奔哲明的博客
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2020-11-10T14:31:54.115Z
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BenZ
Hexo
在Android平台上使用决策树方法进行简单的图像分类识别
https://benzblog.site/2020-11-05-%E5%9C%A8Android%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E4%B8%8A%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E6%96%B9%E6%B3%95%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E7%AE%80%E5%8D%95%E7%9A%84%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E7%B1%BB%E8%AF%86%E5%88%AB/
2020-11-04T16:00:00.000Z
2020-11-10T14:31:54.115Z
决策树是大家很常用且高效的分类算法,移植到Android上运行其实远比想象要简单得多!
使用Phash结合朴素贝叶斯进行目标图像匹配检测
https://benzblog.site/2020-10-26-%E4%BD%BF%E7%94%A8Phash%E7%BB%93%E5%90%88%E6%9C%B4%E7%B4%A0%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E7%9B%AE%E6%A0%87%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%A3%80%E6%B5%8B/
2020-10-25T16:00:00.000Z
2020-11-12T14:37:27.738Z
把 phash 和 朴素贝叶斯 朴素地结合起来使用,实现固定区域图像匹配
Docker 基本使用技巧
https://benzblog.site/2020-04-25-docker_basic_skills/
2020-04-24T16:00:00.000Z
2020-05-01T07:18:31.598Z
最近在很多场景用到了 docker,太方便了,相见恨晚。在此极力推荐给每位同学,不分前后端,不分工作背景,都推荐学习。这里简单总结了常见命令和技巧,备忘。
cmder 软件使用技巧
https://benzblog.site/2020-04-24-Cmder%20%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8A%80%E5%B7%A7/
2020-04-23T16:00:00.000Z
2020-04-25T08:17:36.892Z
Windows 上的 cmder 是个很好的 terminal 工具,极力推荐,有些配置稍改下可更加得心应手,稍作纪录
Kaldi 模型在 Android 端的运行
https://benzblog.site/2020-04-24-kaldi%20%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%20Android%20%E7%AB%AF%E8%BF%90%E8%A1%8C/
2020-04-23T16:00:00.000Z
2020-05-01T07:23:46.301Z
前文已经成功使用 kaldi 将模型训练好并解码测试,现在我们借助 vosk-api 来让模型在 Android 手机上跑起来吧!
Kaldi 训练声学模型
https://benzblog.site/2020-04-15-Kaldi%20%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%A3%B0%E5%AD%A6%E6%A8%A1%E5%9E%8B/
2020-04-14T16:00:00.000Z
2020-04-25T08:09:53.507Z
kaldi 是最为流行的语音识别开发工具,这次我们使用 kaldi 来进行一个唤醒词(keyword spotting)模型的训练。本篇主要涉及声学模型部分。
Tensorflow Serving 要点
https://benzblog.site/2019-08-27-how_to_use_tf_serving_model/
2019-08-26T16:00:00.000Z
2019-11-28T15:11:10.000Z
Tensorflow serving 是用来帮助把模型部署到 Server 上的,模型格式为 SavedModel。 最近在使用 Tensorflow serving 时踩了一些坑,这里聊作记录,以供后来者参考
使用 DeepLab 训练一个人脸语义分割模型
https://benzblog.site/2019-08-23-training_a_face_segmentation_model_with_deeplab/
2019-08-22T16:00:00.000Z
2019-08-26T16:13:18.000Z
DeepLab 是语义分割的STOA,我的项目需要把人脸抠图出来从而去除背景的干扰,适合使用语义分割的方法,由于用自己写的 unet 训练后效果很差,又自我感觉数据集没什么问题,因而决定用 DeepLab 再试试。
GMIS 2019 精华梳理及收获
https://benzblog.site/2019-07-24-GMIS%202019%20%E7%B2%BE%E5%8D%8E%E6%A2%B3%E7%90%86%E5%8F%8A%E6%94%B6%E8%8E%B7/
2019-07-23T16:00:00.000Z
2019-07-24T13:01:03.000Z
全球机器智能峰会 (Global Machine Intelligence Summit 简称 GMIS) 本次由机器之心和市北高新集团联合举办 https://gmis.jiqizhixin.com/ 简单讲讲与会收获
本博客搭建总结的一些可供参考的技术要点 Hexo Next 修改
https://benzblog.site/2019-07-12-HexoTricks/
2019-07-11T16:00:00.000Z
2019-07-29T13:49:08.000Z
罗列下搭建本博客对原 hexo 以及 next 主题的一些细小改动。 这些改动主要是为了满足个人的一些功能需求,比如说,我需要点击图片能放大,我需要更符合 markdown 语法的注脚插件等等。其他人或许也有相似需求,简单讲下思路,没准能有启发作用
IconTransfer 图标生成技术预研
https://benzblog.site/2019-07-04-IconTransfer%20%E5%9B%BE%E6%A0%87%E7%94%9F%E6%88%90%E6%8A%80%E6%9C%AF%E9%A2%84%E7%A0%94/
2019-07-03T16:00:00.000Z
2019-07-08T15:58:11.000Z
<h3 id="原由:"><a href="#原由:" class="headerlink" title="原由:"></a><strong>原由</strong>:</h3><p>深度学习技术不仅落地难,找到合适需求点甚至更难。在一次头脑风暴中,同事提到或许可以尝试用深度学习手段解决手机ROM里主题图标包的问题,一下子就觉得这是个无论技术可行性、使用价值、技术壁垒都很有亮点的需求。</p>
语音识别初探
https://benzblog.site/2019-06-25-%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%88%9D%E6%8E%A2/
2019-06-24T16:00:00.000Z
2019-07-08T15:53:31.000Z
语音识别的基础知识讲解,包括传统方法和应用深度学习的方法。听声辩位的功能开发中使用到了简单的基于CNN的音频识别模型,为SharkTime自定义录屏功能扩展语音触发时,尝试了传统ASR方法。
推荐系统指北
https://benzblog.site/2017-11-27-%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8C%87%E5%8C%97/
2017-11-26T16:00:00.000Z
2019-07-08T16:07:37.000Z
简单理顺推荐系统的几类方法,包括 协同过滤、content-based、model-based方法 等要点
Android屏幕旋转源码探索及应用实践
https://benzblog.site/2017-06-19-all-about-rotations/
2017-06-18T16:00:00.000Z
2020-04-25T08:22:47.595Z
本文试图从AOSP源码角度,讲解屏幕旋转和配置改变时系统和App都分别发生了什么,并据此给出应用开发时比较好的实践做法,包括如何强制设置旋转方向、如何应对生命周期变化和资源更新
Recents和AMS中历史任务的区别
https://benzblog.site/2017-06-16-tasks-differences-between-ams-and-recnets/
2017-06-15T16:00:00.000Z
2020-04-25T08:28:31.103Z
从 AOSP 源码角度简单梳理Recents和AMS中历史任务的关系和区别