其他

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在spark2.0以上版本中，存在兩種對機器學習演算法的實現庫MLlib與ML，比如隨機森林： org.apache.spark.mllib.tree.RandomForest 和 org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassificationModel 兩種庫對應的使用方法也不同，Mllib是RDD-based API， ML是基於ML pipeline的API與dataframe的資料結構。

移動互聯加速金融科技的滲透 中國將成為全球最大智能投顧市場 2016-12-02 22:57:39|來源：大公網| 　　大公網12月2日訊（記者毛麗娟）科技的創新，正在顛覆和改變我們的生活。動動手指，一應俱全的商品和服務便自動送上門來。當金融消費者發現，只要躺在床上，點幾下手機就可以坐享收益，誰還願意孜孜不倦地去查報表、盯盤面、看走勢。如今，越來越多的投資者，正開始青睞機器人理財。 　　填補新中產理財市場空白

本篇緊接上一篇官方執行個體 http://blog.csdn.net/dahunbi/article/details/72821915 官方執行個體有個缺點，用於訓練的資料直接就load進來了，不做任何處理，有些投機取巧。 // Load and parse the data file. val data = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, "data/mllib/sample_libsvm_data.txt")

  1、技術交流的目的      技術交流就是要消除客戶的疑惑，協助客戶明確選型技術標準，明白這個目標，    就要清楚技術交流的最終目的並非是軟體商要努力證明自己有何長處，而是努力    證明自己和其他供貨商有和技術區別，讓企業明白這些技術區別對企業的重要意義，   

走進Smart Beta的世界 http://mp.weixin.qq.com/s/4EJmt-jzY1D9cTK5eZaVow 2017-06-18 跨境投資那些事兒 Smart Beta投資策略是一種介於主動投資與被動投資之間的方式。根據Morningstar統計顯示，Smart Beta產品目前已經佔到美國上市ETF市場的四分之一，從2015年開始，三分之一以上新發行ETF產品都是採用Smart Beta策略,使用Smart

module.beam: Module name 'madule' does not match file name 'module' The module name you’ve entered in the -module attribute doesn’t match the filename. ./module.erl:2: Warning: function some_function/0 is unused You have not exported a

直接看例子： 假如在目前的目錄下尋找檔案，且目前的目錄下有很多檔案及目錄（多層目錄），包括dir0、dir1和dir2 …等目錄及dir00、dir01…dir10、dir11…等子目錄。 在目前的目錄下尋找所有txt尾碼檔案 find ./ -name *.txt 2.在目前的目錄下的dir0目錄及子目錄下尋找txt尾碼檔案 find ./ -path './dir0*' -name *.txt

-------------------------------------------------------------------------------- 權值可視化 對訓練後的網路權值進行可視化可以判斷模型的優劣及是否欠（過）擬合。經過良好訓練的網路權值通常表現為美觀，光滑；反之則表現為雜訊映像，或者圖案相關性太高（很規則的點和條紋），或者缺乏結構性，或有較多‘死’地區。 zz@zz-Inspiron-5520:~$ cd caffe zz@zz-Inspiron-552

網上很多有趣的部落格提到了這個Vibe背景建模方法。本來我自己的課題已經放棄了使用背景建模，但是今天手賤，點開了 zouxy09的部落格 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285 還有司令的部落格  http://blog.csdn.net/yongshengsilingsa/article/details/6659859 後來又看了一篇正兒八經的

一、概述        2009 年，Marc Van Droogenbroeck 等人提出了一種新的背景建模法： Vibe（Visual Background Extractor）演算法。Vibe

一幅彩色映像的基本要素是什麼。 說白了，一幅映像包括的基本東西就是位元據，其容量大小實質即為位元據的多少。一幅1920x1080像素的YUV422的映像，大小是1920X1080X2=4147200（十進位），也就是3.95M大小。這個大小跟多少個像素點和資料的儲存格式有關。下面簡述yuv與像素的關係： YUV與像素的關係：

關於yuv 格式 YUV 格式通常有兩大類:打包(packed)格式和平面(planar)格式。前者將 YUV 分量存放在同一個數組中,通常是幾個相鄰的像素組成一個宏像素(macro-pixel);而後者使用三個數組分開存放 YUV 三個分量,就像是一個三維平面一樣。 比較DM365和DM6467兩款晶片在處理YUV映像時的區別，這個對於要處理像TVP5158多通道映像輸入或直接播放視頻檔案時有重要作用。 下圖是DM6467的視頻介面處理前端

ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences 演算法官網：http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/ 描述

圖片的大小定 義為：w * h，寬高分別為w和h 一、YUV420格式 先Y，後V，中間是U。其中的Y是w * h，U和V是w/2 * (h/2) 如果w = 4，h = 2，則： yyyy yyyy uu vv 記憶體則是：yyyyyyyyuuvv 需要佔用的記憶體：w * h * 3 / 2 採樣規律是：每個像素點都採樣Y，奇數行採樣1/2個U，不採樣V，偶數行採樣1/2個V，不採樣U

因為分子分型的分類效果不好，所以考慮重新提取特徵，而且想到老師要求最後給他一個toolbox，所以這裡順便對醫學上的放射組學特徵進行簡單的小結 它們用於映像紋理特徵的描述（雖然這個描述對我而言很尷尬，表現在分類效能不佳，當然可能是我的開啟檔案不對(；′⌒`) 然而它還在用的原因是....它在醫學上具有可解釋型...（呸） 首先他們基於ROI地區I構造了許多不同的矩陣用來描述像素的分布/關聯 1)灰階共生矩陣(GLCM)

一、前言 本文主要講解了cuda並行加速的一個小例子，對映像縮放的最近鄰插值演算法做加速。 二、代碼實現 由於進行縮放時，每個新像素點的計算方法均一致，故可使用並行計算，opencv中的resize也是這麼做的。 //main.cu////#include "cuda_runtime.h"#include <windows.h> #include <iostream>#include

雜湊演算法詳解 何為雜湊演算法 雜湊演算法又稱為散列技術（Hash技術），雜湊演算法將任意長度的二進位值對應為較短的固定長度的二進位值，這個小的二進位值稱為雜湊值。雜湊值是一段資料唯一且極其緊湊的數值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改該段落的一個字母，隨後的雜湊都將產生不同的值。要找到散列為同一個值的兩個不同的輸入，在計算上是不可能的，所以資料的雜湊值可以檢驗資料的完整性。一般用於快速尋找和密碼編譯演算法。 換種說法：

 hash演算法的意義在於提供了一種快速存取資料的方法,它用一種演算法建立索引值與真實值之間的對應關係,(每一個真實值只能有一個索引值,但是一個索引值可以對應多個真實值),這樣可以快速在數組等條件中裡面存取資料.　    在網上看了不少HASH資料，所以對HASH的相關資料進行總結和收集。　 　　//HashTable.h template class HashTable{ public :　HashTable( int count ) ;　

原創文章，轉載請註明出處...... 一、問題背景         最近要做一個關於CUDA的學習分享報告，想在報告中舉一個利用CUDA進行影像處理的例子，並使用Shared Memory避免Global