原创 AMD64和i386的區別
下載Debian系統時，出現兩個選項：ADM64和i386，那麼這兩者的區別是什麼？ i386=Intel 80386。其實i386通常被用來作爲對Intel（英特爾）32位微處理器的統稱。 AMD64，又稱“x86-64”或“x
2020-06-17 16:23:53
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原创 五中常見的軟件架構
轉載地址 一、分層架構 分層架構（layered architecture）是最常見的軟件架構，也是事實上的標準架構。如果你不知道要用什麼架構，那就用它。 這種架構將軟件分成若干個水平層，每一層都有清晰的角色和分工，不需要知道其
2020-06-17 14:21:35
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原创 Cross Entropy Error Function（交叉熵損失函數）
Cross Entropy Error Function（交叉熵損失函數）例子表達式函數性質學習過程優缺點這篇文章中，討論的Cross Entropy損失函數常用於分類問題中，但是爲什麼它會在分類問題中這麼有效呢？我們先從一個簡單
2020-06-14 16:27:00
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原创 ubuntu利用conda創建虛擬環境，並安裝cuda，cudnn，tensorflow
1.創建虛擬環境：conda create -n your_env_name python=3.6，若不寫依賴項python的版本號，則默認安裝最新的python包 conda安裝倉庫 conda config --add ch
2020-06-09 09:00:09
原创 TensorFlow Slim的使用
1）準備數據集，修改download_and_convert_flowers.py將數據集轉化成tfrecord格式 第43行 _NUM_VALIDATION = 300 #修改爲驗證集的圖片數量 第49行 _NUM_SHARDS
2020-03-17 04:17:36
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原创 Android ADB 常用命令
轉載：https://www.jianshu.com/p/5b21377cf69b 日誌命令 adb logcat 查看日誌 詳細內容可參見 ADB Usage Complete / ADB 用法大全 官方文檔Listing of
2020-02-21 07:08:51
原创 Git使用教程：最詳細、最傻瓜、最淺顯、真正手把手教！
轉載地址 導讀：因爲教程詳細，所以行文有些長，新手邊看邊操作效果出乎你的預料。GitHub雖然有些許改版，但並無大礙。一、Git是什麼？ Git是目前世界上最先進的分佈式版本控制系統。 工作原理 / 流程：Workspace：工作
2020-02-21 07:08:51
原创 雙目立體視覺概述
導讀 爲什麼非得用雙目相機才能得到深度？ 雙目立體視覺深度相機的工作流程 雙目立體視覺深度相機詳細工作原理 理想雙目相機成像模型 極線約束 圖像矯正技術 基於滑動窗口的圖像匹配 基於能量優化的圖像匹配 雙目立體視覺深度相機的
2020-02-21 07:08:51
原创 TensorFlow-Slim的使用
1）準備數據集，修改download_and_convert_flowers.py將數據集轉化成tfrecord格式 第43行 _NUM_VALIDATION = 300 #修改爲驗證集的圖片數量 第49行 _NUM_SHARDS
2020-02-21 07:08:51
原创 ubuntu18.04 tensorflow以及tensorflow lite源碼編譯C++庫
爲了編譯TensorFlow的源代碼，除了要有gcc（版本不低於4.8）支持之外，還需要安裝Google自產的編譯構建工具，類似於cmake。英文閱讀理解能力強的朋友可以直接閱讀官方文檔：https://www.tensorflo
2020-02-21 07:08:51
原创 理解目標檢測當中的mAP
轉載地址 網上一些資料博客參差不齊，缺乏直觀易懂的正確說明。希望這篇博文能夠給大家一點幫助。 mAP歷史 目標檢測的mAP計算方式在2010年的voc上發生過變化，目前基本都是採用新的mAP評價標準。（我有個
2019-03-30 17:32:54
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原创 目標檢測模型的評估指標mAP詳解(附代碼）
轉載地址 對於使用機器學習解決的大多數常見問題，通常有多種可用的模型。每個模型都有自己的獨特之處，並隨因素變化而表現不同。 每個模型在“驗證/測試”數據集上來評估性能，性能衡量使用各種統計量如準確度（accuracy），精度（pre
2019-03-30 17:32:44
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原创 Caffe 的深度學習訓練全過程
本文爲大數據雜談 4 月 20 日微信社羣分享內容整理。 今天的目標是使用 Caffe 完成深度學習訓練的全過程。Caffe 是一款十分知名的深度學習框架，由加州大學伯克利分校的賈揚清博士於 2013 年在 Github 上發佈。自那
2019-03-29 17:37:37
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原创 OpenCV調用caffe版本MobilenetSSD
轉載地址 前言 當前，在目標檢測領域，基於深度學習的目標檢測方法在準確度上碾壓傳統的方法。基於深度學習的目標檢測先後出現了RCNN,FastRCNN,FasterRCNN, 端到端目標檢測方法YOLO,YOLO-9000,YOLO-
2019-03-15 17:41:16
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原创 pragma message: This header is deprecated. Use boost/integer/integer_log2.hpp instead
在編譯caffe的過程中，會出現/usr/local/include/boost/pending/integer_log2.hpp:7:89: note: #pragma message: This header is depreca
2019-03-14 16:52:07
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