原创 Python 的默認日誌模塊logging

我很懶,親,看這裏: https://www.cnblogs.com/Nicholas0707/p/9021672.html   留一段備用 import logging LOG_FILE = "/home/usrname/test.

原创 Dense-Net in CVPR 2017

轉自: https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664/ 論文:Densely Connected Convolutional Networks 論文鏈接:https:/

原创 linux 文件數統計

統計某文件夾下文件的個數                                                                                                          

原创 tensorboard related Error

問題描述 啓用tensorflow \ tensorboard 時, 報錯locale.setlocale(locale.LC_ALL, '') , locale.Error: unsupported locale setting

原创 轉 TensorFlow Object Detection API 多GPU 卡平行計算,加速模型訓練速度教學

本篇記錄如何使用多張GPU 顯示卡,加速TensorFlow Object Detection API 模型訓練的過程。 雖然TensorFlow Object Detection API 已經有支援多張GPU 卡平行計算的功能,但是缺乏

原创 .record文件的應用

1. 參考: https://blog.csdn.net/u012759136/article/details/522322662. tensflow/models/research/object_detection

原创 flask記錄

1. 官網 http://flask.pocoo.org/docs/1.0/quickstart/#deploying-to-a-web-server

原创 ubuntu下製作u盤啓動盤

一條命令,簡單明瞭: sudo usb-creator-gtk 然後,看下圖:  

原创 linux 下查看文件個數及大小

From: https://www.cnblogs.com/xiaochaoyxc/p/6204350.html ls -l |grep "^-"|wc -l 或 find ./company -type f | wc -l 查看某文件夾

原创 CV_EXPORT定義的作用,lib及dll的區別

來源: https://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8021989在core.hpp中,CV_EXPORT是出現頻率最高的詞之一。1. CV_EXPORT是什麼? 有什麼用?2. CV_E

原创 Virtualbox之中ubuntu的屏幕太小

參考鏈接:1. https://blog.csdn.net/u010696783/article/details/494688472. https://blog.csdn.net/wuzuyu365/article/details/388

原创 CodeBlocks+OpenCV3.4.1環境搭建

一、參考:(1)https://www.cnblogs.com/jerrybaby/p/6264984.html(2)https://segmentfault.com/a/1190000014284086(3)https://blog.c

原创 Levenberg–Marquardt算法、Gauss-Newton算法 學習指南

1.好好看一下《METHODS FOR NON-LINEAR LEAST SQUARES PROBLEMS》2nd Edition, April 2004,K. Madsen, H.B. Nielsen, O. Tingleff. 這本短

原创 MCMC算法

參考以下:1. https://blog.csdn.net/qq_23142123/article/details/71747074?locationNum=13&fps=1  (看了後略懂)2. https://blog.csdn.ne

原创 pip切換國內源

1-step: sudo mkdir ~/.pip/ sudo gedit ~/.pip/pip.conf 2-step: # add in ~/.pip/pip.conf [global] trusted-host=mirrors.