我跑的时候
screen
在远程主机(运行Linux)上,我得到以下错误:
Cannot find terminfo entry for 'xterm-256color'.
我在Mac OSX Lion上运行终端以访问远程主机.我已经谷歌搜索找出这个问题的解决方案,似乎人们建议做
export TERM=xterm-color
这对我不起作用.
请帮忙.
有谁知道自组织地图(SOM)与k-means相比有多好？我相信通常在色彩空间,如RGB,SOM是一种更好的方法将颜色聚集在一起,因为在视觉上不同的颜色之间的颜色空间有重叠(http://www.ai-junkie.com/ann/som/ som1.html).是否存在k-means优于SOM的情况？
谢谢!
当我表演时:
rep(1:4, rep(4,4))
我明白了
1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4
这是预料之中的.但是当我尝试将长度固定为16(这是输出的长度)时,如下所示:
rep(1:4, rep(4,4), length.out = 16)
我明白了
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
这很奇怪.我认为这两个命令都应该执行相同的功能.有人可以帮忙吗？
谢谢!
这可能是一个有点愚蠢的问题,但我只需要问一下.我试图在C++中使用unordered_map类,但不是每次都将它作为tr1 :: unordered_map引用,我想只使用关键字hashMap.我知道
typedef tr1::unordered_map<string, int> hashMap
但是这样可以修复键的数据类型和hashMap对应的值,而我希望有更多如下所示:
#define hashMap tr1::unordered_map
我可以在哪里定义键的数据类型和值取决于要求,但这不起作用.以前有人遇到过这个问题吗？
谢谢
问题:带有标签1,2,3的3级分类.
工具:用于MATLAB的LibSVM
svmModel = svmtrain(<Trainfeatures>, <TrainclassLabels>, '-b 1 -c <someCValue> -g <someGammaValue>');
[predLabels, classAccuracy, **probEstimates**] = svmpredict(<TestFeatures>, <TestClassLabels>, '-b 1');
在这一步之后,我得到了前十行的probEstimates,
0.9129 0.0749 0.0122
0.9059 0.0552 0.0389
0.8231 0.0183 0.1586
0.9077 0.0098 0.0825
0.9074 0.0668 0.0257
0.8685 0.0146 0.1169
0.8962 0.0664 0.0374
0.9074 0.0548 0.0377
0.9474 0.0054 0.0472
0.9178 0.0642 0.0180
但前十个预测的标签是:
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
问题:
我的理解是概率估计是特定项目属于特定类的概率,给定其特征向量.但是,如果这是真的,那么这些项目应属于1类,而不是等级2是否LIBSVM改变类的顺序还是我失去了一些东西？如果我错了,有人可以解释一下概率估计的真正解释是什么？
如果我必须移动决策边界以提高第1类的精度(预测的项目数量较少,因此在决策边界中更为保守),我应该处理哪些类概率以及如何处理？
这是一个访谈问题:鉴于印度有11.4亿人口,最有效/最有效的排序算法是什么,可用于按高度对它们进行排序？(高度数据可供您使用).
我使用cvLoadImage在OpenCV中加载二进制图像,如下所示:
IplImage* myImg=cvLoadImage(<ImagePath> ,-1); //-1 so that it is read as it is.
当我检查myImg-> width和myImg-> widthStep时,我惊讶地发现它们的值都略有不同.然后我回过头来查看数据集中的其他图像,发现在大多数情况下,这两个值是相等的,但是对于一些相当大的图像,这两个图像的差异主要是1或2.
我虽然只有当通道数大于1时才对彩色图像,这两个值是不同的,否则它们是相同的.我错了吗？以前有人注意到这种奇怪的行为吗？
谢谢!
考虑创建列表列表的命令,如下所示:
myList <- list(a = list(1:5), b = "Z", c = NA)
这创造了类似的东西:
$a
$a[[1]]
[1] 1 2 3 4 5
$b
[1] "Z"
$c
[1] NA
现在,当我取消这个时,
unlist(myList, recursive = FALSE)
我明白了
$a
[1] 1 2 3 4 5
$b
[1] "Z"
$c
[1] NA
而我实际上正在寻找的是每个子列表中的第一个元素,即
1
"Z"
NA
循环非常慢.请不要循环.
我已经考虑了很长一段时间了,但从未对此进行过详细的分析.使用GrabCut [1]算法的前景分割是否取决于输入图像的大小？直觉上,在我看来,由于抓取是基于颜色模型,颜色分布不应随着图像大小的变化而改变,但较小图像中的[锯齿]伪像可能起作用.
关于使用抓取的图像大小对图像分割的依赖性的任何想法或现有实验将是高度赞赏的.
谢谢
[1] C. Rother,V.Kolmogorov和A. Blake,GrabCut:使用迭代图切割的交互式前景提取,ACM Trans.图.,卷.23,pp.309-314,2004.
我正在尝试使用OpenCV 2.2(来自Willow Garage)构建一个基本的人脸识别系统(PCA-Eigenfaces).我从许多以前关于人脸识别的帖子中了解到,没有标准的开源库可以为您提供所有人脸识别.
相反,我想知道是否有人使用了这些功能(并将它们集成在一起):
icvCalcCovarMatrixEx_8u32fR
icvCalcEigenObjects_8u32fR
icvEigenProjection_8u32fR
et.al在eigenobjects.cpp形成一个人脸识别系统,因为这些功能似乎提供了许多所需的功能cvSvd？
因为我是OpenCV的新手,所以我很难理解这样做.
我是vim编辑器的新手,基于来自不同论坛的一般阅读,我试图通过更新.vimrc文件来自定义vim,看起来像这样:
syntax on
set incsearch
set ignorecase
set smartcase
set wildmode = list
这给了我一整套我需要的功能.但是,在将此内容保存到.vimrc之后,突然我的所有文件都开始在每行之后显示$作为结束字符.
ie现在甚至.vimrc文件看起来像:
syntax on$
set incsearch$
set ignorecase$
set smartcase$
set wildmode = list$
不幸的是我无法在编辑器中删除它们.有没有关于如何摆脱这些'$'标志的评论？有没有其他人遇到过这个问题？
提前致谢!
我正在尝试构建一个使用超分辨率来上采样/升级单个低分辨率图像的应用程序.这种算法称为单图像超分辨率.我正在寻找任何现有的基于C/C++的算法实现,以便快速进行原型设计.如果您遇到过代码,可以帮助我吗？