选用了Stanford University的CS131还有CS231n这两门课程作为素材,很多资料已经可以在这两门课程的网站上找到。
开这个新坑的目的是为了督促自己学习,同时也顺路把自己的研究项目合并到一块。
Lecture 2: Image Classification Pipeline 图像识别的流水线
Python Numpy Tutorial
图像识别是计算机视觉中的一项主要任务,想像一下,当我们已经有了一个候选标签池{dog, cat, truck, plane..}时,我们该如何将图片与这些标签池中的标签相对应呢?
这个问题,在计算机的角度看来: 一张图片,如果采用RGB模式编码的话,最终会生成一个大小为 N∗M∗3 的多维矩阵,其中 N 为图片的长度(上至下), M 为图片的宽度(左至右)
下面介绍一个简单的图片分类器(Image Classifier)
Nearest Neighbor Classifier
数据集: CIFAR-10
数据集介绍: 这是一个包含10个类标签,5万张训练图片,以及1万张测试图片的数据集,每个图片的大小为32像素*32像素
需要用到的工具:
资源:
http://www.dataguru.cn/thread-371987-1-1.html
本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦:
Markdown和扩展Markdown简洁的语法
- 代码块高亮
- 图片链接和图片上传
- LaTex数学公式
- UML序列图和流程图
- 离线写博客
- 导入导出Markdown文件
- 丰富的快捷键
Ctrl + B
Ctrl + I
Ctrl + Q
Ctrl + L
Ctrl + K
Ctrl + G
Ctrl + H
Ctrl + O
Ctrl + U
Ctrl + R
Ctrl + Z
Ctrl + Y
Markdown 是一种轻量级标记语言,它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,然后转换成格式丰富的HTML页面。 —— [ 维基百科 ]
使用简单的符号标识不同的标题,将某些文字标记为粗体或者斜体,创建一个链接等,详细语法参考帮助?。
本编辑器支持 Markdown Extra , 扩展了很多好用的功能。具体请参考Github.
Markdown Extra 表格语法:
项目 | 价格 |
---|---|
Computer | $1600 |
Phone | $12 |
Pipe | $1 |
可以使用冒号来定义对齐方式:
项目 | 价格 | 数量 |
---|---|---|
Computer | 1600 元 | 5 |
Phone | 12 元 | 12 |
Pipe | 1 元 | 234 |
定义 D
定义D内容
代码块语法遵循标准markdown代码,例如:
@requires_authorization
def somefunc(param1='', param2=0):
'''A docstring'''
if param1 > param2: # interesting
print 'Greater'
return (param2 - param1 + 1) or None
class SomeClass:
pass
>>> message = '''interpreter
... prompt'''
生成一个脚注1.
用 [TOC]
来生成目录:
使用MathJax渲染LaTex 数学公式,详见math.stackexchange.com.
更多LaTex语法请参考 这儿.
可以渲染序列图:
或者流程图:
即使用户在没有网络的情况下,也可以通过本编辑器离线写博客(直接在曾经使用过的浏览器中输入write.blog.csdn.net/mdeditor即可。Markdown编辑器使用浏览器离线存储将内容保存在本地。
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