aaabes
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主要是mysql-systemd-start脚本中的路径开始没修改，换这种启动方式后没注意到他，引出了初始化数据库的一堆折腾。
OS：Ubuntu16.04
MySQL:5.7.17
apt install之后默认datadir 为/var/lib/mysql,希望修改下datadir的路径
修改/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf中的datadir,并删除了原来的/var/lib/mysql文件夹（也可将这个原来的内容mv过去，就不用初始化了），
修改/etc/apparmor.d/usr.sbin.mysqld中的dat ...
- 2016-12-18 00:07
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系统设计思考
发表于 2015 年 6 月 6 日读了微信架构描述后的一点思考
模块拆分：设计大系统，一定要拆分子系统，模块，项目，做到各项目间相互独立。在较小的系统设计中一般将模块划分清晰即可了，甚至是在一个进程之内，大一点在一台物理机上多进程实现，但在海量系统设计中，本身就是分布式的系统设计。不但要将其逻辑分离，还要注意其物理的分离，微信中登录状态服务器，LBS服务器，支付系统，摇一摇系统均为独立的服务器。很多互联网服务的设计，都注意将用户登录，后端不同业务都互相分开，这样一来各系统都可独立研发与部署。但在更新版本时务必注意系统间接口的兼容性。
扩展性：这里的扩展性，一是指协议 ...
- 2016-03-26 22:22
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原载于http://1.graphnj.sinaapp.com/?p=14 ，涨价了，每天提醒云豆要耗尽
发表于 2015 年 5 月 16 日
Nginx不支持对外部程序的直接调用或解析，所有外部程序如PHP等都需要通过FastCGI进行中转。FastCGI最初是从CGI方式演变来的，但CGI方式性能太差，每一次请求都要重新读取配置文件及初始化一次PHP。而FastCGI的方式则只需开始时初始化一次即可。
FastCGI实现为C/S结构，可以实现web服务器与脚本解析器的分离。 FastCGI可以在脚本解析服务器上同时启动多个PHP脚本解析守护进程，web服务器Nginx只需在有 ...
- 2016-03-26 22:18
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CVPR读书笔记[7]:PCA的理解
朱金华 jinhua1982@gmail.com
下文中A'=A^t表示A的转置.
n维数据的m个样本构成的n*m维矩阵X, 寻找n*n的变换矩阵W, 使得变换后的矩阵Y=W*X=Y.
简单的说如果W=(w1,w2,...wn)'中wi为变换后空间的基, 则上述变换即将X映射为新空间中m个n维的点. 这个映射关系是一对一的
如果只取新空间中的d个基组成的变换矩阵W0=(w1,w2,...wd)', 则W0*X为新空间中d*m维的矩阵, 即m个样本的维数变为d, 实际即是在新空间中得到降维
这里的矩阵相乘或者说是叫pro ...
CVPR读书笔记[6]:Gabor特征提取
朱金华jinhua1982@gmail.com 2014.08.16 周六
本文是Gabor特征提取三部分之三:
[1]CVPR读书笔记[4]:Gabor特征提取之Gabor核
http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38460861
[2] CVPR读书笔记[5]:Gabor特征提取之Gabor核的实现
http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38610281
[3] CVPR读书笔记[6]:Gabor特征提取
...
朱金华 jinhua1982@gmail.com 2014.08.09
本文参考http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38460861的描述基于opencv实现Gabor核.
本文是Gabor特征提取三部分之二:
[1]CVPR读书笔记[4]:Gabor特征提取之Gabor核
http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38460861
[2] CVPR读书笔记[5]:Gabor特征提取之Gabor核的实现
http://blog.csdn.net/ ...
CVPR读书笔记[4]:Gabor特征提取之Gabor核
朱金华 jinhua1982@gmail.com 2014.08.09
本文是Gabor特征提取三部分之一:
[1]CVPR读书笔记[4]:Gabor特征提取之Gabor核
http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38460861
[2] CVPR读书笔记[5]:Gabor特征提 ...
本节研究traincascade的opencv实现.
涉及的源代码位于:
sources\apps\traincascade traincascade实现
sources\modules\ml opencv machine learning部分
sources\data\vec_files\trainingfaces_24-24.vec 正样本
http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38377191
【1】Cascade框架
首先从main入手
int main( int argc, char* ...
http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38343741
boosting增强法的目标是提高任何给定的学习算法的分类准确率。 Boosting方法从弱学习算法出发，通过学习训练出一系列弱分类器，然后通过组合这些弱分类器构造一个强分类器。大部分Boosting方法都通过改变训练样本集学习得到，改变训练样本集则可通过改变训练数据的概率分布达到，样本集或是全部或是一定规则的重采样。Boosting方法一般过程： 其首先根据已有的训练样本集设计一个分类器，要求这个分类器的准确率比平均性能要好一点，然后改变训练样本并得到后续的分类器，最后通 ...
http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38343683
人脸检测是人脸识别的第一道工序，其技术比较成熟，但因为其检测性能因素，直到Viola和Jones于CVPR2001上文章【1】发表之后才使得其能进行实际应用。
VJ描述的物体检测框 ...