参考书籍：《机器学习实战》 实验说明：预测约会对象对用户是否具有吸引力 输入数据：每个待约会的对象有三个属性，分别是 每年飞行里程数、玩游戏占时间比、每周吃的冰淇淋（单位公升）；（ps：我觉得这三个参数，分别代表一个人是否有钱，生活娱乐，饮食习惯） 样本集：有1000个约会对象的数据，并且每个对象有一个标签，标签有三大类，分别是  不喜欢、魅力一般、非常有魅力 实验过程： 1、将样本集

python numpy数组的几种排序方式---by香蕉麦乐迪 说明：经常需要对数组或者list进行排序，python提供了好几种排序的函数，下面说明下特点； 二维数组a： 1 4 3 1 1、ndarray.sort(axis=-1, kind='quicksort', order=None) 使用方法：a.sort 参数说明： axis：排序沿着数组的方向，0表示按

1、nfs挂载，mount -t nfs -o nolock -o tcp 219.223.196.xxx:/path /mnt 2、shell脚本重命名：C语言版本格式：rename 原字符串 新字符串 文件名 所以linux下将所有后缀.cpp的文件，改成.c可以使用：rename .cpp .c *.cpp widows下将所有后缀.c的文件，给成.cpp可以使用：rename *.c

视觉跟踪综述        目标跟踪是绝大多数视觉系统中不可或缺的环节。在二维视频跟踪算法中，目标颜色信息和运动信息是常用的跟踪特征。从以往的研究中我们发现，大多数普通摄像头（彩色摄像头）下非基于背景建模的跟踪算法都极易受光照条件的影响。这是因为颜色变化在某种程度上是光学的色彩变化造成的。如基于体素和图像像素守恒假设的光流算法，也是假设一个物体的颜色在前后两帧没有巨大而明显的变化。

一：基本原理 1、file命令可以查看文件的类型： 比如file 111.jpg 111.jpg: JPGE image data, JFIF standard 1.02 2、编译的过程 以c语言为例，以文本文件编写的源代码，会被gcc编译成2进制的可执行文件；中间有一步，先会生成.o文件（目标文件），然后将.o文件与我们调用的函数库链接，最后生成可执行文件； 3、函数库：动态函数库和

文献阅读笔记： Real-time Multiple Objects Tracking with Occlusion Handling in Dynamic Scenes ---by 香蕉麦乐迪 文章第一部分 摘要：强调了对于持续时间长，完全遮挡的物体，没有形态或者运动的先验知识也能比较好的处理。实测表明有良好的分割和跟踪效果，速度15-20fps，图像大小320*240 介绍： 文献【1