原文代码： https://github.com/kevinlin311tw/caffe-cvprw15 研究背景 在基于内容的图像检索（CBIR）中，使用深度学习的最为简单的方式是使用神经网络特征层的输出用于计算空间距离来判断相似度，但这样会导致浮点型数据储存消耗和维度灾难。 实际策略是使用近似最近邻（ANN）技术或基于Hash的方法来进行加速。这些方法将高维特征投影到较低维度空间，然后生成紧凑…
Linux 静默安装 weblogic12c JDK下载地址： https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/java-archive-javase8-2177648.html 下载 jdk-8u131-linux-x64.rpm 版本 Weblogic下载地址： https://www.oracle.com/technetwor…
一.成功、失败和校验 如果测试方法执行完成没有发生任何异常，或者发生了预期的异常，则认为测试成功(关于@Test注解上的exceptedExceptions属性，可以参考文档)。 测试方法可以有抛出异常或用各种断言(assert关键字)组成，“assert”失败将处罚一个AssertErrorException，该异常会将测试方法标记为失败。 测试方法校验例子： @Testpublic void …
文章目录 公式介绍 量化零点 z z z 在离散化过程中的作用 量化尺度 s s s 在离散化过程中的作用 量化尺度 s s s 和量化零点 z z z 联合作用 公式介绍 本人初入模型量化的坑，对量化的一些过程还不是很理解，于是做了一些可视化的小实验，来帮助更好地理解公式。 下面的公式来自于论文《LEARNED STEP SIZE QUANTIZATION》(ICLR, 2020) 和《LSQ+…
我们在初始学习的时候，发现会有一个camera.position.z = 5;当我们不设置此项的时候，是看不到物体的。从z的设置我们可以看到，物体向我们眼镜的前方移动了，可以进一步验证后，我们得出它的坐标系如下 而物体和相机的位置关系，可以说相机和物体是重合在一起的。我们对相机进行移动之后方可看见渲染的3D物体。 版权声明：本文为qq_39966730原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权…
https://www.toutiao.com/a6700690948671668747/ 这是简单介绍神经网络的知识，并介绍一种特别的神经网络— 多层感知器(Multi Layer Perceptron,MLP) 。 翻译自 https://ujjwalkarn.me/2016/08/09/quick-intro-neural-networks/ 这篇文章并不涉及到对数学公式的推导，只是简单介绍…
制作Dockerfile FROM alpine:3.6 RUN echo -e "http://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.6/main\nhttp://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.6/community" > /etc/apk/repositories ENV LANG en_US.UTF-8 RUN apk add -U tz…
.5非线性优化 （0）回顾 SLAM问题的数学表达 定义：x：表示自身位置，x1，x2 … xk y: 表示地图的路标，y1, y2 … yn 运动：从 k-1 时刻到 k 时刻，位置 x 如何变化，因此，运动方程即 k 时刻的位置需要借助 k-1 时刻的位置与输入uk确定。即： x k = f ( x k − 1 , u k , w k ) x_k=f(x_{k-1},u_k,w_k) x …
首先先来一个案例简单模拟一下： List<String> wifes = new ArrayList<String>(); List<String> husbands= new ArrayList<String>(); for(int i=0;i<8000;i++){ wifes.add(new Wife(i, i+"的妻子", "000"+i…
视频中运动目标检测的一种思路是，通过区分视频中静止和运动的部分，提取出运动的部分就是我们的检测目标。 背差法是：如果事先拍好静止的背景，每一帧的图像与背景图像相减可以得到差异的部分，差异的部分就是运动目标。下面举两张图片的例子来体会： 上图使用absdiff图像减法函数，代码如下： //二值化腐蚀膨胀学习，帧差法和背景差法对比测试 #include<opencv2\opencv.hpp>…