在Ubuntu系统中,用ctrl+Alt+t 打开终端: 输入et,即打开wps: 整理需要形成图表的数据,如: 用excel生成图表,如下: 表得出的性能图表,方法: 1.工具栏中选择插入——二维折线图: 2.折线图上右键——选择选择数据: 3.编辑数据源,(生成图表关键步骤) 4.在“图表数据区域”中选择吞吐量这列数据,轴标签中选择作为横坐标的那列数据,图列项选择该数据标题.…

一.配置yolo v3 参考yolo v3官网https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 下载darknet后进行编译: git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 下载预训练权重文件: wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 接下来测试一下:测试data/dog.jpg图片的结果,如果能够正确识别,则说明配置成功. ./da…

记录一下 Ubuntu16.04下写的Qt程序,调试时没问题,运行时偶现崩溃 需要在运行时生成core dump文件 首先在pro结尾里加入 QMAKE_CC += -g QMAKE_CXX += -g QMAKE_LINK += -g 在终端输入 ulimit -c 显示为 0 然后输入 ulimit -c unlimited 继续在终端运行编写的程序 出错后,会在当前目录生成 core 文件 然后在终端执行 “gdb 你的程序名 core” 然后输入 bt 对该错误进行跟踪调试 (gdb)…

Ubuntu16.04安装配置和使用ctags by ChrisZZ ctags可以用于在vim中的函数定义跳转.在ubuntu16.04下默认提供的ctags是很老很旧的ctags,快要发霉的版本(5.9~svn20110310-11),快扔掉它,安装universal-ctags吧! 发霉的exuberant-ctags 来,一起看看,默认的ctags是什么情况. 查看apt提供了哪些ctags包 aptitude search ctags 查询结果: v ctags - v ctags:i…

https://blog.csdn.net/jywowaa/article/details/52263711 学习中用到深度学习的框架,需要搭建caffe.theano和torch框架.经过一个月的不懈奋战,终于搭建好了框架.现在分享简单的搭建过程,为后面要用到深度学习框架的同学节省时间,写了这个博客.因为框架的搭建过程会出现各种问题,不同的硬件(如笔记本.台式机).不同的软件(如依赖库.编译器)和软件的版本(如编译器版本不同,编译框架时会找不到依赖库路径)之间有上百种组合,网络中遇到问题的情况…

一.安装cloudera manager(下文简称cm) (一).环境及软件准备: 1.环境:Ubuntu16.04 desktop x 3 台 ip分别为:10.132.226.121,10.132.226.122,10.132.226.123 用户统一使用root用户 2.需下载安装的软件: cm压缩包:cloudera-manager-xenial-cm5.14.2_amd64.tar.gz CDH离线资源包(parcels): CDH-5.14.2-1.cdh5.14.2.p0.3-xe…

在ubuntu16.04下编译安装了py-faster-rcnn. 主要步骤包括:安装cuda/cudnn,换apt源,装开源显卡驱动,装caffe依赖的apt包和python包,下载py-faster-rcnn代码,编译代码.注意一点:不要用cuda安装包自带的显卡驱动,装好cuda后用apt-get装源里的最新驱动,否则很可能黑屏. py-faster-rcnn代码默认使用cudnn3,本文安装的是cudnn5,是通过修改微量py-faster-rcnn所依赖的caffe代码做到的. 本文提…

通过添加软件源的方式安装装 sudo add-apt-repository ppa:screenlets/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install screenlets 以上方法在ubuntu16.04下不可行 以源码的方式安装 sudo apt install python-beautifulsoup python-wnck python-vte python-tz cd /tmp wget -O - https://launchpad.net/…

Caffe已经是第三次安装配置了,为什么是第三次呢?因为我实在是低估了深度学习对于硬件的要求.第一次我在自己笔记本上配置的单核,CPU only ...  结果是,样例数据跑了4小时,这还怎么玩?第二次在台式机上,因为台式机比较low,I5处理器4核,没有NVIDIA的GPU.我把别人训练好的模型下载下来,然后自己测试,发现真的成功了,心里小激动~ 然而,当我自己训练模型时,我训练7天.....  关键是7天了还在跑..... 心想,我这个穷逼难道要自己掏钱买个服务器?那怎么可能.还好,老师人非…

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花…