cs231n笔记 - lecture11
分割 定位 识别 - spatial pixels in images
语义分割：在一张图中分割聚类出不同物体的pixel
物体识别：多物体 2d 和 3d
sematic segmentation + object detection = instance segmentation
语义分割
in
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ubuntu安装并配置Clion+OpenCV
安装OpenCV3Step 1：更新12sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade
Step 2: 安装OS包注意一定要确保都安装了，不然后面可能有问题
123456789101112131415161718192021222324252627sudo apt-g
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leetcode升级记-初级
最近在努力的找工作，所以开始刷算法题了。昨天突然发现leetcode的官方中文版，但是没有讨论版面，好的一点是探索功能里有刷题指南，适合我这个懒人。好久没写算法了，从初级开始！
然后许个愿可以找到心仪的工作。
数组从排序数组中删除重复项给定一个有序数组，你需要原地删除其中的重复内容，使每个元素只出
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吃瓜 - 支持向量机
间隔与支持向量对于给定训练样本集$D = {( \boldsymbol{x}_1,y_1),(\boldsymbol{x}_2,y_2),…,(\boldsymbol{x}_m,y_m)}$，分类学习最基本的想法就是基于训练集$D$在样本空间中找到一个划分超平面将不同类别的样本分开。
但是实际上存在
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吃瓜 - 决策树
基本流程决策树是基于树结构来进行决策的，类似于人类面临决策问题时的处理机制，决策过程的最终结论对应了我们所希望的判定结果。
决策过程中提出的每一个判定问题就是对某个属性的测试，测试结果是导出最终结论或是进一步的判定问题，且考虑范围是在上次决策结果的限定范围之内。
训练一棵决策树大致需要这么几个步骤：
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cs231n笔记 - lecture5
Convolution Neural Network卷积神经网络和上一章讲的常规神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再进行激活函数运算。整个网络依旧是一个可导的评分函数：该函数的输入是原始的图像像素，输出是不同类别的
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cs231n笔记 - lecture3
Recall from last lecture上一节课介绍了几个重要的问题：
图片识别的困难与挑战
数据驱动的方法：kNN
线性分类器：评分函数(score function)和权重矩阵W。
但是从上节课例子中还有两个问题需要解决：
不同的权重在不同图片上的作用效果差别很大，可能理想可能糟糕
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