摘要:作为一只半路出家的野生深度学习程序猿,没人指导,一切都靠自己摸索,在学习实践的路上走过不少弯路. 我正式读的第一篇论文是目标检测网络yolov3的论文.yolov3原生代码是作者用纯c手撸的,叫做darknet,其实也算一个框架,游离于主流深度学习框架之外.这是 "项目地址" . 最近跟着 "这本书 阅读全文
posted @ 2020-01-19 09:58 core! 阅读(129) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:本文记录一些对深度学习的思考总结.意识流写法,想到哪写到哪,日后不定期更新补充. 在没有接触深度学习的时候,觉得这是个非常高大上的技术,数学基础要求非常多,上手门槛非常高.我想很多人和我有一样的想法.这种对深度学习的印象,我想很大一部分来自铺天盖地的自媒体的有关AI的报道解读,造成了一种深度学习,人 阅读全文
posted @ 2019-06-01 11:40 core! 阅读(760) 评论(12) 推荐(4) 编辑
摘要:卷积神经网络,在图像识别和自然语言处理中有很大的作用,讲cnn的中文博客也不少,但是个人感觉说的脉络清晰清晰易懂的不多. 无意中看到这篇博客,写的很好,图文并茂.建议英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我这篇,算是读后总结吧.原文里对数学原理的着墨不多,在这篇文章里我会留着相关的标题,待日后慢慢 阅读全文
posted @ 2019-01-28 13:56 core! 阅读(667) 评论(1) 推荐(6) 编辑
摘要:titanic数据集是个著名的数据集.kaggle上的titanic乘客生还率预测比赛是一个很好的入门机器学习的比赛. 数据集下载可以去http://www.kaggle.com/c/titanic/data. 本身写这个系列笔记是作为自己机器学习的记录,也为了加深自己对机器学习相关知识的理解.但 阅读全文
posted @ 2018-12-15 16:59 core! 阅读(430) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:"戳我" 一句话总结,加了 net=host以后就不需要再做端口映射了.比如docker容器内在8080端口起了一个web server.不加的话需要把本机的某个port比如7979和docker内的8080做一个映射关系,访问的时候访问7979. 加了net=host则直接访问8080. 另外,加 阅读全文
posted @ 2020-05-11 10:33 core! 阅读(187) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:[深度学习在3D点云处理中的探索] b站的一个视频,留存.以后做一个总结笔记. 阅读全文
posted @ 2020-05-09 21:18 core! 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:"python fire使用指南" Python Fire是一个Python库,只需对Fire进行一次调用即可将任何Python组件转变为命令行界面。 阅读全文
posted @ 2020-05-09 17:25 core! 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:配置ssh免密码登录 运行 会在$HOME/.ssh下生成两个文件:id_rsa.pub(公钥),id_rsa(私钥). ssh copy id user@host 把你本机的公钥拷贝到想要远程的主机上去. 远程主机会将公钥内容添加到它的$HOME/.ssh/authorized_keys文件末尾 阅读全文
posted @ 2020-04-27 17:59 core! 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:参考: 1. 去下载sdk manager,安装到本机pc. 安装完成后,本机pc上有如下程序. 2. 将xavier插上hdmi线连接显示器,usb接收器连接好键盘鼠标,插好网线. 用typec usb线连接好xavier的 正面的typec口 和本机pc的usb口. 接上xavier电源. 3. 阅读全文
posted @ 2020-04-26 16:49 core! 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:pandas class 'pandas.core.frame.DataFrame' DataFrame的每一行或者每一列都是一个 Series内的values为ndarray 某一列的元素转换为python list df['列名'].values.tolist() 新增一行到dataframe 阅读全文
posted @ 2020-04-18 18:38 core! 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:ROS2 ros1向ros2迁移 阅读全文
posted @ 2020-04-08 09:56 core! 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CUDA是一个并行计算框架.用于计算加速.是nvidia家的产品.广泛地应用于现在的深度学习加速. 一句话描述就是:cuda帮助我们把运算从cpu放到gpu上做,gpu多线程同时处理运算,达到加速效果. 从一个简单例子说起: 注意用sudo 否则可能报错. sudo /usr/local/cuda/ 阅读全文
posted @ 2020-04-04 20:06 core! 阅读(114) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:tensorflow graphdefs to TensorFlow Lite's flat buffer format tf、tflite存储格式不同,数据精度不同. 量化 量化好处自不必说了,减小模型大小,减少内存占用,提升速度,以及某些架构的硬件只支持int8,这时候必须量化.缺点就是模型精度 阅读全文
posted @ 2020-03-31 20:41 core! 阅读(74) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:tf.compat.v1.GraphDef GraphDef有很多NodeDef class 'tensorflow.python.framework.ops.Graph' class 'tensorflow.core.framework.graph_pb2.GraphDef //protobuf 阅读全文
posted @ 2020-03-31 14:27 core! 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑