论文/TPAMI 2021 -基于 event stream 的步态识别

论文/TPAMI 2021 -基于 event stream 的步态识别

这是我们发表在 TPAMI 2021 上的一篇论文,论文题目:Event-Stream Representation for Human Gaits Identification Using Deep Neural Networks。这篇论文主要是基于 event stream 的步态识别。


本文基于 event stream 的两种不同表示形式,即 image-like representation 和 graph representation,提出了一种新的基于 event stream 的步态识别方法,并分别利用基于 image-like representation 的 CNN ,和基于 graph representation 的 GCN 对 event stream 的步态进行识别。这两种方法分别称为 EV-Gait-IMG 和 EV-Gait-3DGraph,分别取得了 87.3% 和 94.9% 的准确率。在两个基于 event stream 的步态数据集上进行了实验:一个来自我们采集的大型步态识别数据集,另一个把 RGB 步态识别数据集 CASIA-B 转换为 event stream 数据集,称为 EV-CASIA-B。

开源地址:https://github.com/zhangxiann/TPAMI_Gait_Identification

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数据结构/线段树详解与实现

数据结构/线段树详解与实现

此篇文章用于记录《玩转数据结构》课程的学习笔记

什么是线段树

线段树也被称为区间树,英文名为Segment Tree或者Interval tree,是一种高级的数据结构。这种数据结构更多出现在竞赛中,在常见的本科数据结构教材里没有介绍这种数据结构。但是,在面试中却有可能碰到和线段树相关的问题。那么为什么会产生线段树这种数据结构,线段树到底是为了解决什么样的一种问题呢?

其实这里的线段可以理解为区间,线段树就是为了解决区间问题的。

有一个很经典的线段树问题是:区间染色。

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树莓派安装 Python3.7

树莓派安装 Python3.7

树莓派 3B+ 只有 Python 2.7 和 Python 3.5。

我需要在树莓派上使用图神经网络的库 torch-geometric,这个库需要 Python 3.6 以上的版本。

下面说说如何在树莓派 3B+ 上安装 Python3.7。

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Spring 面试题

Spring 面试题

Spring 家族

  • Spring Core:
    • Spring MVC:工厂模式和代理模式,用于解耦应用组件
    • Spring Boot:模板代码
    • Spring Clound:微服务
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redis/redis 面试题

redis/redis 面试题

redis 主要用来实现缓存功能。

缓存的主流应用架构如下:


1. 客户端请求数据,如果数据在缓存层里面,那么直接返回。 2. 如果数据不在缓存层里面,那么就到数据库里查询,这个过程叫做穿透查询。并把数据回种到缓存层。 3. 此外,这种架构还能实现熔断机制:如果我们发现数据库挂了,那么就可以将请求拦在缓存层,无论数据是否在缓存层中,都直接返回。

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Python/Python 文本处理的编码

Python/Python 文本处理的编码

在 Python 3 中读写文件时,我们需要注意读取文件和写入文件时的数据格式,是 str 类型,还是 byte 类型。

在我看来,str 类型相当于 Java 中的字符流,是有一个编码的;而 byte 相当于 Java 中的字节流,是没有编码的。

先搞清楚几个概念:

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NLP/图解 GPT2

NLP/图解 GPT2

这篇文章翻译自 https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/。多图详细解释当今最为强大的人工智能 GPT-2(截至 2019 年 8 月 12 日)。

今年,我们看到了机器学习在许多场景的广泛应用。OpenAI GPT-2 表现出了令人印象深刻的能力,它能够写出连贯而充满激情的文章,这超出了我们当前对语言模型的预期效果。GPT-2 不是一个特别新颖的架构,而是一种与 Transformer 解码器非常类似的架构。不过 GPT-2 是一个巨大的、基于 Transformer 的语言模型,它是在一个巨大的数据集上训练的。在这篇文章,我们会分析它的结构,以及这种结构产生的作用。我们会深入了解 Self Attention 层的细节。然后我们会再了解一下这种只有 Decoder 的 Transformer 在语言建模之外的应用。

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批量下载 coursera 视频

批量下载 coursera 视频

coursera 是一个著名的在线学习平台。

我在这个平台上学习了很多课程,包括 Andrew 的 DeepLearning 系列、TensorFlow 系列,和其他的一些 深度学习课程。

然而这个网站需要翻墙才能够访问。因此我希望把视频都下载到本地。

虽然 coursera 本身提供了视频下载选项,但是只能一个一个视频手动下载,不方便管理。

这篇文章介绍一个能够批量下载 coursera 视频的工具:coursera-dl,地址是:https://github.com/coursera-dl/coursera-dl

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TensorFlow/TensorFlow 保存 pb 模型

TensorFlow/TensorFlow 保存 pb 模型

我们在保存 TensorFlow 的模型时,一般都是把模型保存为 ckpt 文件。

但是如果把模型迁移到手机上,那么就要把模型保存为 pb 文件。模型保存为 pb 文件时候,模型的变量都会变成固定的,从而会大大减小模型的大小,适合在手机端运行。

这里来讲下如何把模型保存为 pb 文件,以及如何从 pb 文件中加载模型。

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TensorFlow/[TensorFlow 学习笔记 ] 8 时间序列 2 - 神经网络方法