这是关于人脸的第②篇原创！（源码在第三篇） 上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。 一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个
今天解读的论文发表在 NeurIPS2020，它从全新的角度打开GNN黑箱模型。从贝叶斯学派的代表方法——概率图模型的角度对图神经网络加以解释。它的强大之处在于生成的解释具有丰富的统计信息，能够以条件概率的形式自然的表达出节点之间的依赖关系。
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在该系列第一篇《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理》文章中，已经下载了ORL人脸数据库，并且为了识别自己的人脸写了一个拍照程序自拍。之后对拍的照片进行人脸识别和提取，最后我们得到了一个包含自己的人脸照片的文件夹s41。在博客的最后我们提到了一个非常重要的文件——at.txt。 1、csv文件的生成 当我们写人脸模型的训练程序的时候，我们需要读取
我们也可以看看这个ISP就是烧写AVR芯片进Bootloader,出现了这个Arduino.h的头文件.我们来研究一下(之后重点研究)
在实际应用中，变量之间往往存在很多的独立性假设或近似独立，随机变量与随机变量之间存在极少数的关联。PGM根据变量之间的独立性假设，为我们提供了解决这类问题的机制，PGM是以概率论以及图论为基础，通过图的结构将概率模型可视化，让我们能够了解到复杂分布中的变量之间的关系，也把概率上的复杂计算过程理解为在图上进行信息传递的过程，所以不必要过多的在意复杂的表达式计算。
（还没推完公式先贴上matlab和c的代码 from官方文档） 因为官方的shift.m直接跑起来会出问题。我这儿改良了部分代码 改sift.m % [image, descriptors, locs] = sift(imageFile) % % This function reads an image and returns its SIFT keypoints. % Input parameters: % imageFile: the file name for the image. %
注：这是一篇2019年7月发表在arXiv的论文【1】，如题目所言是对激光雷达传感器的仿真建模，以生成3D点云数据。
今天要写的是关于SAS在临床试验中自动输出频数表的程序。在临床试验中，我们会对不良事件与合并用药进行医学编码，编码后，我们会对编码进行分级频数汇总。汇总表长的什么样子呢，来见下图!
在机器学习的入门和进阶过程中，如果有一份好的 学习教程尤其是学习视频，学习效果无疑会事半功倍。就职于英伟达人工智能应用团队的计算机科学家 Chip Huyen 根据自己多年的教学和工程经验，总结了一份适合按顺序依次学习的机器学习课程清单，具体清单如下文。
选自arXiv 作者：Sergey Levine 机器之心编译 参与：张倩、刘晓坤 虽然强化学习问题的一般形式可以有效地推理不确定性，但强化学习和概率推断的联系并不是很明显。在本文中，UC Berkeley EECS 助理教授 Sergey Levine 提出了一种新的概率模型和理论框架，证明了强化学习的一般形式即最大熵强化学习与概率推断的等价性。在原则上，将问题形式化为概率推断，可以应用多种近似推断工具，将模型以灵活、强大的方式进行扩展。 概率图模型（PGM）为机器学习研究者提供了一种广泛适用的工具（K
生成随机数在日常工作中的使用率也很高。虽说Python标库自带了生成随机数的功能。但是我想写一个函数，既可以生成数字，又可以生成字符串。而且还可以指定长度，自由自在的生成需要的数据。把它放在我的工具库中，工作过程中需要的时候，随时随地调用，可不快哉。
【新智元导读】DeepMind提出了一种让神经网络进行抽象推理的新方法，类似人类的IQ测试。结果发现经典模型如ResNet得分极低，数据稍有改动就变“白痴”，而他们关注推理的架构得分高很多，如果能给出结果的符号解释，模型的预测性能和泛化性能还会显著提高。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
Tkinter 是 Python 的标准 GUI 库。Python 使用Tkinter 可以快速的创建 GUI 应用程序。
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fgrep命令是用来搜索file参数指定的输入文件（缺省为标准输入）中的匹配模式的行。fgrep命令特别搜索Pattern参数，它们是固定的字符串。如果在File参数中指定一个以上的文件，fgrep命令将显示包含匹配行的文件。
一、安装samba [root@c ~]# yum install -y samba 二、配置smb.conf [root@c ~]# cd /etc/samba/ [root@c samba]# mv smb.conf smb.conf.bak [root@c samba]# cat smb.conf.bak | grep -v '#' | grep -v ';' > smb.conf 1. 匿名共享 [root@c samba]# vim smb.conf [global]
虽然题主问的是大数据的入门，但在我看来“大数据”就是数据科学的一个高阶状态。以下内容中除个别情况，我基本上都会使用“数据科学”这个概念。数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
文 | 郭小贤 数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。 但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing；(数据预处理） 2. data interpretation；（数据解读） 3.data modeling and analysis.（数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的
微软官方发布了2023年6月的安全更新。本月更新公布了94个漏洞，包含32个远程执行代码漏洞、18个特权提升漏洞、10个拒绝服务漏洞、10个身份假冒漏洞，6个信息泄露漏洞、4个安全功能绕过漏洞、其中6个漏洞级别为“Critical”（高危），70个为“Important”（严重）。建议用户及时使用火绒安全软件（个人/企业）【漏洞修复】功能更新补丁。
今天在盒子里面看见一个小玩意,一看是个开发板.好像是3块钱买的.一直也没有用过,看看怎么玩.看了半天主控发现是atmel家的玩意儿.
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2023-04-01：当Go语言遇见FFmpeg视频解码器，使用Go语言改写decode_video.c文件，提升视频解码效率与开发体验。
sift是目前常用的local feature的描述子。sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生一些平移、旋转、仿射等匹配问题。因为早前自己要做一个图像拼接的问题，所以用到了sift。写这篇blog，是因为自己准备向CV进军，开始着手写blog来积累知识，这也是我第一篇blog，虽然这篇blog很简陋，纯属向sift致敬，但也方便一些初学者使用吧。以后也会不定期对自己的一些在CV的见解进行发表，希望能通过这个和大家相互讨论。如果您想对其原理有个透彻的理解，可以参考下面这篇blog，博主写的非常详尽 —— [ sift算法详解 ]
""" ###################################################################### SlideShow: a simple photo image slideshow in Python/tkinter; the base feature set coded here can be extended in subclasses; ###################################################################### """
我们可能很少遇到需要判断图片类型的情况，因为通过扩展名一下子就判断出来了，但是从网上大量的下载图片，将它们作为机器学习的材料时，可能会遇到大量的图片只有数据没有扩展名的情况，为了将图片信息标准化，你就需要确定每一张图片数据的类型，到底是 jpg、png 还是 bmp 呢？ 遇到这种状况，该怎么办呢？去一个个尝试不同的软件打开吗？显然不是个事儿。你可能想通过解读文件信息来确定，请先别忙，让 imghdr 上！
当然，除了这三种预定义的算法外，我们可以自己写深度学习算法或者其他机器学习的分类算法来进行人脸识别，这里不再详述。
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing;(数据预处理） 2. data interpretation;（数据解读） 3.data modeling and analysis.（数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据； 2、我们想看
下载地址：https://www.pgm-solutions.com/rcode，R code
详细介绍参考：http://blog.csdn.net/mingzznet/article/details/9172585
基于机器视觉模块OpenMV采集车道、红绿灯、交通标志等模拟路况信息，实现一辆能车道保持、红绿灯识别、交通标志识别、安全避障以及远程WiFi控制的多功能无人驾驶小车。
已解决：_tkinter.TcLError: couldn’t recognize data in image file “Image/nakamuraan.gif”
嗯，这是一篇SAS编程的中的小技巧，不知是否记得小编之前写过一篇SAS-编程中的小技巧（可点击跳转），嗯，这又是一些编程中相关的小技巧。接下来小编将一一介绍这几个小技巧。
上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。 一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个40个人，每人采取10张人脸头像构成的一个人脸
原题目如下： 机器学习应该准备哪些数学预备知识？ 数据分析师，工作中经常使用机器学习模型，但是以调库为主。 自己一直也在研究算法，也裸写过一些经典的算法。 最近在看PRML这类书籍，感觉有点吃劲，主要
This is the Computer Systems A summative coursework. The coursework is worth 80% of the unit mark. It is to be completed in your programming pairs. You must report any change to your pairing to the unit director before starting your assignment. It runs over 4 weeks (5 weeks including the reading week) and the deadline for submitting all your work is Friday 3rd December 13:00.
tensorflow，pytorch，mxnet每一个主流的深度学习框架都提供了相对应的可视化模板，那有没有一种方法更加具有通用性呢？我们会在论文中，相关文献中看到各种神经网络可视化的图形，有平面图形，三维立体图形，觉得很美观，你一定很好奇，这是不是使用绘图软件画的，还是只是用办公软件画的？对于人工智能研究者，那就太low了，人工智能都搞得定，还能被几幅图像给难住？本文带你一文看尽常用的一些神经网络可视化的开源项目。
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing; 2. data interpretation； 3.data modeling and analysis. 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据； 2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律； 3
微软官方发布了2023年11月的安全更新。本月更新公布了83个漏洞，包含18个远程执行代码漏洞、18个特权提升漏洞、11个身份假冒漏洞、6个信息泄露漏洞、6个安全功能绕过漏洞、5个拒绝服务漏洞，其中3个漏洞级别为“Critical”（高危），57个为“Important”（严重）。建议用户及时使用火绒安全软件（个人/企业）【漏洞修复】功能更新补丁。
A survey on Bayesian deep learning贝叶斯深度学习综述
今天给大家Share的是关于CSV导入SAS、以及filename获取文件夹名称、文件名称 ----Setup~
呵呵昨天花了一个圆，今天想画个太极图，我知道没啥技术含量，但是挺有意思的，希望各位看官不要鄙视我不务正业，画完此图，不再做这些事情。 先展示下画出来的图像的情况，因为不支持pgm格式的图像，所以我用的
map话题的类型是nav\_msgs::msg::OccupancyGrid。使用下面的命令可以查询该类型的数据结构。
今天这张照片火了。连正主吴恩达都在推特上转发了这张黑白照片。吴恩达回忆说，这张照片拍摄于大概20年前~
最近几天发现库里有坏块了，环境是11gR2, linux平台的64位的库。以下是我的修复办法，基于dbms_repair做的在线修复，也可以基于备份rman来修复，archivelog,noarchive log可能修复的方式有所不同。 -->首先从alert.log里面发现如下的错误。 DDE: Problem Key 'ORA 1110' was flood controlled (0x1) (no incident) ORA-01110: data file 8: '/dbTS2/oracle/TES
我们在以往的UI自动化测试中，可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作，来完成UI方面的自动化测试，但是在地图业务测试中，这种方式是无法完成的，地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的，比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度，但通过图像识别也是一个不错的思路，今天我们介绍一下利用图像识别的方式，在地图测试做一些应用。下面我们介绍今天的主角——OpenCV
昨天的一篇文章，关于ssh命令的几个使用小技巧(r11笔记第27天)，也收到了不少朋友的反馈，其中有个朋友提议说还是用pssh吧，我想想也是。 对于pssh早有耳闻，但是一直没有尝试用过。自己体验了一番，感觉确实不错，对于我们日常碰到的批量操作都可以胜任。当然还有很多可选方式，比如pgm,fabric,puppet,ansible等，只要能实现需求，怎么玩都是套路，而且也急不得，一个学明白了学其他的就会容易很多。 关于pssh的p是什么含义，我和朋友还讨论过，到底是python还是p
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸，这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
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