飞洋的博客 | Gavin Blog

计算机视觉（五）

图像风格迁移

雁声远过潇湘去十二楼中月自明前言计算机视觉大作业，复现一篇视觉相关的论文，鉴于本人之前对图像风格迁移比较感兴趣，毕竟世界上唯有两样东西能让我们的内心受到深深的震撼，一是我们头顶浩瀚灿烂的星空，二是我们心中崇高的道德法则，哲学与艺术是我们永恒的追求，这是我在无聊的日常中为数不多的享受之一了。还在苏大的时候，我便妄想于琐碎的日子里学习一门艺术，陶冶性情，也曾短暂拿起画笔，...

Posted by Gavin on November 13, 2019

OOAD复习

概念

梦入少年丛歌舞匆匆概念面向对象系统分析与设计概述分析需求分析（调查研究系统要成功所必须满足的需求）面向对象分析（调查研究领域对象以发现重要信息来满足需求）设计满足需求的概念上的解决方案分析设计方法演变没有方法功能分解结果化方法（数据流法）...

Posted by Gavin on November 7, 2019

PaaS复习

概念

身世酒杯中万事皆空概念云计算技术基本原理云计算：是一种动态拓展的计算模式，通过网络将虚拟化资源作为服务提供，模式有LaaS、PAAS、SaaS 云计算发展路线：并行计算->集群计算->网络计算->云计算云计算优势节省费用／所付即所用即时升级安全可靠 AP...

Posted by Gavin on November 6, 2019

计算机视觉（四）

词袋模型(BoW)

一叶舟轻双桨鸿惊概念前言计算机视觉作业，利用词袋模型进行图像检索，并计算检索的正确率和召回率，评估效果 BoW（词袋模型）词袋模型（Bag of Words）最初被用到文本分类中，将文档表示成特征向量。其对于文本来说，忽略词法、句法，将文本仅看作单词的集合。那么每篇文档就都相当于一个袋子，里面装着各个单词。例如： A: My name is OzyMand...

Posted by Gavin on November 5, 2019

设计模式（一）

C++实现

少年心事邈如春梦概念设计模式设计模式是某类软件设计问题的经典解决方案，它可以提高代码可重用性，增强系统的可维护性。分类：创建型模式类实例化时使用的模式，规定了创建对象的规则和方法，例如单例模式、工厂模式结构型模式从程序结构上解决模块之间的耦合性问题，例如代理模式行为型模式描述了算法和对象之间的职责分配，例如迭代器模式 ...

Posted by Gavin on October 31, 2019

MQTT实现命令FTP

基于Mac

空光远流浪铜柱从年消概念 MQTT MQTT是一种轻量级的、灵活的网络协议，适用于IoT场景，其优点如下：这个轻量级协议可在严重受限的设备硬件和高延迟/带宽有限的网络上实现它的灵活性使得为 IoT 设备和服务的多样化应用场景提供支持成为可能为什么IoT场景下不使用其他网络协议，主要还是没钱，物联网设备不可能使用高昂的硬件，便宜的东西性能就差，因此...

Posted by Gavin on October 30, 2019

垃圾分类

基于Keras迁移学习

日暮酒醒人已远满天风雨下西楼前言迁移学习人工智能大作业，响应上海市号召，垃圾分类，我比较懒，不想从头到尾自己搭建模型了，因此使用了Keras中的预训练模型进行迁移学习。我们知道神经网络很强，可以找到传统CV方法无法关注到的特征，以此进行图像识别和分类效果很好，因此诞生了一系列经典模型，比如VGG16、ResNet、InceptionV3、MobileNet等等。但...

Posted by Gavin on October 25, 2019

Docker创建SSH镜像

基本使用

柴门闻犬吠风雪夜归人前言容器的管理之前学习了一些进入容器的方法，比如attach、exec等命令，但这些命令无法远程管理容器，因此需要远程管理容器的时候，就需要容器支持SSH了。操作基于commit命令使用ubuntu创建一个容器 docker run -it ubuntu:lastest /bin/bash ...

Posted by Gavin on October 22, 2019

Kubernetes初探

概念和基本使用

春水碧于天画船听雨眠概念 Kubernetes Kubernetes是一个由Google开源的基于容器技术的先进架构方案，目的是实现资源管理的自动化，以及跨多个数据中心的资源利用率最大化，又称为K8S。它是一个完备的分布式系统支撑平台，具有完备的集群管理能力，包括多层次的安全防护和进入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和服务发现机制、内建智能负载均衡器、强大...

Posted by Gavin on October 17, 2019

计算机视觉（三）

特征匹配和相机标定

应是天仙狂醉乱把浮云揉碎前言为应付作业，只得先调包使用，之后有时间再进行详细解析和自己实现特征匹配特征提取利用SIFT算法提取特征 void ChooseFeatures(cv::Mat &img) { std::vector<cv::KeyPoint> keypoints; cv::Ptr<cv::xfea...

Posted by Gavin on October 12, 2019

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