python-sproto添加map支持>. sproto是云风设计的序列化协议,用于高效的打包解包游戏协议数据.有点类似Google推出的protobuf,但是比protobuf要快.结构上有点类似cap'n Proto,但是没有打算直接使用其作为内存组织结构,因此少了数据对齐的部分.目前使用场景主要是在游戏客户端和服务器端的RPC协议上. sproto比较有趣的一点,是可以自描述,用sp

http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2012/07/17/ClownFish.html 阅读目录 开始 ClownFish是什么? 比手写代码还快的执行速度 简单,一个调用完成你要的全部功能 方便,你需要的代码已经准备好了 定义数据实体类型不再是费力的体力劳动 通用,可以非常简单地实现对多种数据库的支持 灵活,SQL语句放在哪里随便你 XmlCommand是什么? 可监控,图形的工具会告诉你每个数据访问的细节 关于示例代码 最近花了二个月的业余时间重写了

Atiit 如何手写词法解析器 1.1. 通过编程直接从正则->nfa->dfa->表驱动词法解析一条龙自动生成.那是用程序自动生成是需要这样的,自己手写完全不必要这么复杂1 1.2. 状态转移表.使用状态表比较简单,dfa比较麻烦.Dfa其实就是比较高级的状态表..1 1.3. 然后给了你代码框架(这里以nested case statement 为例):2 1.4. 源码实现2 1.1. 通过编程直接从正则->nfa->dfa->表驱动词法解析一条龙自动生成.那是用

本作业使用神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6085278.html 由于逻辑回归是线性分类(它的假设函数是一个线性函数,就是划一条直线,把数据分成了两类.可参考这篇文章中的:②使用逻辑回归来实现多分类问题(one-vs-all) 部分 的图片) 对于一些复杂的类别,逻辑回归就解决不了了.比如下面这个图片中的分类.(无法通

一.手写控件 1.手写控件的步骤 (1)使用相应的控件类创建控件对象 (2)设置该控件的各种属性 (3)添加控件到视图中 (4)如果是button等控件,还需考虑控件的单击事件等 (5)注意:View Contollor和view的关系 2.注意点 在OC开发中,Storyboard中的所有操作都可以通过代码实现,程序员一定要熟练掌握代码布局界面的能力! 设置控件监听方法的示例代码如下: [btn addTarget:self action:@selector(click:) forContro

手写代码自动实现自动布局,即Auto Layout的使用,有需要的朋友可以参考下. 这里要注意几点: 对子视图的约束,若是基于父视图,要通过父视图去添加约束. 对子视图进行自动布局调整,首先对UIView的一个属性设置,这是因为如果我们用Interface Builder,勾选Ues Autolayout,这时autoresizingMask就会被Auto Layout 取代,在手写代码时,我们就需要手动控制,代码如下 [_shadow setTranslatesAutoresizingMask

1.IIS 7 以上版本集成了两种模式,一种是经典模式,一种是集成模式(直接将asp.net框架集成到IIS中) 2.浏览器和服务器端通过什么技术来实现的?Socket(套接字),通信的语法是HTTP协议,也就是请求报文和响应报文 3.浏览器请求asp.net页面实际是请求的asp.net页面里的ProcessRequest方法 4.请求一般处理程序时,找到ashx页面后台类ashx.cs,创建类对象并调用ProcessRequest方法,生成响应报文体,发回浏览器 5.post表单提交方式:数

这其实是一个NSInvocation练习作业 GitHub源码 vk_msgSend 引子 工作中难免会遇到一些场景,开发的时候不想引入整个头文件,但是又想调用一些方法 动态创建,动态调用看起来比较酷 这种使用场景确实不常见,导入了头文件最省事,最直接,但是这种方式我觉得能搞出很多好玩的东西 一个群里聊天的时候聊到了一个场景,tableView内的cell有N种样式,在cellForRow的时候,通过NSClassFromString从字符串创建对象,然后挨个对Cell的UI赋值,接下来问题就来

转自http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188 是MNIST手写数字图片库:http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits/downloads/list 其他方法:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/5672192 使用OPENCV训练手写数字识别分类器 1,下载训

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

iOS开发UI基础—手写控件,frame,center和bounds属性 一.手写控件 1.手写控件的步骤 (1)使用相应的控件类创建控件对象 (2)设置该控件的各种属性 (3)添加控件到视图中 (4)如果是button等控件,还需考虑控件的单击事件等 (5)注意:View Contollor和view的关系 2.注意点 在OC开发中,Storyboard中的所有操作都可以通过代码实现,程序员一定要熟练掌握代码布局界面的能力! 设置控件监听方法的示例代码如下: [btn addTarget:se

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport