大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适

该地图类型显示卫星图像上的主要街道透明层。 ROADMAP 该地图类型显示普通的街道地图。 SATELLITE 该地图类型显示卫星图像。 TERRAIN 该地图类型显示带有自然特征（如地形和植被）的地图。

Learning（深度学习）学习笔记整理系列 1 一、概述 1 二、背景 4 三、人脑视觉机理 7 四、关于特征 11 五、Deep Learning的基本思想 20 六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep

/home/crw/Caffe opencv 的安装： github上面有一个一键安装的，但是在容器里面一键安装不了，后面我是把它里面的脚本一句一句的搞出来执行。 #opencv一句一句的运行 arch=$(uname

我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，来将在ImageNet LSVRC-2010大赛中的120万张高清图像分为1000个不同的类别。对测试数据，我们得到了top-1误差率37.5%，以及top-5误差率17

Tim提出这样的想法，给鉴别器输入样本的一个 小批次 ，而不是将整个样本作为输入。因此鉴别器就可以区分生成器是不是不断产生一张图像。当发现崩溃，生成器将会进行梯度调整来纠正这一问题。 下一步就是将这个想法在MNIST和CIF

写入具体的数据 mdb_data.mv_size = value.size();//value是个图像数据值，它的size一般是datum.channels()*datum.height()*datum

最常见的方法如下： Feature Extraction （特征提取）：这种方法需要一个类似文本、图像、视频、音频的原始输入，然后提取可以在随后的机器学习算法中使用的相关“特征”和模式。这与其自身并不是息息相关，但却是一个重要的预处理步骤。

基于个性化的协同推荐算法）场景二：用户流量使用的关联分析 7. 电信行业数据源及数据特征一览领域类别项目数据源特征属性M域企业管理ERP/供应链/财务/人力资源信息等人交易型（点操作）、符合3NF规范

随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩，有的可能加入一些随机干扰素，还有一些是随机字符颜色，验证作用比上一个好。没有基本图形图像学知识的人，不可破！ 3. 各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 4

码一路走来，学习到不少内容，包括深度学习理论，卷积神经网络算法实现，数学库MKL，计算机视觉库OpenCV，C++模板类使用，CUDA程序编写…… 本博客目的是为初学者清除代码阅读中的障碍，结合官网文档、融入个人理解、注重动手实践。

节中，我们描述了仅使用很少或不使用不可学习组件的以端到端方式设计和优化的声学模型。我们首先讨论了直接使用音频波形作为输入特征的模型，其特征表征层是自动学习到的，而不是人工设计的。然后我们描述了联结主义时序分类（Connectionist

活函数（active function）。 事实上，神经网络的本质就是通过参数与激活函数来拟合特征与目标之间的真实函数关系。初学者可能认为画神经网络的结构图是为了在程序中实现这些圆圈与线，但在一个

富地功能扩展。比如，小微能够结合个人特点和社交好友来给出更贴近的结果；同时具备图像处理能力，可以对用户颜值“打分”、匹配交友信息等。 此外，微信现在已经打通了支付通道，小微今后也会出现在这些环节中。

其他机器学习算法。 不同分类算法的优势是什么？例如有大量的训练数据集，上万的实例，超过10万的特征，我们选择哪种分类算法最好？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain认为，应当根据奥卡姆剃刀原理（Occam’s

近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾从 2014 到 2016 这两年多的时间，先后涌现出了 R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN,

要求：针对一幅图像，利用边缘检测算子（如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplace算子、Kirsch算子和Marr算子）检测出图像的边缘，然后采取轮廓提取算法得到封闭的二值图像轮廓。

例如，澳大利亚政府正计划建立一个全国性的人脸识别数据库，该数据库可以将驾照上的图像与来自闭路电视等系统的图像相匹配。 “人脸识别的准确度在很大程度上决定了我们能否生活在一个安全公正的社会中，”

什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？ 卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号，从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。

168 3.2.6 PowerPoint文件 171 3.3 图像的OCR识别 172 3.3.1 图像二值化 173 3.3.2 切分图像 175 3.3.3 SVM分类 179 3.4 提取垂直行业信息