1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)

一.GMP模型原理first: 1. 全局队列:存放待运行的G2. P的本地队列:同全局队列类似,存放待运行的G,存储的数量有限:256个,当创建新的G'时,G'优先加入到P的本地队列,如果队列已满,会把P本地队列中一半的G移动到全局队列3. M线程:M运行G需要先获取P,然后从P本地队列中取G运行,如果P本地队列为空,M会把全局队列中一批G移动到P本地队列或去其它P队列中偷一半G到P本地队列,M运行G,G执行完后,M会从P获取下一个G,不断重复执行4. P列表:所有的P都在程序启动时创建,并保

0.引言  利用机器学习的方法训练微笑检测模型,给一张人脸照片,判断是否微笑:   使用的数据集中69张没笑脸,65张有笑脸,训练结果识别精度在95%附近: 效果: 图1 示例效果 工程利用python 3 开发,借助Dlib进行 人脸嘴部20个特征点坐标(40维特征)的提取, 然后根据这 40维输入特征 和 1维特征输出(1代表有微笑 / 0代表没微笑)进行ML建模, 利用几种机器学习模型进行建模,达到一个二分类(分类有/无笑脸)的目的,然后分析模型识别精度和性能,并且可以识别给定图片的人脸是

word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型. 模型原理 语言模型的基本功能是判断一句话是否是自然语言, 从概率的角度来说就是计算一句话是自然语言的概率. 直观地讲"natural language"这个词组出现的概率要比"natural warship&q

Select模型原理利用select函数,判断套接字上是否存在数据,或者能否向一个套接字写入数据.目的是防止应用程序在套接字处于锁定模式时,调用recv(或send)从没有数据的套接字上接收数据,被迫进入阻塞状态. select参数和返回值意义如下:int select ( IN int nfds, //0,无意义 IN OUT fd_set* readfds, //检查可读性 IN OUT fd_set* writefds, //检查可写性 IN OUT fd_set* exceptfds,

Select模型原理 利用select函数,推断套接字上是否存在数据,或者是否能向一个套接字写入数据.目的是防止应用程序在套接字处于锁定模式时,调用recv(或send)从没有数据的套接字上接收数据,被迫进入堵塞状态. select參数和返回值意义例如以下: int select ( IN int nfds,                           //0,无意义 IN OUT fd_set* readfds,      //检查可读性 IN OUT fd_set* writefds

asp.net请求响应模型原理随记回顾: 根据一崇敬的讲师总结:(会存在些错误,大家可以做参考) 1.-当在浏览器输入url后,客户端会将请求根据http协议封装成为http请求报文.并通过主socket创建新的socket对象传输请求报文.(请求服务器端的端口为80端口) 2.当socket到达80端口后,这时监听80端口的socket会创建新的socket代理来,开辟新的socket端口,进行通信,请求报文信息会被操作系统的内核模式kernalModel的http.sys(驱动级别)进行解析

1.Actor模型 在使用Java进行并发编程时需要特别的关注锁和内存原子性等一系列线程问题,而Actor模型内部的状态由它自己维护即它内部数据只能由它自己修改(通过消息传递来进行状态修改),所以使用Actors模型进行并发编程可以很好地避免这些问题,Actor由状态(state).行为(Behavior)和邮箱(mailBox)三部分组成 状态(state):Actor中的状态指的是Actor对象的变量信息,状态由Actor自己管理,避免了并发环境下的锁和内存原子性等问题 行为(Behavio

在Dubbo整体架构分析中介绍了Dubbo中除了Service和Config层为API外,其他各层均为SPI,为SPI意味着下面各层都是组件化可以被替换的,也就是扩展性比较强,这也是Dubbo比较好的一点. JDK中标准SPI原理 Dubbo增强的SPI功能是从JDK标准SPI演化而来的,所以有必要先讲讲标准SPI的原理. JDK中的SPI(Service Provider Interface)是面向接口编程的,服务规则提供者会在JRE的核心API里面提供服务访问接口,而具体实现则由其他开发商提

1. 模型原理 1.1 论文 Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN. 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关性. 1.2 网络结构 TextCNN的详细过程原理图如下: TextCNN详细过程: Embedding:第一层是图中最左边的7

Holt-Winters模型原理分析及代码实现(python) from:https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78051192 引言 最近实验室老师让我去预测景区内代步车辆的投放量,于是乎,本着“一心一意地输出年富力强的劳动力”这份初心,我就屁颠屁颠地去找资料,然后发现了Holt-Winters模型 , 感觉这个模型可以有,于是就去研究一番,并总结成这篇博客了. 原理分析 移动平均(The simple moving average

在阅读本篇文章之前,我所理解的和上网了解到的java内存模型原理如下: 不同架构的物理计算机可以有不一样的内存模型,Java 虚拟机也有自己的内存模型.Java 虚拟机规范中试图定义一种 Java 内存模型(Java Memory Model,简称 JMM)来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异,以实现让 Java 程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果,不必因为不同平台上的物理机的内存模型的差异,对各平台定制化开发程序.更具体一点说,Java 内存模型提出目标在于,定义程序中各个变量的访

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习.小样本学习 三.生成对抗网络 GAN 综述 说到小样本学习,就想说比较时髦的生成对抗网络GAN.别误会,生成对抗网络并不是只针对小样本生成,还有很多别的丰富应用. 1. GAN GANs是一种结构化的概率模型,由两个对立的模型组成:生成模型(G)用于捕获数据分布,判别模型(D)用

1.回调函数:把一个方法A当一个参数值传递到另外一个函数B中,在B执行的过程当中我们随时根据需求让A方法执行:   什么是回调 :它是异步编程基本的方法,需要异步处理的时候一般采用后续传递的方式,将后续逻辑作为起始函数的参数. PS:典型的异步方法有:setTimeout,回调函数,ajax,事件:   回调函数: function A (){ } function B (fn) { fn(); fn(); } B(A);     2.数组sort()方法中回调函数实现排序的原理:   var

osg中使用MatrixTransform来实现模型的平移/旋转/缩放 转自:http://www.cnblogs.com/kekec/archive/2011/08/15/2139893.html#undefined MatrixTransform是从Transform - Group继承而来,因此可以在它的下面挂接Node对象. 通过设置其矩阵,来实现其下子节点的模型变换. -- 用局部坐标系来理解(局部坐标系又称惯性坐标系,其与模型的相对位置在变换的过程中始终不变) 如下代码: // 创建

使用环境 unity3D 5 pro vuforia 4 ios 8.1(6.1) xcode 6.1(6.2) 1.新建unity3d工程,添加vuforia 4.0的工程包 Hierarchy中 删除原有camera 添加ARCamera 添加ImageTarget 2.在vuforia网站申请key license以及上传自己的需要识别的图片.成功后下载图片包,并添加进unity3D工程.设置工程 成功在ARCamera中 Inspector - App License Key添加key

Java中的Annotation(2)----Annotation工作原理 分类: 编程语言2013-03-18 01:06 3280人阅读 评论(6) 收藏 举报 上一篇文章已经介绍了如何使用JDK的三个标准Annotation,本文将介绍Annotation的原理,以及如何自定义Annotation,并利用Annotation来完成一些实际的功能. 定义Annotation 定义新的Annotation类型使用@interface关键字,这从一定意义上说明Annotation和接口的定义是有

我们首先来看Android中为APP创建快捷方式的原理: 从图上可以看出,Android大致分7步完成快捷方式的创建: 第一步:Android系统的launcher程序会调用它的pickShortcut()方法去启动系统的pickActivity程序(应用): 第二步:pickActivity程序(应用)启动后会调用它的CheckIntentFilter()方法,去在系统中寻找可以创建快捷方式的应用有哪些,并且列举出来.只要第三方                     App用<Intent-

Adding a model to an ASP.NET Core MVC app在 asp.net core mvc 中添加一个model (模型)2017-3-30 8 分钟阅读时长 本文内容1. Add a data model class添加一个数据模型类2. Scaffolding a controller控制器基架3. Add EF tooling and perform initial migration添加EF工具并做基本迁移4. Test the app测试应用5. Depen