C++学院讲义
本文档是根据传智播客C++学院视频教程，进行学习整理。吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmer文档声明:版本说明:目录:0723.32位与64位调戏窗口程序.….2229993数据分离算法内存检索二分查找法myc90724堆栈简介、内存完成篇.静态区、内存完成篇…-25-多线程-280725-32-内存补码分析∴32补码原码实战.-33-打印整数二进制数据.34-静态库说明·利用 detours劫持-36072641cpplDe.................41级指针41指针数组函数指针/函数指针数组二级指针…0728数组与指针51数组与指针2··…··+·4······;.···44····+······-54-内存分配数据结构数组接口与封装∴,-610729.74字符串查找74语音识别.4Const关键字宇符串应用48内存分配以及处理海量数据.……………850730-89-网站以及后门.中,垂结构体对齐、结构体面试分析.-90-深拷贝与浅拷贝队列92字符串封装…-950801-105欢迎交流,互相学习。吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmer重定向以及文件扫描.∴-105-进制加密解密-108简单加密按照密码加密…118动态库与静态斥-1220802,……,………125链式栈…链表队列以及优先队列.129-封装链表库135-0804-142C语言和设计模式(继承、封装、多态)-142-世界五百强真题训练∴146-0805...:..146面试题1-100146语音识别控制QQ.………………-146语音控制游戏-157-0813-164-C与CPP不同以及命名空间简介-164-函数重载与函数默认参数-166-泛型auto-168-Newdelete-1690814-173引用高级、引用高级增加.auto自动变量自动根据类型创建数据…Enum-178newdelete全局179大数据乘法与结构体-181函数模板与auto自动变量.-185-宽字符本地化inline内联函数188CCPP不同189-0815;。.∴……-193-函数包装器管理内嵌函数…∴…………-193-函数包装器管理外部函数.-195-函数模板根据类型覆盖.…….….-195CPP类型转换四种cast-199-函数模板重载调用规则-200-函数可变参数通用类型模板函数cpp新数组202高级数组 array. vector.-203欢迎交流,互相学习吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmerLambda [ret]int x)XXX; I-206动态不规则数组以及增删查改-208-动态数组任意位置插入211多元数组 tuple212new限定区域分配内存的语法-213-函数模板重载-214引用包装器stde(变量)215-仿函数转义字符R”(-217-usng别名模板元编程比递归优化218智能指针∴-220多线程221静态断言以及调试技能的要求 assert-222-0817···-224-递归汉诺塔双层递归-224CPP结构体224面向过程与面向对象的编程模式··,··+···,-226类的常识共用体实现一个类的特征QT应用于类以及类的常识-2310819-234-类的成员函数与 const- mutable构造与析构-237-拷贝构造 deletedefault以及深浅拷贝.静态成员函数成员变量类在内存的存储默认参数..-243-友元类以及友元函数247画图-248-0820···*·;,一Nullptrconst对象类指针引用以及 mallocfree与 newdelete差别250-简单QT界面信号图形化输入输出…-253-类重载运算符-253-QT加法重载类的重载赋值运算复合赋值运算关系运算元重载.256自增在前在后差别···+······∴-261赋值重载深浅拷贝重载下标…∴-269-画图2700822类型转换函数与构造转换函数类的继承类的继承以及区别.-279欢迎交流,互相学习。吴英强专注于cC++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmer继承静态成员与静态函数-280继承实现代码重用281单继承QT案例284多继承简介以及实战继承以及作业安排……,-289-画图.-292-08233静态联合编译与动态联合编译293-类与类指针父类子类交错..-295-父类指针了类指针释放………-295虚函数∴-299-纯虚函数概念以及虚析构函数-303抽象类与纯虚数以及应用∴304虚函数原理-309虚函数分层以及异质链表310-类模板的概念以及应用0825.316类模板…··············4final override322类模板与旾通类的派生类模板虚函数抽象模板类..-323类模板友元………326-位运算算法以及类声明…327类模板与友元函数友元类-331类模板当作类模板参数333static与类模板-334-类嵌套以及类模板嵌套336Rttⅰ实时类型检测337高级new创建-340类以及函数包装器-341类成员函数指针-3430826文件重定向346键盘输入流.-347屏幕输岀流/实数整数输出/格式控制348字符串输入输出.-351-文件读写简单操作/文件读写按行读写扫描读写-355OSQT358字符文件读写二进制与文本差别.-358-get与 getline挖掘数据.….-359-二进制与文本差别-361-二进制文件读写-362-随机位置文本二进制读写…363多线程初级0828-371欢迎交流,互相学习吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmersTL入门与简介371STL容器概念容器迭代器仿凶数算法STL概念例子.栈队列双端队列优先队列380数据结构堆的概念……∴386-红黑树容器386-0829394位容器 multimapmutisetstring…394-算法函数兰不达表达式以及类重载401GpU编程….…………-4020830∴-407-不达表达式7sπL算法-操作数据-409-0831类与对象的异常416血试100题1-100……………-4220901422各忘录模式.-422-策略模式.,…,,………………-424-抽象工∴-426-工厂方法模式.∴431简单工厂模式433代理模式-436-单例模式-438-迭代器模式-439-访问者模式观察者模式43建造者模式-446-解释器模式………-4148-命令模式-450-模板模式∴453-桥接模式.454适配器模式-456-外观模式.卓·:··4∴-459-亨元模式-460原型模式462责任链模式···+···········∴-464-中介者模式467装饰模式470状态模式471组合模式4740903...,…-478-数据结构与算法概念与学习方法boost模板库与线性表…478欢迎交流,互相学习。吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmer线性表顺序存储.∴-479线性表链式存储-487索引存储-496-哈希存储.-4960904..-499-boost array bind_ fun ref………-499-boost智能指针-503-boost多线程锁定…509-哈希库.510正则表达式·················:··-511-0905boostsocketTcPUdp512虚数表的调用复杂表达式906.521递归转栈….…521二叉树实现5240907-533-象棋五子棋代码分析.∴-533-寻找算法以及排序算法537欢迎交流,互相学习。吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客htt:// blog. csdn.net,/ waldner072332位与64位地址与内存的关系4G=4*1024M=4*1024*1024k=4*1024*1024*1024Byte字节=2~3232位,指针就是4个字节#include void mainont num = 10printf("%p",&num);t*p=&numprintf(p=%d sizeof(p));getchar(调戏窗口程序使用黑客工具,spy,找到/ Findwindow参数:窗口类名,标题#include #include#ⅰ nclude< Windows. h>欢迎交流,互相学习。吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmer窗口隐藏的时候,可以从任务管理器中,看到此进程已经运行,使用cmd命令中的命令,把进程结束掉C: Userswuyingqiang>taskkill /f/im notepad.exe成功:已终止进程" notepad. exe",其PID为7556成功:已终止进程" notepad. exe",其PID为1384成功:已终止进程" notepad.exe",其PID为3572成功:已终止进程" notepad.exe",其PID为5272。成功:已终止进程" notepad.exe",其PID为6212void open Calco//int i=0/for(;i
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基于Adaboost算法的人脸识别 北京大学赵楠
人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 的本科毕业论文 ：基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程，尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程，描述的相当清晰。北京大学太科生业论文最后一章,用编写的实现了 Adaboost算法的FDt程序,给出了相应的人脸检测实验结果,并和 Viola等人的结果做了比较关键词 Keywords∧ adaboost方法、人脸检测、 Boosting方法、PCA学习模型、弱学习工工TI北京大学太科生业论文谨以此论文献给A腺嘌呤、T胸腺嘧啶、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、1和0-智能的基本构件和开拓智能研究的伟大先驱者们This dissertation is dedicated toA, T, G, C, 1 and o, the building blocks ofintelligence.andto the pioneers uncovering the foundations ofintelligence.北京大学太科生业论文正文目录 Contents摘要 ABSTRaCTI正文目录 CONTENTS图录LISTOFFIGURES…I表目录LISTOF TABLES····················a···········ba·。·········。··。······VIII人脸检··11概12难点与展望213人脸检测方法的性能评测1.31人脸图像数据库………41.3.2性能评测.2检测方法分类…2,1基于知识的方法●●●●●·●··●●●●●D·●b●鲁●·●●●。●。D●●·●●·●·。D。●。·。。●●●D·●看●。·●。·D●看●看。●。●8北京大学本科生毕业论文22特征不变量方法3模板匹配方法●香●鲁●鲁·●D·。●·。●·鲁●●鲁·●鲁鲁●●●鲁●·鲁··。●·●鲁音·●鲁。●···。·●●●鲁自●·鲁鲁。●●●b·●鲁自非b●●。●10基于表象的方法113经典方法概述···············.s.····················································121神经网络NEURALNETWORK232特征脸EIGENFACE1333基于样本学习方法 EXAMPLE-BASEDMETHODS34支持向量机 SUPPORTⅴ ECTOR MACHINE(SVM)........1535隐马尔科夫模型 HIDDEN MARKOV MODEL(HMM)4 ADABOOST方法概述164.1引2 PAC学模164.21概述14.22数学描述音音音。音音…………………………17V工北京大学太科生业论文43弱学习强学1844BOOSTING方法5矩形特征与积分图a···············4·················4··4········‘·4······4··4······2051引言··········.·········································.···········252矩形特征 RECTANGLE FEATURE2521概述.205.22特征模版.21检器内特征总数2252.31子窗口内的条件矩形5232条件矩形的数量…52.33子窗口的特征矩形数量.2352.34结果2453积分图 INTEGRAL IMAGE25531概念含………………25532利用积分图计算矩形特征值.27V工I北京大学太科生业论文5.32.1图像区域的积分图计算.5322矩形特征的特征值计算86 ADABOOST训练算法●●●D··●·●···●●。·●·。·●●鲁·●··。·●。·●鲁。●自·鲁。●。●●b·。·●。●鲁306.1训练基本算法·●。●。·●··●●·●。鲁鲁●●b·●鲁●··●·●。。●看●。鲁●·●●香···曲鲁鲁●鲁●306.1.1基本算法描述306.12基本算法流程图3262弱分类器 WEAK CLASSIFER33621特征值f(x)62阈值q、方向指示符p38623弱分类器的训练及选取…...83强分类STRONGCLASSIFIER40631构成40632错误率上限407程序实现及结果.………4371样本集●●·●·····●···········●··············●·······●··●·●·····●··········●··········●··●··●4372练难点及优化44721计算成本14V工工T北京大学本科生毕业论文7.2.2减少矩形特征的数量……省着音自··。·非。。音音。非D音音普申普普普非非非非着44723样本预处理4573检测结果467.31检测器……46732实验结果..477321实验对比477.322更多实验结果49733结论53致谢 ACKNOWLEDGMENTS54参考文献REFERENCES54Ver o76图目录 List of Figures人脸析流程2图2人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测.3图3典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像.图4左侧为测试图像,右侧为检测结果。不同的标准会导致不同的检测结果。北京大学本科生毕业论文图5基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则图6—种人脸检测模板:这个模板由16个区域(图中灰色部分)和23种区域关系(用箭头表示)组成.10图7 ROWLEY的带有图像预处理的神经网络系统…13图8人脸高斯簇和非人脸高斯簇14图9矩形特征在人脸上的特征匹配。上行是24×24子窗口内选出的矩形特征,下行是子窗口检测到的与矩形特征的匹21图10计算mXm检测器内所有可能的矩形的数量。22图11积分图与积分的类比25图12坐标A(x,y)的积分图定义为其左上角矩形所有像素之和(图中阴影部分)。s(x,y)为A(x,y)及其y方向向上所有像素之和(图中粗黑竖线)26图13区域D的像素和可以用积分图计算为:i+i-(i2+i)图14矩形特征的特征值计算,只与此特征端点的积分图有关…...9
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