caffe学习系列第3页

Rust-获取随机数练习案例

文章目录前言一、取官网示例猜数字游戏玩一玩cargocheckTOML文件二、完整代码总结前言Rust学习系列-获取随机数练习案例，基于cargo进行案例练习，过程中会使用cargocheck；cargorun

TE-茶叶蛋·2024-02-06 00:47

「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

上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第三周实验】（非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考）

C语言学习系列课程之练习专项（第三周）本周主要考察基础计算的掌握以及if语句的基本使用，一定要注意特定函数的特定要求，以及定义函数的头文件文章目录C语言学习系列课程之练习专项（第三周）一、本系列教程的使用方法二

cloudier.·2024-02-05 16:39

上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第二周实验】（非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考）

C语言学习系列课程之练习专项（第2周）本周主要考察scanf函数的使用文章目录C语言学习系列课程之练习专项（第2周）一、本系列教程的使用方法二、习题部分1、已知正方形边长，求面积2、已知长方形长和宽，求面积

cloudier.·2024-02-05 16:09

上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第一周实验】（非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考）注：本教程为2023年后半学期的经验分享（即最新内容）

C语言学习系列课程之练习专项（第一周）本周主要考察数据类型、转义字符等基础概念的掌握和printf函数的使用文章目录C语言学习系列课程之练习专项（第一周）一、本系列教程的使用方法二、习题部分1、在屏幕上显示

cloudier.·2024-02-05 16:08

上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第四周实验】（非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考）

C语言学习系列课程之练习专项（第四周）本周没有什么难点内容，只是新学了几个函数文章目录C语言学习系列课程之练习专项（第四周）一、本系列教程的使用方法二、习题部分1、若运行时从键盘输入小写字母a，写出输出结果

cloudier.·2024-02-05 16:36

深度学习系列56：使用whisper进行语音转文字

1.openai-whisper这应该是最快的使用方式了。安装pipinstall-Uopenai-whisper，接着安装ffmpeg，随后就可以使用了。模型清单如下：第一种方式，使用命令行：whisperjapanese.wav--languageJapanese--modelmedium另一种方式，使用python调用：importwhispermodel=whisper.load_mode

IE06·2024-02-05 11:40

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

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

Redis 6.0 客户端缓存

有没有感觉像我们使用过的本地缓存Guava、Caffeine等一样？有啥特别的？这里Redi

极简博客·2024-02-04 16:57

机器学习系列——（九）决策树

简介决策树作为机器学习的一种经典算法，在数据挖掘、分类和回归等任务中广泛应用。本文将详细介绍机器学习中的决策树算法，包括其原理、构建过程和应用场景。原理决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。决策树的每个内部节点代表一个特征属性，每个叶子节点代表一个类别或数值。决策树的构建过程：特征选择：根据某种指标选择最佳特征，将数据集划分为不同的子集。决策节点生成：

飞影铠甲·2024-02-04 11:45

机器学习系列——（十）支持向量机

一、背景支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类、回归和离群点检测等领域的监督学习方法。它最初由Vapnik和Cortes在1995年提出，被认为是机器学习领域中最成功的算法之一。二、原理2.1线性SVM我们先从最简单的线性支持向量机（LinearSVM）开始。对于一个二分类问题，假设训练数据集为D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}，其

飞影铠甲·2024-02-04 11:09

three.js学习系列（一）————从概念到构建一个3D场景

Three.js、webGL和Canvas区别Three.js是基于原生WebGL封装的三维引擎。WebGL是JavaScript和OpenGLES2.0结合起来的JavaScriptAPI，在任何兼容的Web浏览器中渲染高性能的交互式3D和2D图形，该API可以在canvas元素中使用，可以html5Canvas提供硬件的3D加速渲染。Canvas是HTML5新增新增的标签，通过js脚本来完成图

0斌果0·2024-02-04 08:42

Rust 第一个rust程序Hello Rust️

文章目录前言一、vscode安装rust相关插件二、CargoNew三、vscode调试rustLLDB前言Rust学习系列。今天就让我们掌握第一个rust程序。HelloRust️。

TE-茶叶蛋·2024-02-04 07:37

Rust macOS下安装

文章目录前言一、macOS上安装RustrustupCargo前言Rust学习系列，本文主要演示如何在macOS下安装rust。

TE-茶叶蛋·2024-02-04 07:35

大学python题库及答案,大一python期末

有这一篇就足够干货满满不看后悔个人主页→数据挖掘博主ZTLJQ的主页个人推荐python学习系列：☄️爬虫JS逆向系列专栏-爬虫逆向教学☄️python系列专栏-从零开始学python目录数据类型和变量

chatgpt001·2024-02-04 04:09

Kubernetes operator（一）client-go篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第一篇，主要对client-go进行学习，从源码阅读角度，学习client-go各个组件的实现原理、如何协同工作等参考视频

格桑阿sir·2024-02-04 00:08

Kubernetes operator（七） controller-runtime 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第七篇，本节会对编写Operator非常重要的controller-runtime库进行学习基于kubernetesv1.24.0

格桑阿sir·2024-02-04 00:08

Kubernetes operator（五）api 和 apimachinery 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第五篇，主要对k8s.io/api和k8s.io/apimachinery两个项目进行学习基于kubernetesv1.24.0

格桑阿sir·2024-02-04 00:37

Kubernetes operator（六）CRD控制器开发实战篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第六篇，前面5篇的学习，我们已经清楚CRD开发的各个环节，本节就实际设计一个CRD，并为之编写控制器基于kubernetesv1.24.0

格桑阿sir·2024-02-04 00:37

【Vitis】Vitis HLS学习系列笔记：第一个例程

【Vitis】VitisHLS学习系列笔记：第一个例程…………目录1VitisHLS是什么？2例程3很可能遇到的

神仙约架·2024-02-03 22:22

机器学习系列——（七）简单分类算法

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（八）KNN分类算法

当谈到机器学习中的分类算法时，K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一个简单而又常用的算法。在本篇博客中，我们将探讨KNN算法的原理、应用和优缺点。一、原理K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过利用已知类别的训练样本集来对新的实例进行分类。其核心思想是通过测量不同实例之间的距离来确定新实例的类别。具体来说，KNN算法的原理可以概括为以下几个步骤：数据准备：首先，我们需

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（五）数据清洗

引言在机器学习领域，数据是训练模型的基础。然而，现实世界中的数据往往存在噪声、缺失值、异常值和不一致等问题，这些问题会对模型的性能产生负面影响。因此，数据清洗作为机器学习流程中至关重要的一步，可以帮助我们处理这些问题，提高模型的准确性和鲁棒性。本文将详细介绍机器学习中的数据清洗过程，以及常见的数据清洗方法和技术。一、概念和目标数据清洗是指通过一系列的操作和技术，对原始数据进行预处理，使其符合模型训

飞影铠甲·2024-02-03 17:11

Spring5系列学习文章分享---第三篇（AOP概念+原理+动态代理+术语+Aspect+操作案例（注解与配置方式））

*JDK**动态代理代码AOP(术语)AOP操作（准备工作）**AOP****操作（**AspectJ注解)**AOP****操作（**AspectJ**配置文件）**开篇:欢迎再次来到Spring5学习系列

码农阿豪·2024-02-03 15:39

[图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算

GPU架构中的半精度与单精度计算由于项目原因，我们需要对darknet中卷积层进行优化，然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说，都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法，从而可以方便调用

蒸饺与白茶·2024-02-03 13:54

caffe搭建深度神经网络

利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件：solver.prototxttrain_val.prototxttrain.shsolver.prototxtsolver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超参数

A异乡人_7a44·2024-02-03 11:55

机器学习系列——（六）数据降维

引言在机器学习领域，数据降维是一种常用的技术，旨在减少数据集的维度，同时保留尽可能多的有用信息。数据降维可以帮助我们解决高维数据带来的问题，提高模型的效率和准确性。本文将详细介绍机器学习中的数据降维方法和技术，以及其在实际应用中的重要性。一、概念数据降维是指通过对原始数据进行变换或压缩，将其映射到一个低维空间中，从而减少特征的数量。数据降维的目标主要包括以下几个方面：减少计算复杂性：高维数据可能导

飞影铠甲·2024-02-03 11:55

算法学习系列（三十一）：组合数

目录引言一、CnmC_n^mCnm二、递推1.公式2.例题三、预处理1.公式2.例题四、卢卡斯定理1.公式2.例题五、高精度计算2.例题引言这个组合数的问题还是很常见的，就是问CnmC_n^mCnm，然后会根据询问的次数，以及n和m的大小来判断怎么去做。本文用了一写基本的数论公式来进行推导，包括卢卡斯定理等，进行计算。一、CnmC_n^mCnmCnm=n⋅(n−1)⋅(n−2)⋯(n−m+1)m⋅

lijiachang030718·2024-02-03 10:38

机器学习系列 - Mean Shift聚类

文章目录前言一、原理前置知识点MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是MeanShift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值，这些样本点最终会在局部

学海一叶·2024-02-03 07:08

deep-visualization-toolbox可视化安装

运行环境：Linux+caffe步骤：Step0:Compilemasterbranchofcaffe本代码运行的前提是，配置过caffe。

2014wzy·2024-02-03 07:34

deep-visualization-toolbox可视化工具安装

因为在安装deep-visualization-toolbox这个工具之前，已经安装编译过caffe，所以直接从以下开始。如果你没有编译过caffe，就跟着安装教程一步一步做。

px_cmd·2024-02-03 07:31

目标检测:PC端MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架之实现

一、前提1、在ubuntu系统下安装caffe-ssd，这一过程不清楚的地方可以参考我之前的一篇文章，也可以参考下面链接的文章：https://blog.csdn.net/qq_33431368/article

宝坚刘炜·2024-02-03 05:38

Jmeter学习系列之五：线程组（Thread Group）

前言线程组是一系列线程的集合，每一个线程代表着一个正在使用应用程序的用户。在jmeter中，每个线程意味着模拟一个真实用户向服务器发起请求。在jmeter中，线程组组件运行用户设置线程数量、初始化方式等等配置。例如，如果你设置线程数为100，那么jmeter将创建并模拟测试100个用户请求到服务器端。模拟100个用户一、添加线程组测试计划->右键->添加->线程(用户)->线程组，添加一个新的线程

艳Yansky·2024-02-02 08:48

机器学习系列4-特征工程

机器学习系列4-特征工程学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-02-02 07:36

error: argument of type "const void " is incompatible with parameter of type "const int "错误解决

今天在编译caffe2时,遇到了以下问题:"/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/avx512vlintrin.h(10907):error:argumentoftype"constvoid

nowherespyfly·2024-02-02 04:35

YOLOv8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·2024-02-01 20:59

机器学习系列——（二）主要任务

导语：随着信息时代的到来，机器学习作为一项重要技术正逐渐渗透到我们的生活和工作中。它的主要任务是通过使用数据和算法，让计算机系统从中学习并改进性能，使其能够更智能地处理问题和做出决策。本文将详细介绍机器学习的主要任务，包括分类、回归、聚类和推荐系统等，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。分类任务分类任务是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是将数据分为不同的类别或标签。分类任务可以应用于各种

飞影铠甲·2024-02-01 18:03

【vim 学习系列文章 3.2 -- vim 删除空格】

文章目录vim删除行尾空格vim删除行尾空格在代码开发的过程中，经常会遇到行尾有空格的现象，如下：我们可以在.vimrc中通过map命令来映射删除行尾空格的快捷键，如下：mapd:%s/\s*$//gd：表示delete；:代码空格键。所以执行d+空格键就可以删除行尾空格。

CodingCos·2024-02-01 16:50

机器学习系列——（一）概述

导语：在当今高度数字化和信息化的时代，机器学习作为一项核心技术，正日益渗透到我们生活的方方面面。它不仅为我们提供了更智能、更高效的解决方案，还给予了计算机系统从经验中学习和改进的能力。本文将带您深入了解机器学习的概念、原理以及应用，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。第一部分：什么是机器学习？机器学习是一种通过利用数据和统计学方法，使计算机系统从中学习并改进性能的人工智能技术。它通过构建模型

飞影铠甲·2024-02-01 10:42

【Spring Boot 源码学习】BootstrapRegistry 详解

《SpringBoot源码学习系列》BootstrapRegistry详解一、引言二、往期内容三、主要内容3.1源码初识3.2register方法3.3registerIfAbsent方法3.4isRegistered

Huazie·2024-02-01 08:47

读书和学习系列之快速阅读（上）

前言：本文是一篇读书笔记!弗兰西斯·培根说：“有些书可以浅尝即止，有些书要生吞活剥，而只有少数的书是要咀嚼和消化的。”图片发自App1.阅读的4个层次基础阅读，检视阅读，分析阅读，主题阅读级别越高所要的主动和能力越强!1.1基础阅读：实则是段和句的理解基本能读懂，就是大众化的随便普通阅读，通常是无读书障碍的中小学生水平，主要在于对句子和段落的理解……1.2检视阅读：对书的筛选和整体理解，主旨的明确

甜的梦想之路修心之旅·2024-01-31 17:10

深度学习之caffe入门一一配置SSD中遇到的问题

用gitclone将代码下载下来之后,需要编译一下,如果之前编译过caffe,直接将之前的makefile.config文件粘贴到caffe-ssd的目录下即可.我将我的makefile.config文件贴出来

hhy_csdn·2024-01-31 16:49

Jmeter学习系列之二：工具面板必知必会

目录前言一、菜单栏二、功能区编辑2.读入数据总结前言Jmeter面板一共分为4个区域，分别是菜单栏、功能区、视图区和内容区。菜单栏：主要功能包括新建测计划，添加线程组、测试脚本，分布式运行相关，查看日志，生成报告和函数助手。功能区：比较简单，下面详情介绍功能区。视图区：目录树，添加存放测试设计中所使用到的元件。内容区：详细配置区域，主要对元件进行相对应的编辑和配置。一、菜单栏文件：新建、打开、保存

艳Yansky·2024-01-31 15:22

Jmeter学习系列之四：测试计划元素介绍

测试计划元素JMeter包含各种相互关联但为不同目的而设计的元素。在开始使用JMeter之前，最好先了解一下JMeter的一些主要元素。注意:测试计划包含至少一个线程组。以下是JMeter的一些主要组件:测试计划（Plan）线程组(ThreadGroup)控制器(Controllers)监听器(Listeners)计时器(Timers)配置元素(ConfigurationElements)预处理器

艳Yansky·2024-01-31 15:51

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