Caffe学习系列第35页

Jetson TX2安装pytorch(jetpack4.2)

JETSONTX2V3.3-U16.04）密码：e9bhhttps://pan.baidu.com/s/1s7sjZGP7Md2YKpj9a5PRVw功能简述：Ubuntu16.04jetpack3.3SDK1.0.0caffe

祁晏晏·2023-03-15 23:14

Wing Loss for Robust Facial Landmark Localisation with Convolutional Neural Networks

caffe下的实现：https://github.com/JunrQ/caffe-layer2.介绍论文中提出了Wingloss，用于人脸关键点检测。

Junr_0926·2023-03-15 07:28

Caffe学习之——caffe.cpp源码解析

本文主要解析caffe源码中/tools/caffe.cpp文件，此文件是caffe程序的入口main函数，包含了命令行参数代码实现，如tain,test，time等。

ciky奇·2023-03-14 22:26

Java8之lambda表达式

Java8自2013年6月发布至现在已经接近7年的时间了,虽然一直基于jdk8的版本开发,新特性也零零碎碎的一直在用,但一直没有系统的整理Java8的新特性和各种用法.这个系列也算是对Java8的一个总结学习系列

凭窗听风·2023-03-14 22:12

深度学习系列1-cuda安装

安装cuda发现程序安装冲突无法安装，首先升级nivada显卡版本，根据升级的版本安装对应的cuda

BLACKDESIGNER·2023-03-14 07:33

Caffe 编译问题

1.出现需要C++11报错：c++0x_warning.h:31:2:error:#errorThisfilerequirescompilerandlibrarysupportfortheupcomingISOC++standard,C++0x.Thissupportiscurrentlyexperimental,andmustbeenabledwiththe-std=c++0xor-std=gn

爱吃土豆的土豆君·2023-03-14 05:12

TensorFlow深度学习(一) - 基于TensorFlow的神经网络基础

其它深度软件库对标产品PyTorch(Facebook)CaffeMXNetTF

ElliotG·2023-03-13 13:50

Ubuntu18.04安裝cuda8.0 cudnn5.1 opencv3.4.0 caffe(TextBoxes++))

首先，恭喜你入了caffe的坑。其次，给个建议，当你碰到各种莫名其妙的问题都是noanswer之后，建议重装系统。一、win10安裝Ubuntu18.04超详细！

JWDong2019·2023-03-13 06:45

【超全面】Linux嵌入式干货学习系列教程

文章目录一、前言二、Linux基础篇三、数据结构与算法基础三、Linux应用篇四、Linux网络篇五、ARM篇六、Linux系统移植篇七、Linux驱动篇八、Linux特别篇九、Linux项目篇一、前言博主学习Linux也有几个月了，在这里为广大朋友整理出嵌入式linux的学习知识，希望对大家有所帮助，当然博主也只是个初入嵌入式领域的初学者，有问题的地方希望大家指出，在此祝大家学习顺利。学习准

修成真·2023-03-12 23:01

Git 基础 —— 常见使用场景

Git基础学习系列Git基础——安装配置别名对象Git基础——常用命令Git基础——常见使用场景Git基础——Github的使用突然插入Bugifx工作，回退工作目录gitstash保存所有工作内容，放到一个特殊的区域

weixin_33889245·2023-03-12 16:34

K8S学习系列(一)之 Rabbitmq集群部署&有状态副本集无头服务理解

一、RabbitMQ集群K8S部署1.1文件结构和说明分别对应文件如下rabbitmq-cluster-statefulset.yamlrabbitmq-configmap.yamlrabbitmq-dashboard-service.yamlrabbitmq-headless-service.yamlrabbitmq-public-namespace.yamlrabbitmq-pv-hostpa

longxingxiu·2023-03-12 15:16

WebService学习系列之CXF开发WebService

WebService学习系列之CXF开发WebService手动编写服务端代码开发分为四步：1.引入cxf相关jar包2.新增服务接口3.新增服务接口实现4.新增发布服务类手动编写客户端代码开发分为两步

理想是一盏灯·2023-03-12 14:51

机器学习系列4:逻辑回归与softmax回归详解

一、Logisticregression中sigmod函数推导sigmod函数的推导1.伯努利分布一个事件x，其结果只有两种：x=1or0，比如抛硬币。when,when,伯努利分布的概率质量函数为：可以写成2.指数族分布如果一个分布能用以下的方式写出，就设这类分布属于指数族：伯努利分布可以表示成：可以发现，伯努利分布是指数族分布，其中：3.sigmod函数的推导标准的逻辑回归问题中，是二分类的，

_世界和平_·2023-03-11 15:00

RabbitMQ入门学习系列(六) Exchange的Topic类型

快速阅读介绍exchange的topic类型，和Direct类型相似，但是增加了"."和"#"的匹配。比Direct类型灵活Topic消息类型特点是：topic消息类型不能是任意的routingkey,必须是有点"."组成的单词列表。和dirct类似，最后也是也相应的key进行匹配例如：speed.color.sepcies注意可以用号和#号出现，和我们日常用的正则表达式含义相近*"*"号代表任意

homehe·2023-03-11 13:38

Yolov8从pytorch到caffe (一) 环境搭建

Yolov8从pytorch到caffe（一）环境搭建1.创建虚拟环境2.安装pytorch与v8相关库3.测试安装是否成功4.测试推理图像在windows上配置YOLOv8的环境，训练自己的数据集并转换到

wangxiaobei2017·2023-03-11 07:46

机器学习系列（十二）——衡量回归算法性能的标准

MSE，RMSE，MAE（MeanSquareError，Root～，MeanAbsoluteError）在分类算法中，我们用准确率作为评价模型好坏的标准。在回归问题中，由于是拟合，自然没有准确率这样的说法，以简单线性回归为例，下面介绍常用的回归衡量指标。在简单线性回归中，我们的目标是找到a和b，使得尽可能小。为了测试模型性能，需要看模型在测试集上的预测与真实值的误差：不过这个表达式与m有关，假如

Ice_spring·2023-03-11 04:41

Prometheus学习系列（三十三）之push指标

Pushgateway](https://github.com/prometheus/pushgateway)允许您将时间序列从短期服务级批处理作业推送到Prometheus可以抓取的中间作业。结合Prometheus简单的基于文本的展示格式，这使得即使没有客户端库的shell脚本也很容易。有关使用Pushgateway和从Unixshell使用的更多信息，请参阅项目的README.md。要从Ja

飞雪K·2023-03-10 19:58

使用我们的spring-cache 整合我们的Redis对我们的数据进行缓存

什么是spring-cache：SpringCache是Spring提供的一整套的缓存解决方案，它不是具体的缓存实现，它只提供一整套的接口和代码规范、配置、注解等，用于整合各种缓存方案，比如Redis、Caffeine

把星星枕在床边·2023-03-10 17:35

MacBook Pro安装Caffe过程记录(macOS Sierra 10.12.6)

1.在写安装过程之前要说明的是此篇文章的最终结果参照的是用Google搜索出来的()教程,在这之前图省事没去(也是觉得就百度搜索的结果应该Ok),结果百度出来的教程都没能在我的电脑中安装好Caffe(无

HUANYU.H.Y·2023-03-10 15:46

caffe学习(1):多平台下安装配置caffe

如何在centos7.3上安装caffe深度学习工具有好多朋友在安装caffe时遇到不少问题。(看文章的朋友希望关心一下我的创业项目趣智思成)今天测试并整理一下安装过程。

weixin_34238642·2023-03-10 11:06

Mnist 图片测试

1、目的在上述训练模型的基础上，测试自己手写的图片，完成手写图片的生成、图片转caffe输入格式文件生成以及模型测试。

菜囧爱学习·2023-03-10 05:08

Machine Learning-感知器分类算法详解

机器学习系列专栏选自python-machine-learning-bookonGitHub作者：SebastianRaschka翻译&整理bySam最近在GitHub上面发现了一个炒鸡赞的项目，果然直接拿过来消化一波

Pysamlam·2023-03-10 03:17

【WEB前端进阶之路】 HTML 全路线学习知识点梳理（下）

前言本文是HTML零基础小白学习系列的第三篇文章，点此阅读上一篇文章文章目录前言十五.HTML布局1.使用div元素添加网页布局2.使用table元素添加网页布局十六.HTML表单和输入1.文本域2.密码字段

陈橘又青·2023-03-09 10:36

【WEB前端进阶之路】 HTML 全路线学习知识点梳理（中）

前言本文是HTML零基础学习系列的第二篇文章，点此阅读上一篇文章。

陈橘又青·2023-03-09 10:35

K8s学习（二）Kubernetest的资源管理及五大资源介绍

3.1Namespace3.2Pod3.3Label3.4Deployment3.5Service3.5.1创建集群内部可访问的Service3.5.2创建集群外部可访问的Service前言本文是k8s学习系列文章

拒绝冗余·2023-03-09 10:08

深度学习与人脸识别系列（6）__人脸识别算法简要说明与总结

http://blog.csdn.net/wjmishuai/article/details/50854168代码下载地址:https://github.com/PatienceKai/VGG_Face_Caffe_Model

zchang81·2023-03-09 07:54

gRPC学习之四：实战四类服务方法

欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；gRPC学习系列文章链接在

程序员欣宸·2023-03-09 00:38

Caffe2问题总结（一）

1没有google模块【Problem】fromgoogle.protobuf.internalimportenum_type_wrapperModuleNotFoundError:Nomodulenamed'google'【Reason】缺少protobuf。【Solve】pipinstallprotobuf2调用lmdb文件失败【Problem】RuntimeError:[enforcefai

天然玩家·2023-03-08 21:10

【Java】基于【Mybatis】框架学习系列——Mybatis数据连接测试

个人主页：Ali,S最近更新：2022年7月12日⛽Java框架学习系列：Mybatis框架⛳Java基础学习系列：面向对象飞机大战通信仿真学习系列：【硬件】【通信】【MATLAB】个人简介：通信工程本硕

Ali.s·2023-03-01 09:36

不可变数据方案之immer.js原理解析

目录前言了解immer.jsimmer.js原理总结前言本篇文章是JavaScript函数式编程学习系列第三篇，感兴趣也可以先去看看前两篇内容：一文理解JavaScript中的函数式编程的概念JavaScript

·2023-02-27 18:41

JavaScript数据类型对函数式编程的影响示例解析

数据拷贝使用不可变数据方案总结前言本篇文章是JavaScript函数式编程学习系列第二篇，感兴趣也可以先去看第一篇：一文理解JavaScript中的函数式编程的概念JavaScript数据类型对函数式编程的影响不可变数据方案之

·2023-02-27 18:41

本地缓存无冕之王Caffeine Cache

·2023-02-25 21:17

点云深度学习系列博客(四): 注意力机制原理概述

目录1.注意力机制由来2.Nadaraya-Watson核回归3.多头注意力与自注意力4.Transformer模型Reference随着Transformer模型在NLP，CV甚至CG领域的流行，注意力机制（AttentionMechanism）被越来越多的学者所注意，将其引入各种深度学习任务中，以提升性能。清华大学胡世民教授团队近期发表在CVM上的Attention综述[1]，详细介绍了该领域

程序猿老甘·2023-02-25 07:28

C++OpenCV实现YOLO算法对目标进行检测实战

OpenCVDNN模块支持常见深度学习框架如TensorFlowCaffe、Darknet等，对应的函数：readNetFromTensorflow、readNetFromCaffe.

AI炮灰·2023-02-25 07:58

fp32和int8模型的区别_从TensorRT看INT8量化原理

1LowPrecisionInference现有的深度学习框架比如：TensorFlow，pytorch，Caffe，MixNet等，在训练一个深度神经网络时，往往都会使用float32(FullPrecise

weixin_40003451·2023-02-23 16:36

网络程序设计

目录1：pullrequest情况1：使用caffe训练神经网络输入图片得到图片项目编号（接受合并）2：caffe的安装使用并运行一个demo（被拒绝）2：课程理论学习情况1：线性回归2：逻辑回归3：随机森林

lc123623·2023-02-23 13:28

Caffe Loss层 - HingelossLayer

HingelossLayer计算one-of-many分类任务的hingeloss.HingeLoss概念定义为：E(z)=max(0,1−z)E(z)=max(0,1−z)常用在SVM的最大化间隔分类中.对于期望输出t=+1,−1t=+1,−1和分类器分yy，预测值yy的hingeloss为：l(y)=max(0,1−t∗y)l(y)=max(0,1−t∗y)这里，yy应该是分类器决策函数的原是

AIHGF·2023-02-22 09:49

deepstream结合tensorrt推理过程，以及对tensorrt的理解，以及如何自己写一个类似基于deepstream的yolov5的so库的插件,nvdsinfer_custom_impl

deepstream结合tensorrt推理过程1,deepstream的推理支持caffe和uff模型支持的比较好，因为已经内置了模型生成的库，只需要给定网络caffemodel权重文件和uff-input-blob-name

鼾声鼾语·2023-02-22 07:44

gRPC学习之三：初试GO版gRPC开发

Docker、Kubernetes、DevOPS等；欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demosgRPC学习系列文章链接在

程序员欣宸·2023-02-19 06:13

最好用的caffe深度学习简单批处理数据集（windows+linux+Python）

简单的批处理方式，包含了windows系统下的bat文件，Linux系统下的sh文件以及最牛逼的Python脚本。在进行AI相关的研究时，不可避免的需要去进行处理数据集。有些数据集是现成的，有些数据集却是需要自己去定制的。以下是自己在学习的过程中总结出来的比较常见的几种方式去处理数据。因为做的是CV，所以设计的处理方式多是处理图片。一、windows下的bat1、统计每个文件夹的名称以及相应文件夹

光圈爱漫游·2023-02-18 21:39

Caffe2 [Brewing Models] 酿造模型

brew是Caffe2用于构建模型的新API。该功能过去由CNNModelHelper充当，但由于Caffe2功能已经扩展到不止CNN，有必要提供一个更加通用的ModelHelper对象。

你好阳光_03f5·2023-02-18 20:29

caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。

2young2simple·2023-02-18 15:05

深度学习-网络模型【一】LeNet-5详解

Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition论文链接：http://www.dengfanxin.cn/wp-content/uploads/2016/03/1998Lecun.pdf代码链接：https://github.com/BVLC/caffe

volcano_Lin·2023-02-17 19:19

CANN-AICPU算子开发

在Caffe中，算子对应层中的计算逻辑，例如：卷积层中的卷积算法，是一个算子；全连接层中的权值求和过程，是一个算子。

有多大的思想，才有多大的能量·2023-02-17 18:11

昇腾CANN算子开发揭秘

2、推理场景下，将第三方框架模型（例如TensorFlow、Caffe、ONNX等）使用ATC工具转换为适配昇腾AI处理器的离线模型时遇到了不支持的算子。3、网络调优时，发现某算子性能较低，影

昇腾CANN·2023-02-17 18:39

基于Spring Cache实现Caffeine、jimDB多级缓存实战

作者：京东零售王震背景在早期参与涅槃氛围标签中台项目中，前台要求接口性能999要求50ms以下，通过设计Caffeine、ehcache堆外缓存、jimDB三级缓存，利用内存、堆外、jimDB缓存不同的特性提升接口性能

·2023-02-17 18:38

onnx ，模型获取层名字，权重，输入输出,示例

例如卷积层如下：netron打开，上图onnx模型卷积层右边的显示，输入，x:input0,第二个是权重，也有id,权重参数解析如下代码来源于https://github.com/MTlab/onnx2caffedef_convert_conv

贝猫说python·2023-02-17 18:06

【目标检测实战】Pytorch—SSD模型训练（VOC数据集

20.jpg原文发表在：语雀文档0.说明SSD：SingleShotMultiBoxDetector和Yolo系列一样，他们都是one-stage系列的目标检测模型，SSD算法的官方实现是用的Caffe

Sunflow007·2023-02-17 05:33

【集成学习系列教程2】AdaBoost回归算法原理及sklearn应用

文章目录4AdaBoost回归算法4.1概要4.2算法步骤4.3sklearn中的AdaBoost回归4.3.1原型4.3.2参数4.3.3属性4.3.4常用方法4.4实例3：使用AdaBoostRegressor完成回归任务4.4.1数据集的创建与可视化4.4.2不同参数的AdaBoost回归器拟合效果对比4AdaBoost回归算法4.1概要AdaBoost算法不仅可以用于分类任务，还可以用于回

Juicy B·2023-02-17 00:40

yolo 学习系列（五）：K-means维度聚类

yolo学习系列（五）：K-means维度聚类《深度学习：手把手教你做目标检测（YOLO、SSD）》视频教程1.维度聚类1.1聚类目的在Ubuntu系统下运行voc_label.py生成训练集和测试集列表文件

la_fe_·2023-02-16 20:02

推荐频道

Caffe学习系列