tensorflow的Graph和Session

关于tensorflow的Graph和Session,官网介绍在这里,https://www.tensorflow.org/programmers_guide/graphs

Graph和Session是tensorflow中的最基本的概念,但由于最初没有把他们俩的特征搞得特别清楚,因此踩了很多坑。这两个概念必须搞得特别清楚,尤其是在多线程编程的时候。

graph即是利用tensorflow构建的网络图。在没有指定graph时,当前线程的所有网络结构都会存在一个默认graph当中。

当然如果不想采用这个默认gra [Read More…]

leetcode刷题笔记

这篇博客集中记录leetcode刷题笔记,持续更新,主要记录一些简单的题。有些困难一点的或值得反复学习的题将另写文章记录。

TWO SUM

很简单的一题,关键在于速度。可以考虑hash表。直接贴代码。

Add Two Numbers

这题考的是链表相加。最初我把链表里的数转成int 再相加,完全没有考虑溢出问题。最保险的做法应该是将链表里的数逐个相加,并处理好进位。以下是教程里的代码。

Integer to Roman

[crayo [Read More…]

利用pyinstaller将python程序打包成.exe

最近在windows平台用pyqt5编写了一个图形界面,需要打包成可执行的.exe文件。尝试了许多方法失败之后,我选择了使用pyinstaller进行打包。我的环境是win7 64位+python3.6,亲测可用(pyinstall官方文档写着不支持python3.6的)。试了pyinstall官网的版本,发现无法使用,我用的是github中的https://github.com/pyinstaller/pyinstaller

步骤1:

从https://github.com/pyinstaller/pyinstaller下载最新的pyinstall-develop包,并解压。

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"Deformable Patterned Fabric Defect Detection With Fisher Criterion-Based Deep Learning" 学习笔记

这篇文章提出了一种比较新颖的利用自编码网络进行缺陷检测的方案。作者改进了SDA,提出了Fisher Criterion-Based SDA(FCSDA)。SDA是Stacked Denoising Autoencoders的缩写。其创新点有两个。第一,采用Fisher Criterion-Based SDA即(文中所说的FCSDA)进行自编码学习,检测缺陷;第二,训练另一个FCSDA来尽可能消除缺陷,得到没有缺陷的背景,与缺陷样本进行比较,分割出缺陷。该方法实现了在缺陷样本较为匮乏的情况下进行缺陷检测和缺陷分割。

预备知识——Stacked Denoising Autoencoders(S [Read More…]

Reverse Interger笔记——对于整型溢出的处理

最近开始刷leetcode。有些看起来很简单的题目做起来才发现要处理每种情况,每种异常,还是很费脑筋的,而且做过之后容易忘记。于是我决定在博客中记录一些解题思路,加深印象,举一反三。

算法第七题,Reverse Integer,题目如下。

Given a 32-bit signed integer, reverse digits of an integer

Assume we are dealing with an environment which could only hold integers within the 32-bit signed integer range. F [Read More…]

“Deep Multi-task Learning for Railway Track Inspection” 论文笔记

“Deep Multi-task Learning for Railway Track Inspection” 论文笔记

这篇博客将分享一篇论文《Deep Multi-task Learning for Railway Track Inspection》。论文提出了一种将浅层学习与深度学习相结合的方法,超过了单纯采用深度学习的效果。浅层学习与深度学习结合也是一个很多人都在谈论的事情。我曾一直觉得这种想法完全是一种想当然的没有任何依据的想法。因为深度学习追求的是一种端到端的训练方式,而不会想着将训练隔离成两个部分。在一些级别不高的期刊里面经常能看到这样一些文章,首先用深度神经网络做一些训练,再简单地利用SVM或其它模型将后面的全连接层换掉。我认为这种做法意义不大。之所以详读这篇文章,是因为它将浅层学习模型“嵌入”神 [Read More…]

Python基础操之常见文件操作

os库

1  os.remove()    删除一个文件

2  os.listdir()    返回指定目录下的所有文件和目录名

3 os.path.isfile()和os.path.isdir()    返回给出的路径是否一个文件或目录。

4 os.path.exist()    函数用来检验给出的路径是否真地存在

5 os.path.split(name)    分割文件名与目录(事实上,如果你完全使用目录,它也会将最后一个目录作为文件名而分离,同时它不会判断文件或目录是否存在)

6 os.path.splitext()    分离文件名与扩展名

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利用深度学习进行语义分割学习笔记

利用深度学习进行语义分割学习笔记

语义分割的目标是自动从一张图像中分割出前景,并识别前景的类别,如下图所示。利用深度学习进行语义分割的开山之作Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation提出用1×1的卷积层代替全连接层,使图像的几何信息得以保留,这样一来,就可以逐个像素地构建loss。这一方法简称FCN。后来,Deeplab系列方法(DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs)又再FCN [Read More…]

决策树(Decision Tree)学习笔记(二)

决策树(Decision Tree)学习笔记(二)

上一篇博文介绍了决策树的基本概念,对决策树相关的五个问题进行了解答。这篇博文将介绍常见的ID3、C4.5和CART算法,并介绍sklearn中的决策树算法。

ID3算法

ID3算法可以处理基本的情况——离散的属性,没有遗漏的信息等。将信息增益作为质量测量的指标。

1)决定分类属性

2)对目前的数据表,建立一个节点N。

3)如果数据表中的数据都属于同一类,N就是树叶,在树叶上标上所属的那一类。

4)如果数据表中没有其他属性可以考虑,N也是树叶,按照少数服从多数的原则在树叶上标上所属类别。

5)否则,根据平均信息期望值E或Gain值选出一个最佳属性作为节点N的测试属性。 [Read More…]

决策树(Decision Tree)学习笔记(一)

决策树(Decision Tree)学习笔记(一)

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博客最近才开始用,过去两年学习的算法很多都缺乏总结。最近在复习总结一些经典的机器学习方法和图像处理算法,包括这篇博文要总结的决策树。决策树是一种经典的统计学习方法,在上世纪八九十年代提出和完善,直到今日都还有许多基于决策树的改进方法产生。另外其它一些机器学习模型,如adaboost等也经常会用到决策树。

决策树基础

决策树是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

决策树相关的重要算法包括

1、CLS学习系统( [Read More…]