a.m
煩炸了。。。。。。。。還是昨天那個crnn專案，warp-ctc的依賴 編譯的時候老是***出問題，所以一上午木得了。
所以 我***今天決定皮一手『make,makefile和程式的編譯鏈結過程『的學習，木得辦法。
一、make,makefile和程式的編譯鏈結過程 ：
ps：寫得挺好，又複習了遍c編譯過程：
gcc逐個檔案編譯過程：編譯——》鏈結——》執行
詳細步驟：
預處理：巨集替換，刪除注釋和多餘的空白字元，條件編譯，檔案包含。.i
編譯(生成彙編) ：gcc檢查**規範性，是否有語法錯誤，生成彙編 .s
生成機器可識別** ：將編譯生成的.s檔案轉成.o二進位制目標** .o
鏈結 : 動態鏈結、靜態鏈結
執行ps：昨天錯略的看了下ctcloss，其實這東西也就是用來衡量不等長序列之間相似度，然後神經網路就計算loss，反向傳播梯度，更新權重，類似mseloss都是種定義loss的度量方式而已，常用在 語音、自然語言處理等 rnn 輸出**序列與目標序列不等長的問題上。 但是今天還是準備再深入皮一番。
ctc空格——表示停頓， 然後在兩個空格之間的**序列，就更加放心的刪去重複單元了
裡面提到了hmm（隱馬爾可夫模型），還好之前在李航的統計學習方法研究過，其實感覺它還跟rnn挺像的，都是此時輸出和上乙個時刻狀態、此時可輸入有關
這個ctcloss還沒徹底弄明白，先記錄下來，好吧，在群裡面問大佬這個問題的時候，感覺 對 隱馬爾可夫模型和馬爾可夫鏈的理解 完全低下，改日補
三、ctpn **了解一下：
發現想搞明白ctpn，最好先搞明白 faster rcnn
faster-rcnn演算法精讀 ：
可以，這篇文章還可以，rpn，先對影象進行物體探測，也就是拿九個不同規格的框（anchor）在最後的60乘以40的 map上探測，對應著願影象的2萬多個anchor，經過最大值抑制等操作，選出iou最高的部分探測到物體的anchor，然後投給rcnn 進行分類定位
不過，這塊感覺，對他的rpn理解還有些問題，改日補吧
四、cps-ocr-engine 乙個 票據ocr識別 ：
五、其實是想把
三、四結合下，生成一種自動識別文字邊框+自動解析邊框文字的深度神經網路
成為海賊王的男人
2015年帶著幾位夥伴，面對移動網際網路這乙個大航海時代，遇到國內各行各業紅海各種競爭對手，我們選擇了出海尋寶，因為受到冒險精神的感召。做公司拼事業，要有人才有天下。經歷了越多困難坎坷，我作為公司領導者，只有不斷變強才能保證公司這艘船走向遠方。怎麼才能成為不斷變強呢？有人說靠天賦，有人說靠經驗。從很...
是要成為海賊王的男人 日記4 21
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