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  1. emacs 使用

    五 19 十月 2018

    最近把报告给写完了,暂时是不想再碰了,突然想起了emscs,这次就学下,网站是emacs中国,由于之前学过一点,所以这次学的比较快。

    看tutorial

    大概要花个半小时到一个小时,总结下:

    • 关于screen-ful的命令,c-vm-vc-l,其中前两个类似pagedown和pageup,最后的那个用于控制鼠标所在行在界面的位置;

    • 移动的命令,c-n(ext)、p(revious)、b(ackward)、f(orward)、(c-a c-e),特殊的移动到文本最前端和最后端(m-s- <、>)同时m-(npbf)也对应,对应关系是: | c(trl) | m(eta) | |---|---| | 字符 | 单词 | | 一行 | 句子 |

    • 删除(c-d、m-d),移除(c-k、m-k)查找(c-s …

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  2. 17天背GRE单词

    六 06 十月 2018

    最近需要背六级单词,在淘宝网上买了这本书《17天搞定GRE单词》,看完发现很不错,里面关于背诵、记忆的概念值得学习。

    概览

    这本书的主要概念是重复,也就是艾宾浩斯曲线,基于此,然后根据背单词的特性给了具体的建议。

    很小的小册子,分为理论和背单词法,后面加了常见问题、背词法点评和心得体会等“凑字数”的内容,当然免除了找贴吧、知乎的时间,算是丰富内容。

    理论

    • 动机与信心原则:相信自己能够完全记住,然后要吃苦。从我读大学开始,感觉很大一部分考英语的同学都是没打算记多少单词,然后“裸考”,靠自己高中学的单词。从某方面讲,学英语也很“无用”,因为确实用不太到,但对于想了解最新的资料、信息的同学来讲,英语可以说是必备技能,单词很重要,必须记住。

    • 时间分配原则:不要在一个单词上花太多时间,多重复背。不要急于求成,要有计划、科学的背单词。

    • 数量与质量的关系原则:每天记住的单词数量是和规模有关系的,每天记300个以上的单词,短时间内记住,不要拖太久 …

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  3. mex调用opencv

    五 21 九月 2018

    最近在学习opencv3,突然想到matlab能不能用opencv,下面是笔记。

    使用mex

    不用多说,首先肯定是能正常使用mex,需要安装c++环境,由于我使用的是Windows,所以visual studio是最好的,当然mingw也行。安装好后,直接运行:

    mex -setup c++
    

    显示为:

    MEX 配置为使用 'Microsoft Visual C++ 2017' 以进行 C++ 语言编译。

    警告不用管它,接下来需要使用opencv。

    调用openCV

    我将openCV安装在了D:\Program Files\opencv这个目录,当编写好c++文件后,有两种调用方式,注意这里文件名是featureExtra.cpp,改成你自己的就可以了。

    % 第一种,其中最后面的opencv_worldxxx根据版本的不同而不同,
    % 具体的在-L的目录下,vcxx表示visualstuio的版本,这里是vc15
    % 3.4 …
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  4. 表达式去括号

    六 15 九月 2018

    昨天做了道算法题,感觉有点局限性,今天重新修改了下。

    数据格式

    类型:string

    样例

    输入:a+b-(c+d+(e+f-(c+d))-(g-e))-d,没有空格,而且只有'+'、'-'、'('和')'。

    输出结果:a+b-c-d-e-f+c+d+g-e-d

    代码

    代码逻辑是:

    • 从第一个字符开始处理,将非'('的保存到ss中,直到遇到'(';
    • 调用process_bracket程序,继续处理后面的字符,直到遇到右括号,跳出循环;
    • 由于存在嵌套的括号,所以根据ss最后一个符号来判断正负号;
    • 如果是负号,则将'+'变成'-',将'-'变成'+',其余不变,保存到ss中;
    • 如果是正号,不做处理,保存到ss中;
    • 如果是左括号,迭代调用process_bracket程序 …
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  5. openCV配置c/c++开发环境

    五 10 八月 2018

    由于开发openCV需要用到c++,所以配置了相应的环境。现在处于学习阶段,所以环境不是很重要,这里记录下在macos上的配置。

    安装openCV

    brew install opencv
    

    安装vscode及其插件

    为了通用性,这里选用编辑器的方式,vscode直接在官网进行下载,插件包括c/c++、vscode-clangd、bracket pair colorized、xmake。

    安装xmake

    brew install xmake pkg-config
    

    xmake是构建工具,用起来比cmake舒服很多,pkg-config是用来提供编译指令的,在xmake.lua中,

    加入下面两句。

    add_cxflags("$(shell pkg-config opencv --cflags)")
    add_ldflags("$(shell pkg-config opencv --libs)")
    

    使用

    vscode加上xmake插件后,使用起来很舒服,最下面一排有很多按钮,可以直接点击编译、运行、调试。

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  6. 在Ubuntu 18.04下安装CUDA9.1

    二 24 七月 2018

    由于有台服务器一直闲置在那里,所以给配了个tensorflow-gpu的环境。电脑用的ubuntu18.04,而到现在为止,官方最新的tensorflow-gpu是不支持cuda9.1的,至于为什么要装9.1,是因为用的ubuntu内置的包,下面简要说下安装的过程:

    安装NVIDIA驱动

    sudo apt install nvidia-driver-390
    

    安装cuda

    sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
    

    安装cudnn 7.1

    这个是在官网直接下载的,网速不好的话可以在百度云找到相应的文件,然后通过pandownload之类的工具下载。

    安装tensorflow

    由于官方还不支持cuda9.1,所以找的别人编译好的wheel文件,网上有很多,这里提供个我找的网站,选择相应的即可,MKL是Intel提供的加速工具,到目前为止还不太稳定,如果没安装的话,选择no MKL的包。

    任意测试下tensorflow是否安装成功

    import tensorflow as tf
    mnist = tf.keras.datasets.mnist …
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  7. 阅读《数字图像处理(MATLAB版)》笔记

    二 03 四月 2018

    阅读《数字图像处理(MATLAB版)》,这里作个笔记,记录学过的东西,方便时时复习。

    序言

    这一章介绍了MATLAB的一些基础语法知识,像基础的运算、函数控制语句。其中我个人觉得匿名函数很有意思,以前只是看到有@符号,但没具体用过,这里作下记录。

    @表示函数句柄,可以作为函数别名匿名函数,下面是简单的例子。

    % 函数别名,f函数可以当成sin函数使用
    f=@sin;
    % 匿名函数,g(x)函数用来求x每个元素的平方
    g=@(x) x.^2;
    

    灰度变换与空间滤波

    这一章主要是介绍灰度变换和空间滤波,其中,灰度变换有图像变换(imadjust,图像反转、简单灰度扩展)、图像拉伸(stretchlim,对数及对比度拉伸变换),直方图匹配(直方图相关算法、直方图均衡histeq …

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  8. 使用foobar提高本地播放音质

    一 19 三月 2018

    播放无损音乐aoe之类的,用foobar2000+waspai比较好点,如果用电脑的话。

    下载无损音乐的网站,上面有很多。

    安装wasapi

    安装好foobar后,\(File\rightarrow Preference\),点击Components,点击下面的蓝色链接,在里面找到有WASAPI output support,同样在这个界面里有Install按钮,选择下载的文件就安装好了。

    配置wasapi

    点击\(Playback\rightarrow Output\),里面Device有两类WASAPI的选项:event和push,选择含扬声器的那两个其中一个,关于这两个的区别,网上有解释。

    我选择的是push,然后format选择32-bit

    点开\(Advanced\rightarrow Playback\),点开WASAPI,点击含push mode …

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  9. 《统计学习方法》-支持向量机

    三 31 一月 2018

    支持向量机是找到一个间隔最大的超平面,最大的将不同类数据分开。

    线性支持向量机

    模型

    硬间隔:

    $$ 分界面:\omega x+b=0\\ y=sign(\omega x+b) $$

    软间隔:

    $$ 分界面:\omega^* x+b^*=0\\ y=sign(\omega^* x+b^*)\\ 其中\omega^*的解是唯一的,而b^*的解是在一个区间内 $$

    策略

    采用的是最大间隔的策略,也就是最小的分类误差,在解最大化点\(x_i\)到超平面的距离\(\gamma_i = y_i(\frac{\omega x_i}{\left \| \omega \right \|}+\frac{b}{\left \| \omega \right …

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