Facial Landmark Machines: A Backbone-Branches Architecture with Progressive Representation Learning 论文阅读笔记
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主要工作本文将面部特征点检测问题看作像素级的分类问题，提出了一种级联主干分支全卷积网络BB-FCN用于面部特征点检测，包括两部分：（1）主干网络，用于粗粒度地检测面部特征点的位置；（2）分支网络，更进一步地分别对各个面部特征点作细化处理。该工作解决了以下问题：
非受控环境下的面部特征点检
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Cuda+VS2016配置
先按照这个教程的步骤安装配置好CUDA9.0和vs，并新建一个CUDA项目。以下对该教程的vs2017的项目配置作一些补充：
选择平台：在项目右键->属性->平台（在窗口顶部）选择(x64)
降级项目至vs2015：由于CUDA9.0依旧无法适合vs2017正式版，详见百度贴吧。因此
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python作业 sklearn习题
学习sklearn库，进行数据的生成、分组、回归及算法性能分析。
步骤
数据生成
1dataset = datasets.make_classification(n_samples=1000, n_features=10,n_informative=2, n_redundant=2, n_rep
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python作业 Jupyter练习
简介Jupyter Notebook可以让你在浏览器上运行的笔记本，支持实时代码运算、生成图像，是很多数据科学工作者的选择。
习题
在博客中插入jupyter：参考自这个教程。首先将ipynb文件上传至github，打开这个网页，输入自己的用户名,在自己的仓库中找到ipynb文件，打开，复制其ur
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Scipy库习题
Learning scipy
Exercise 10.1: Least squaresGenerate matrix A ∈ $R_{m×n}$ with m > n. Also generate some vector b ∈ $R_m$ .Now find $x=arg \min_x||A
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基于assimp库的模型加载
使用assimp库进行模型文件的加载与操作环境说明
开发环境: Linux
库: assimp， glew， glfw， glut
运行环境: Linux
编译指令
1g++ -o loadModel loadModel.cpp -lGL -lGLU -lglut -lglfw3 -lX11 -
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Bezier三次曲线
环境说明
开发环境：Linux
运行环境：Linux
运行方式：
首先在/Bezier文件夹（本文件夹）下打开终端，用export LD_LIBRARY_PATH=./../dll，增加动态库搜索路径
运行可执行文件./Bezier
若失败，则按照GLFW、GLEW的配置方法配置好环境后在本机重新编
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Matplotlib库学习
Learning matplotlib, a lib to draw chart, figure, etc..
Exercise 11.1: Plotting a functionPlot the function$$ f(x) = sin^2(x-2)e^{-x^2} $$over the int
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Numpy库学习
Learning Numpy, a lib of python with matrix and other calculation.
PrepareGenerate matrices A, with random Gaussian entries, B, a Toeplitz matrix, whe
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