caffe学习系列

Hadoop零基础入门

转自：http://blog.csdn.net/column/details/13153.html【Hadoop入门学习系列之一】Ubuntu下安装Hadoop（单机模式+伪分布模式）【Hadoop入门学习系列之一
晴天哥_王志·2023-04-20 05:41

Encoder-Decoder

2021SC@SDUSC为了更好的理解模型代码，进行的相关知识补充学习系列文章目录（一）面向特定问题的开源算法管理和推荐（二）论文阅读上（三）sent2vec（四）BERTforKeyphraseExtraction
qq_47537678·2023-04-20 01:01

CS20si 第8课:生成对抗网络GANs

所以使用网上一个比较全的GANs学习系列替代。
tech0ne·2023-04-19 23:27

Caffe

目录1、简述2、项目起源3、架构设计4、极智AI相关内容1、简述Caffe（全称ConvolutionalArchitectureforFastFeatureEmbedding）是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架
江鸟的坚持·2023-04-19 21:58

caffeine_redis自定义二级缓存

目录背景问题流程图开发CacheConfig@CaffeineCacheCacheMessageListenerCaffeineCacheAspectCacheMessage总结背景最近产品下发一个需求
·2023-04-19 19:02

yolov5s模型转caffe

1.yolov5s模型下载官网Releases·ultralytics/yolov5·GitHub每个版本对应的Assets下有相应的下载链接2.onnx模型导出目前我使用的源码为2023年4月6日的master版本，应该对应v7.1或者v8.0版本主要调用export.py函数进行onnx模型导出，具体执行命令如下pythonexport.py--weights../models/*.pt--i
慕思侣·2023-04-19 14:01

机器学习系列（十五）——梯度下降法的优势

梯度下降法的向量化在之前的学习中我们知道利用numpy模块的特性，将运算向量化能一定程度上加快运算速度，这里使用boston房产数据集，向量化后的梯度运算函数只有一行代码：defdJ(theta,X_b,y)：returnX_b.T.dot(X_b.dot(theta)-y)*2/len(X_b)测试性能，首先是正规解：'''使用boston房产数据的所有特征'''importnumpyasnpi
Ice_spring·2023-04-19 11:43

机器学习系列（二十四）——交叉验证与偏方差权衡

交叉验证CrossValidation前面我们学习了可以用测试数据集修正模型的过拟合现象，但是这样做其实是有一点问题的。每次我们用测试数据集来看模型的好坏，如果发现模型表现不好则取调整模型参数优化模型，我们相当于在针对这组测试数据集进行调参，这样最终得到的模型极有可能针对测试数据集过拟合的。测试集非常非常珍贵，它相当于模型遇到的全新数据，一个真正好的机器学习模型应该对全新数据拥有很好的预测能力，因
Ice_spring·2023-04-19 09:12

【2023 · CANN训练营第一季】：AscendCL应用开发深入讲解 基础知识介绍

它的深度神经网络应用开发流程可以分为以下几个主要步骤AscendCL应用开发，深度学习网络推理应用开发流程主要步骤如下：准备模型：首先，使用TensorFlow、PyTorch、Caffe等主流深度学习框架训练一个
你干嘛，哎呦！·2023-04-19 00:47

【数据库通关之路】 MySQL 全路线学习知识点梳理（中）

前言本文是MYSQL零基础小白学习系列的第二篇文章，点此阅读上一篇文章文末包邮送《分布式中间件核心原理与RocketMQ最佳实践》(点击下方目录直达)一本，本文每+1000浏览额外加抽一人文章目录前言6
陈橘又青·2023-04-18 12:00

Detectron .pkl模型转成Caffe2 .pb模型

Detectron训练出来的目标检测模型后缀为.pkl，在使用的时候必须要有图（graph）以及Detectron代码的支持，转为caffe2标准的pb模型后，就可以脱离detectron的代码单独运行
zerowl·2023-04-18 11:10

【文章学习系列之模型】TIMESNET

本章内容文章概况模型流程实验结果结果1结果2具体对比长时预测短时预测缺失值填充异常检测分类模型分析总结文章概况《TIMESNET:TEMPORAL2D-VARIATIONMODELINGFORGENERALTIMESERIESANALYSIS》是2023年发表于ICLR上的一篇文章，主要针对时序预测问题提出了一种新方法。值得一提的是，该论文的作者同时还是2021年Autoformer的作者，因此代
清流自诩·2023-04-18 02:14

【文章学习系列之模型】Autoformer

本章内容文章概况模型流程主要结构DecompositionArchitecture（分解结构）Auto-CorrelationMechanism（自相关机制）实验结果消融实验总结文章概况《Autoformer:DecompositionTransformerswithAuto-CorrelationforLong-TermSeriesForecasting》是2021年发表于NeurIPS上的一篇
清流自诩·2023-04-18 02:14

【文章学习系列之模型】FEDformer

本章内容文章概况模型流程主要结构FrequencyEnhancedDecompositionArchitecture（频率增强分解结构）FourierenhancedblocksandWaveletenhancedblocks（傅里叶增强模块和小波增强模块）FourierEnhancedStructure（傅里叶增强结构）FrequencyEnhancedBlockwithFourierTrans
清流自诩·2023-04-18 02:14

从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（六）：后端优化

VINS-Mono/Fusion代码学习系列：从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（一）：主函数从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（二）：前端图像跟踪从零学习VINS-Mono/Fusion
slender-·2023-04-17 20:45

caffe2在ubuntu 17.10 上编译成功

环境:ubuntu17.10amd64gcc5/7cuda8.0cuda6.0python2.7/3.5/3.6cmake../-DCUDA_HOST_COMPILER="/usr/bin/gcc-5"-DCMAKE_CXX_CFLAGS="-D_GLIBCXX_USE_C99-D_GLIBCXX_USE_C99_MATH-D__GLIBCXX__=20160904"-DCUDA_NVCC_FLA
Wendal兽·2023-04-17 14:41

【Redis】多级缓存

【Redis】多级缓存文章目录【Redis】多级缓存1.传统缓存的问题2.多级缓存方案2.1JVM进程缓存2.1.1本地进程缓存2.1.2Caffeine2.2Nginx缓存2.2.1准备工作2.2.21
嗯mua.·2023-04-17 14:40

【Redis】多级缓存

【Redis】多级缓存文章目录【Redis】多级缓存1.传统缓存的问题2.多级缓存方案2.1JVM进程缓存2.1.1本地进程缓存2.1.2Caffeine2.2Nginx缓存2.2.1准备工作2.2.21
嗯mua.·2023-04-17 14:40

【Note】MV-机器学习系列 之 神经网络 PyTorch

一、PyTorch简介1、WhyPyTorch？PyTorch的优势是建立的神经网络是动态的，比如RNN变化时间长度的输出。而且深入API，是可能看懂底层在干嘛。.Tensorflow的优势是在分布式训练上下了很多功夫。高度工业化使得很难看懂底层代码。二、PyTorch神经网络基础1、Torch或NumpyTorch可以将tensor放在GPU中加速运算(前提是有合适的GPU)，就像Numpy会把
火禾子_·2023-04-17 02:11

距离度量 —— 曼哈顿距离（Manhattan Distance）

Python学习系列文章：目录文章目录一、概述二、计算公式①二维平面上的曼哈顿距离②三维空间上的曼哈顿距离③n维空间上的曼哈顿距离一、概述曼哈顿街区熙熙攘攘，在高处向下望去，曼哈顿的建筑方方正正地排列在一条条街道上
繁依Fanyi·2023-04-17 01:23

Caffeine 优化版LFU

https://cloud.tencent.com/developer/article/1761893
愤怒的老照·2023-04-16 23:50

机器学习系列（三十四）——支撑向量回归（SVR）

本篇主要内容：SVRSVM解决回归问题前面我们说过SVM不只可以解决分类问题，也可以解决回归问题，现在就简要叙述下SVM如何解决回归问题。所谓回归问题其实就是找到一条拟合曲线，使得预测输出能与真值尽可能地接近，同时面对未知数据又要有很好的泛化能力。在线性回归中我们是让MSE的值达到最小，与线性回归不同，支撑向量机回归（SupportVectorRegression，下简称SVR）能容忍模型输出与真
Ice_spring·2023-04-16 09:16

博客园首页新随笔联系管理订阅订阅随笔- 5 文章- 0 评论- 7 caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

www.cnblogs.com/AliceHu/p/6529383.html以上是原文链接参考博文：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847在使用caffe
fireworkseasycold·2023-04-16 08:57

java-caffeine缓存

引依赖com.github.ben-manes.caffeinecaffeineorg.springframeworkspring-context-supportcache工具类，写出一个一个自己需要使用的
要成为大神的小菜鸟Simon·2023-04-16 00:44

新课标学习系列④:了解了布鲁纳就把握这次新课标精髓一一学习、理解新课标得从根上去研究一一元点研究

[红顺视点]:新课标学习系列④:了解了布鲁纳就把握这次新课标精髓一一学习、理解新课标得从根上去研究一一元点研究笔者对第三版课标与前二版课标所依据理论进行了对比，发现有如下特点:前二版旧课标主要依据是建构主义理论及布鲁纳的发现学习理论
王红顺·2023-04-16 00:04

读书学习系列1

我的阅读史我的成长史我很赞同朱永新教授的那句话“一个人的阅读史就是他的精神成长史”。那就借着这篇文章回忆自己的成长经历，同时梳理一下迷茫的思路，调整一下前进的方向。单调的童年我1982年出生在河南信阳潢川县，家乡有些偏远和落后，亲人们的文化程度也不是很高，父亲是一名退伍军人，只有小学文化程度。母亲上过初中，但长年忙于田地活和家务，很少在学习上引导我们。入学之前的记忆就是在家看护比我小三岁的弟弟，跟
2020夏末兰君·2023-04-16 00:18

GO语言学习系列五——GO的控制语句(补充指针)

补充指针在GO语言中，提供了控制数据结构的指针的能力，但是，你不能进行指针运算;在GO语言中，用*关键字来声明某个变量为指针变量;(例：varp*int)在GO语言中，用&关键字来放到变量前，返回变量的内存地址;（例：p=&变量）在GO语言中，格式化标识符为%p(例：fmt.Printf("%P",p))一个完整的例子packagemainimport("fmt")funcmain(s:="goo
astarblog·2023-04-15 18:44

探讨下如何更好的使用缓存 —— Redis缓存的特殊用法以及与本地缓存一起构建多级缓存的实现

通过前面的文章，我们一起剖析了GuavaCache、Caffeine、Ehcache等本地缓存框架的原理与使用场景，也一同领略了以Redis为代表的集中式缓存在分布式高并发场景下无可替代的价值。
架构悟道·2023-04-15 17:00

50.现有移动端开源框架及其特点—FeatherCNN与TensorFlow Lite

50.1FeatherCNNFeatherCNN是由腾讯AI平台部研发的基于ARM架构的高效CNN推理库，该项目支持Caffe模型，且具有高性能、易部署、轻量级三大特性。
大勇若怯任卷舒·2023-04-15 15:55

C++提高编程（三）—— STL常用容器(1) ：string容器

C++系列内容的学习目录→\rightarrow→C++学习系列内容汇总。
大彤小忆·2023-04-15 11:06

polygraphy深度学习模型调试器使用教程

深度学习系列文章目录文章目录深度学习系列文章目录Polygraphy介绍一、安装源码安装：简单安装安装依赖二、简单使用三、使用教程2、polygtaphy使用示例Polygraphy介绍Polygraphy
武魂殿001·2023-04-15 11:47

Cascade mask RCNN|Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation

CVPR2018年被提出，用于目标检测，2019.6发布第二版本，为应用于实例分割cascademaskrcnn论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.09756v1项目地址：（Caffe
Woooooooooooooo·2023-04-15 07:13

Caffe 架构学习-底层数据2

Net完整的CNN模型模型描述文件（prototxt）模型权重（caffemodel）类对象含义vector>>layers_记录出现的每个layervectorlayer_names_记录出现的每个layer
Zz鱼丸·2023-04-15 05:02

距离度量 —— 余弦相似度（Cosine similarity）

Python学习系列文章：目录文章目录一、概述二、计算公式①二维平面上的余弦相似度②n维空间上的余弦相似度③注意一、概述三角函数，相信大家在初高中都已经学过，而这里所说的余弦相似度（CosineDistance
繁依Fanyi·2023-04-15 04:23

高效学习系列4-持续写作需要掌握这几点

一、写作的定位找好平台和确定自己擅长的方向写作是持续写作的前提。找到好平台意味着找到一个雪球可以滚起来的坡道，有些长、有些陡、这些都要和自身相匹配二、持续写作的正向循环养成习惯->正向反馈->行为->养成习惯三、两个不求不求完美，完美是个持续的结果，先出来一稿，才能不断完善，不断精进，迟迟不动手或者不产出，就没有后面的成长了。不求长短，表达清楚意思和描述完整意思即可，前期不用过多追求长篇或者精简。
马一·2023-04-14 22:15

【嵌入式入门学习笔记】-- 六、Linux C语言高级编程

嵌入式入门学习系列笔记索引一、Linux简介二、deb软件包管理三、shell中的特殊字符四、Linux常用命令五、shell编程六、LinuxC语言高级编程1.gcc编译器1.1GNU工具编译工具：把一个源程序编译为一个可执行程序调试工具
DUANDAUNNN·2023-04-14 19:15

PPQ量化框架

来源于：https://github.com/openppl-public/ppqPPQ基础用法及示例脚本Description介绍Link链接01模型量化onnx,caffe,pytorch02执行器
@BangBang·2023-04-14 16:09

dqn系列梳理_莫烦python强化学习系列-DQN学习(代码)

importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastfnp.random.seed(1)tf.set_random_seed(1)#DeepQNetworkoff-policyclassDeepQNetwork:def__init__(self,n_actions,n_features,learning_rate=0.01,reward_decay=
weixin_39909212·2023-04-14 14:41

Redis多级缓存搭建（结合案例学习）

中安装Mysql服务2.向数据库中导入数据和导入案例代码3.在dokcer中部署nginx服务器实现方向代理4.在nginx目录下导入主页面5.配置nginx实现反向代理6.初步认识Caffine7.使用Caffeine
jakiechaipush·2023-04-14 11:04

paddlepaddle（八）paddle inference服务器部署模型

简介1.1与模型直接推理的比较1.2流程图1.3高性能1.4多功能集成2.预测部署示例--python2.1模型获取2.1.1paddlepaddle框架2.1.2Tensorflow、Pytorch、Caffe2.2paddle-inference
午夜零时·2023-04-14 10:40

Caffe安装makefile

PROJECT:=caffeCONFIG_FILE:=Makefile.config#Explicitlycheckfortheconfigfile,otherwisemake-kwillproceedanyway.ifeq
Mz楓·2023-04-14 06:48

opencv C++ dnn网络参数的相关的API

readNet6，getUnconnectedOutLayersNames7，加速处理OpenCV中的深度学习模块（DNN）只提供了推理功能，不涉及模型的训练，支持多种深度学习框架，比如TensorFlow，Caffe
蓝天巨人·2023-04-14 05:59

机器学习系列15-半监督学习

如果本文对你有帮助，请给我的github打个star叭注：更多优质内容欢迎关注我的微信公众号“Sakura的知识库”：半监督学习(semi-supervisedlearning)1、introduction2、Semi-supervisedLearningforGenerativeModel3、Low-densitySeparationAssumption：非黑即白4、SmoothnessAssu
Sakura_gh·2023-04-14 04:33

机器学习系列--LDA与PCA

版权声明：本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。前言：第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是
yezi_1026·2023-04-14 02:03

机器学习系列十三：数据降维

一、算法原理降维方法一般分为线性降维方法和非线性降维方法，如下图所示：我们主要主要介绍PCA、LDA、LLE方法。1.PCA主成分分析(PCA)是另一种常用的数据降维方法，它属于无监督学习算法。PCA旨在找到数据的主成分，并利用这些主成分表征原始数据，从而达到降维的目的。(1)PCA的推导1)最大方差理论在信号处理领域，我们认为信号具有较大方差，噪声具有较小方差，信号与噪声之比称为信噪比。信噪比越
小小小读书匠·2023-04-14 02:56

仿牛客论坛项目全面大总结

、转发；-点赞、关注、通知、搜索；-权限、统计、调度、监控；2.核心技术：-SpringBoot、SSM-Redis、Kafka、ElasticSearch-SpringSecurity、Quatz、Caffeine3
洋葱饼干yy·2023-04-14 00:20

caffe深度学习框架入门

Caffe与Caffe2，Facebook已经把Caffe和Caffe2与PyTorch进行了整合，推出了全新的
嗷嗷_·2023-04-13 23:30

Python3以上版本安装sqlite3的解决方案

首先大概会报一下两个问题：1.nomudolenamed_sqlite32.mportError:dynamicmoduledoesnotdefinemoduleexportfunction(PyInit__caffe
追梦人在路上不断追寻·2023-04-13 08:44

win10下配caffe(仅cpu, python接口) - 失败

anaconda而是直接到python网站下载并安装了python3.5，导致中间出现比较多的问题，虽然前面的都解决了，但是最后的一些问题未解决，所以把关于python的全卸掉了重新配的（win10下配caffe
aaa小菜鸡·2023-04-13 01:59

【嵌入式入门学习笔记】-- 四、Linux常用命令

嵌入式入门学习系列笔记索引一、Linux简介二、deb软件包管理三、shell中的特殊字符四、Linux常用命令目录一、基本系统维护命令1.man2.passwd3.su4.echo5.date6.clear7
DUANDAUNNN·2023-04-12 17:56
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