caffe入门笔记

04.css入门笔记-浮动以及清除浮动的方法

文章目录前言一、pc端传统布局方式有哪些？二、浮动1.浮动的定义2.浮动的特性（重难点）3.为什么要清除浮动3.清除浮动的本质4.清除浮动的方式1.额外标签法（隔墙法），是W3C推荐的做法2.父元素添加overflow属性，属性值有auto\hidden\scroll3.父元素添加:after伪元素4.父元素添加双伪元素总结前言今天分享的是css的浮动，以及清除浮动的四种方法！在分享之前，也会简单

Mr_LiuP·2024-09-11 22:05

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器多面体 polyhedral AI集群框架

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch，亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore，目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn

EwenWanW·2024-09-09 13:54

Caffeine 与 Guava Cache

最常见的本地缓存是Guava和Caffeine，Caffeine是基于GoogleGuavaCache设计经验改进的结果，相较于Guava在性能和命中率上更具有效率。

雨季里的向日葵·2024-09-07 21:19

OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll

Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies

努力的小柚·2024-09-07 15:34

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成，环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us

SnailTyan·2024-08-31 09:06

JavaScript快速入门笔记之二（变量、常量、数据类型）

JavaScript快速入门笔记之二（变量、常量、数据类型）1、变量何时使用变量：程序中的一切数据都要保存在变量中，反复使用如何使用变量：2种情况：赋值和取值赋值：2步：1.1创建变量：——声明——创建一个新的空变量语法

eshineLau·2024-03-26 20:09

JVM级缓存本地缓存Caffeine

JVM级缓存本地缓存Caffeine和GuavaCache前言一、创建缓存的代码逻辑二、Caffeine的优化方面淘汰算法W-TinyLFU三、Caffeine的业务使用总结前言最新的Java面试题，技术栈涉及

旺仔爱Java·2024-03-15 06:32

ES6基础知识点

ES6入门笔记ES6中的变量和常量ES6新增了两个关键词用来声明变量和常量声明变量使用let关键词声明常量使用const关键词let:let:用于声明变量，代替var关键词特点︰有块级作用域;不存在变量提升

咖啡，巫师与猫·2024-03-13 01:19

摄影入门笔记_认识色彩

相机的滤镜采用的是拜耳滤镜。百度百科拜耳滤镜一般指拜耳阵列拜耳阵列是实现CCD或CMOS传感器拍摄彩色图像的主要技术之一。它是一个4×4阵列，由8个绿色、4个蓝色和4个红色像素组成，在将灰度图形转换为彩色图片时会以2×2矩阵进行9次运算，最后生成一幅彩色图形。该阵列于1976年注册专利。拜耳阵列的问题之一是，在拍摄具有重复细节（如纺织品）的画面时，容易产生彩色干扰信息。该问题是由于其规则的分布方式

SpaceCat·2024-02-20 16:50

面试redis篇-04缓存雪崩

：给不同的Key的TTL添加随机值利用Redis集群提高服务的可用性（哨兵模式、集群模式）给缓存业务添加降级限流策略（ngxin或springcloudgateway）给业务添加多级缓存（Guava或Caffeine

卡搜偶·2024-02-20 09:24

深度学习主流开源框架：Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer

2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构（都是高维数组）Caffe“在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单

seasonsyy·2024-02-20 09:50

Kafka 入门笔记

课程地址概述定义Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ）发布/订阅：消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接受感兴趣的消息消息队列消息队列应用场景：缓存/消峰、解耦、异步通信消峰：秒杀系统：10亿人发请求（数据量约为1T）全部存入消息队列，服务端只取前100条数据处理，避免了服务端压力过大解耦：异步通信：发布订阅模式：Kafka基

Daniel_187·2024-02-13 05:49

MMsegmentation-随机初始化

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、初始化单个模块二、初始化多个模块总结前言mmlab下游分支调用权重随机初始化使用参考mmengine的说明文档mmengine支持模型初始化方法包括：BaseInit,Caffe2XavierInit

SatVision炼金士·2024-02-12 11:22

2021-12-10

新手小白学Java|零基础入门笔记｜原来学Java可以这么简单爱做程序的秋谨新手小白学Java|零基础入门笔记｜原来学Java可以这么简单刚开始学习java的时候，可能是一头雾水，不知道从何学起。

秋_bdbe·2024-02-12 07:10

jsp入门笔记

JSP动态页面技术脚本和注释jsp脚本jsp注释html注释:java注释://单行注释/*多行注释*/Jsp原理jsp第一次被访问的时候会被web容器翻译成servlet,在执行。Jsp翻译后会变成文件名_jsp.java此格式，保存在Tomcat根目录下的work文件夹内部其中Java代码会原封不动放置到翻译后的java文件中的service方法中,因此该java代码中不允许定义方法会翻译为o

61etj·2024-02-12 04:51

LabVIEW的编程-程序框图入门笔记

CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：学习笔记学习之路，长路漫漫，写学习笔记的过程就是把知识讲给自己听的过程。这个过程中，我们去记录思考的过程，便于日后复习，梳理自己的思路。学习之乐，独乐乐，不如众乐乐，把知识讲给更多的人听，何乐而不为呢?在前面板的菜单栏上选择Window→ShowBlockDiagram或者利用快捷方式Ctrl+E就可打开程序框图窗口。LabVIEW程序框图如图3-7所示，每一个程

Mr Robot·2024-02-11 07:27

【python入门笔记】python中单引号、双引号、三引号的用法

首先所有的引号要成对出现，就像穿鞋要成双一、单引号和双引号1.单引号和双引号单独出现时，二者输出结果没有区别>>>str1="thegoodwife">>>str2='thegoodwife'>>>print(str1)thegoodwife>>>print(str2)thegoodwife2.当单引号和双引号同时出现时，最外层引号包含的内容则为字符串#输出字符串中的单引号>>>str3="hei

weixin_41042487·2024-02-10 23:02

解决：源码安装caffe时遇到libcudnn.so: file not recognized问题

参考教程(19条消息)ubuntu16.04下Detectron+caffe2(Pytorch)安装配置过程_张家坎的博客-CSDN博客_caffe2_detectron_ops_gpu.dllhttps

Gracie丹妮·2024-02-10 07:24

进场行礼问候退场

2.行礼问候Examier:(考试官)GillianMccafferyGoodmorning/afternoongirlsGoodmorning/afrernoonmadamorMs.MccafferyQuesti

东方芭蕾Lily·2024-02-09 20:02

深度学习入门笔记（九）自编码器

自编码器是一个无监督的应用，它使用反向传播来更新参数，它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为，f(x)=x，f为自编码器，x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征，然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据，重现后的数据就是自编码器的输出。所以，从本质上来说，自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成：编码器（Encoder）：用于数据压缩。压缩特征向量（Compre

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:57

深度学习入门笔记（八）可以不断思考的模型：RNN与LSTM

8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接，模型的输入数据之间是没有关联的，比如图像分类，每次输入的图片与图片之间就没有任何关系，上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域，这就成了一个短板。RNN因此出现，它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:56

Python入门笔记五（列表）

列表是Python以及其他语言中最常用到的数据结构之一，列表是可以存放任何数据，包括整型，浮点型，字符串，布尔型等等，Python中使用中括号[]来表示列表。一、列表的创建列表是由一组任意类型的值组合而成的序列，组成列表的值称为元素，每个元素之间用逗号隔开，具体示例如下：1.普通形式l=[1,2,3,4,5]---整型列表l=["a","b","c"]---字符串列表l=[True,False,1

Python百事通·2024-02-09 08:31

YOLOv5独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv5网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著

AI小怪兽·2024-02-08 16:33

caffez转ncnn，及环境配置

一、安装ncnn1、安装protobuf(a)、gitclonehttps://github.com/google/protobuf(b)、自动生成configure配置文件，运行：./autogen.sh(c)、配置环境：./configure(d)、编译源代码:make(e)、安装：sudomakeinstall(f)、刷新动态库:sudoldconfig2、安装ncnn(a)、mkdirco

宁静深远·2024-02-08 09:31

lua入门笔记2 深入函数深入函数迭代器与泛型for 编译、协同程序(coroutine)执行与错误

这一篇章的内容深入函数迭代器与泛型for编译、执行与错误协同程序(coroutine)1.深入函数基础知识Lua中，函数是第一类值,和所有其他值一样都是匿名的，即他们都没有名称。当讨论一个函数名时（例如print）实际上是讨论持有某个函数的变量第一类值：表示Lua中函数与其他传统类型的值（数字、字符串）具有相同的权利。函数可以存储到变量中（无论是全局变量还是局部变量）或table中，可以作为实参传

Charon_ted·2024-02-08 05:00

Markdown入门笔记

hellomarkdown是一个重量级的标记语言我们一般用来写文档，这样来帮助我们更好的展示效果我是一级标题我是二级标题一级标题二级标题三级标题四级标题五级标题六级标题斜体文字斜体文字使用两个**星号两个下划线表示粗体粗体文字粗体文字使用三个***星号两个下划线表示粗斜体文字粗斜体文字粗斜体文字分割线：删除线用左右~~来表示删除线下划线无序列表可以使用-+*三种方法前端开发的技能htmlcssjs

星魂1·2024-02-07 21:10

R语言入门笔记2.3

for循环for循环用于多次执行相似的代码。其基本语法如下：for(variableinsequence){#在每次迭代中执行的代码}其中：variable是一个变量，用于在每次迭代中存储序列中的当前元素。sequence是一个向量，可以是数字序列、字符序列或其他可迭代对象。在每次迭代中，variable会依次取sequence中的每个元素的值，然后执行for循环中的代码块。例1：>n=c(1,2

Mrji1995·2024-02-07 19:04

R语言入门笔记2.2

ifelse语句结构：ifelse(条件,表达式1,表达式2)#满足条件，则进入表达式1，否则为表达式2例1：>a=1>ifelse(a<0,"a小于0",ifelse(a==0,0,"a大于0"))[1]"a大于0"a=1-这行代码给变量a赋值为1。ifelse(a<0,"a小于0",ifelse(a==0,0,"a大于0"))-这是一个嵌套的ifelse语句。它的结构是ifelse(condi

Mrji1995·2024-02-07 19:03

智慧云智能教育考试平台展示

*使用jdk1.8的新特性如:caffeine缓存,lambda表达式.1.2前端技术:*Vue*Vuex*Vxe-Table(文档地址：https://gitee.com/xuliangzhan_admin

barry200890·2024-02-06 12:15

what is SSD|Single Shot MultiBox Detector

文章摘选自多篇文章，仅用于学习，在此表示感谢，若有侵权请联系，感谢论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe

Woooooooooooooo·2024-02-06 05:55

caffe中的参考模型

RCNNmode_reference_rcnn_ilsvrc13l.pngcaffenet用于Flickrstyle数据集model_finetune_flickr_style.pngAlexNetmodel_alexnet.pnggooglenetmodel_googlenet.pngcaffenetmodel_reference_caffenet.png

雨住多一横·2024-02-06 03:48

深度学习入门笔记（五）前馈网络与反向传播

接着上一节，本节讲解模型自我学习的数学计算过程究竟是怎么样的。5.1前馈网络一个最简单的前馈神经网络如图所示，对于每一个隐藏层，输入对应前一层每一个节点权重乘以节点输出值，输出则是经过激活函数（例如sigmoid函数）计算后的值。在这样的网络中，输入的数据x经过网络的各个节点之后，即可计算出最终的模型结果。这样就完成了一个最基本的前馈网络从输入到输出的计算过程。5.2反向传播在实际工作中这部分的内

zhanghui_cuc·2024-02-06 01:25

RT-DETR算法优化改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著

AI小怪兽·2024-02-06 01:20

「性能提升」扩展 Spring Cache 支持多级缓存

尤其在微服务架构中，一次调用往往会涉及多次调用例如pigoauth2.0的client认证Caffeine来自未来的本地内存缓存,性能比如常见的内存缓存实现性

冷冷zz·2024-02-05 23:49

Spring Cache

SpringCache提供了一层抽象，底层可以切换不同的缓存实现，例如：EHCacheCaffeineRedis(常用)起步依赖：org.springframework.bootspring-boot-starter

duration～·2024-02-05 23:11

Caffeine与Spring cache的各种注解操作

前言Caffeine是一个基于Java8的进程内缓存框架，它使用乐观锁技术来提高并发吞吐量，并被誉为最快的缓存之一。

500了·2024-02-05 16:20

缓存组件Caffeine的使用

caffeine是一个高性能的缓存组件，在需要缓存数据，但数据量不算太大，不想引入redis的时候，caffeine就是一个不错的选择。可以把caffeine理解为一个简单的redis。

月月大王·2024-02-05 08:32

Makefile.config

##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingandimprovingourbuildsystemarewelcome

walkMAN_aholic·2024-02-05 07:09

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

ZRX_GIS·2024-02-05 05:56

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

对比第三节中的Adaline和LogisticRegression，可以发现它们只有两点不同：1、激活函数，Adaline中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数（非线性）；2、损失函数，Adaline中的损失函数是均方误差，而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵。Sigmoid函数如图所示，其值域为0到1，输入为

cnhwl·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（三）常用AI术语

本节我们介绍一些深度学习领域常用的术语。训练确定模型中的参数的过程，我们就称为“训练”。Epoch遍历一遍训练数据就叫作“一个Epoch”。训练模型的时候，我们要告诉模型预计训练多少个Epoch，但这个值并不是固定的，因为并没有一个准确的Epoch数能一定能得到一个比较好的模型。我们有一个标准：模型训练的Epoch数必须要让模型达到一个收敛的状态。并且为了模型有更多的选择，我们可以让模型收敛后，再

zhanghui_cuc·2024-02-05 05:54

Redis入门笔记

一：简介：基于内存的key-value的结构数据库1.基于内存存储，读写性能高2.适合存储热点数据（热点商品，资讯，新闻）3.企业应用广泛二：Redis与MySQL的对比：Redis和MySQL是两种不同类型的数据库，各有其适用的场景和优势。数据存储方式：Redis：Redis是一种基于内存的键值存储系统，数据存储在内存中，读写速度非常快。它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合

我真卷不动啦。。。·2024-02-05 01:32

缓存Caffeine之W-TinyLFU淘汰策略

我们常见的缓存是基于内存的缓存，但是单机的内存是有限的，不能让缓存数据撑爆内存，所有需要缓存淘汰机制。https://mp.csdn.net/editor/html/115872837中大概说明了LRU的缓存淘汰机制，以及基于LRU的著名实现guavacache。除了LRU淘汰策略外，其是常见的还有FIFO以及LFU，只是说目前用的最多的是LRU。LRULRU记录了缓存中数据项的访问时间，在缓存数

georgesnoopy·2024-02-05 00:03

Caffeine史上最快的内存缓存

Caffeine是一个高性能，灵活的缓存库，它可以作为本地缓存在Java应用中广泛使用。本文将详细介绍如何在SpringBoot项目中集成Caffeine缓存，并通过一个实例来展示它的使用。

奇遇少年·2024-02-05 00:01

如何解决caffe和video-caffe不能使用cudnn8编译的问题

因为caffe之类的代码很久不更新了，只支持到了使用cudnn7.x，在使用了cudnn8的环境下编译caffe或video-caffe时，会在src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cpp

Arnold-FY-Chen·2024-02-04 19:52

深度学习入门笔记4 深度神经网络

多层感知器在之前的课程中，我们了解到，感知器（指单层感知器）具有一定的局限——无法解决异或问题，即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-LayerPerceptron）结构。多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层，则称其为深度人工神经网络。说明：通常我们说的神经网络的

深度学习从入门到放弃·2024-02-04 16:03

深度学习入门笔记：第二章感知机

深度学习入门笔记：第二章感知机笔记来源书籍：《深度学习入门：基于+Python+的理论与实现》文章目录深度学习入门笔记：第二章感知机前言为什么学习感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门

维持好习惯·2024-02-04 16:03

深度学习入门笔记（二）神经元激励函数神经网络

声明：本文内容源自《白话深度学习与tensorflow》高扬卫峥编著一书读书笔记！！！神经网络：神经网络又称为人工神经网络（artificialneutralnetwork,ANN）。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系神经元：如上图所示是一个最简单的神经元，有一个输入，一个输出。我们现在所使用的神经元通常有两个部分组成，一个是“线性模型”，另一个是“激励函数”。假

花落雨微扬·2024-02-04 16:32

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