2.1-面向对象方法的特性 1.面向对象方法的四个基本特征：抽象、封装、继承、多态。 抽象：忽略问题中与当前目标无关的方面，只关注有关的方面。面向对象方法采用（数据抽象）方法来构建程序的类与对象。 过程抽象是将整个系统的功能划分为若干部分，强调功能完成的过程和步骤，而隐藏其具体实现；数据抽象是将系统中需要处理的数据和这些数据上的操作结合在一起，抽象成不同的抽象数据类型，每个抽象数据类型既包含了数据，也包含了针对这些数据的操作。 封装：信息隐蔽技术。利用抽象数据类型将数据和基于数据的操作封装在一起；用户只能看到对象的…
特殊应用：人脸识别和神经风格迁移 1.人脸识别（Face Recognition） 人脸识别包括两个部分： （1）验证（Verification） 输入图像，名字/ID；输出所输入的图像是不是所要验证的那个人。 （2）识别（Recognition） l 拥有K个人的数据库。 l 得到一个输入图像。 l 如果输入图像是这K个人之一，输出ID；否则的话，输出“未识别”。 人脸识别问题相对于人脸验证来说具有更高难度。对于一个验证系统来说，如果拥有99%的精确度，则这个系统已经有很高的精…
卷积神经网络 — 目标检测 1. 目标定位&特征点检测-目标检测 图片检测的三个问题： （1）分类问题：区分图片是汽车亦或是其它； （2）目标定位：判断是否是汽车并确定其位置； （3）目标检测：源图中有多个不同的物体，分析确定该物体是什么并确定位置。 （1）目标分类与定位 如图1所示。Softmax后面可以有多个输出，其输出结果是各项目标的可能性。 定位最关键的就是输出图中红圈的中心点的坐标（bx,by），然后就是它的宽bw和高bh。通常以图片的左上角坐标为(0,0)，右下角为(1,1)。 图1 …
习题1：字符串排序 用Java编写一个能对一组字符串按字典序升序排序的程序 输入为N和N行字符串，需要按行输出字符串升序排序的结果 如输入3AbcAbeAbd输出：AbcAbdAbe 代码： import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.Arrays; import&n…
卷积神经网络 — 深度卷积模型 1. 经典的卷积网络 本节，吴恩达教授介绍了几种经典的神经网络模型，分别是LeNet、AlexNet、VGGNet，并且提到了后面要介绍的ResNet（残差网络）和Google的Inception。接下来对本节介绍的网络分别做一个简单的介绍。 （1）LeNet-5： 如图1 所示。LeNet-5主要针对灰度设计，所以其输入尺寸比较小，大小为32×32×1（灰度图像没有三维的RGB）。 图1 从图中可以看出，在LeNet的经典模式中：随着网络深度增加，图像的大小在缩小，但是通…
卷积神经网络 — 卷积神经网络基础 本部分整理了吴恩达课程学习笔记，但是并没有完全按照课程顺序，而是做了一些调序和删减。 1.边缘检测 卷积神经网络之所以叫卷积神经网络，是因为它包含有卷积操作。下面是在利用卷积实现边缘检测的过程： 边缘检测包括水平检测和垂直检测等多种类型，如上图所示。 ①垂直边缘检测： 为了方便描述，在这里用灰度图像来表示，即是一个height×width的矩阵。课程里采用的是一个6×6的图片，以及一个3×3的filter（即卷积核）进行卷积运算。如图所示： 其实，其计算过程是非常容易理…
1.首先可以安装VS也可以不安装VS。VS可以安装2013/2015/2017版本。 2.然后下载CUDA9.0版本。目前最新版本是CUDA9.1版，但是貌似Tensorflow目前还不支持CUDA9.1版。 下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 点击legacy release，然后选择相应的版本和操作系统。 如图所示。一般情况下选择exe[local]版本，然后选择下载base installer。下载之后，然后进行安装。具体不再叙述。 3.然后下载…
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davidcheung 发布于 5 个月前（02月09日）
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