YOLO---Darknet下的 GPU vs CPU 速度 目录 一.基础环境 二.安装Darknet-yolo v3 三.CPU下测试 四.GPU下测试 五.测试速度对比结论 正文 一.基础环境 当前的运行环境为: Ubuntu16.04.5 LTS CUDA 10.0 cuDNN 7.6.1 NVIDIA GTX 2080 TI 11G 1.查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2.查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/in

本文来自网易云社区 作者:李诺 " Clojure is elegant and pragmatic; it helps me focus more on solving business problems." 不同于Java这类静态语言, Clojure是动态语言,动态类型意味着这些类型会在代码运行时由Clojure动态的推导出来,编译时不作任何限制. user=> (defn f1 [a b] (+ "1" 2))#'user/f1 user=> (

YOLO---多个版本的简单认识 YOLOv3 有好几个经典版本了:一.YOLOv3 (Darknet)官网 @ https://github.com/pjreddie/darknet二.YOLOv3(darknet优化了)@ https://github.com/AlexeyAB/darknet三.YOLOv3 with OpenCV官网 @ https://github.com/JackKoLing/opencv_deeplearning_practice/tree/master/praci

1. 简介 GXtest是基于专门为GeneXus平台开发的应用程序提供的自动化测试解决方案. 我们强调“解决方案”和“自动化”两个词: 解决方案:GXtest为整个GeneXus软件开发生命周期提供测试支持,在每个阶段提供不同的测试工具,包括单元测试(Unit Test).UI测试自动化(UI Test Automation).负载测试(UI Test/Load Testing):GXtest解决方案提供持续集成/持续交付(CI/CD)的支持,借助JenKins等CI/CD引擎和MsBuild

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 一.准备工作: 安装pkg-config:sudo apt-get install pkg-config 安装opencv:sudo apt-get install libopencv-dev 二.编译darknet: 下载 darknet-master.zip:https://github.com/pjreddie/darknet,解压 修改Makefile: GPU=1CUDNN=1OPENCV

目录 一.Darknet优势 二.Darknet的结构 三.Darknet安装 四.Darknet的训练 五.Darknet的检测 正文 一.Darknet优势 darknet是一个由纯C编写的深度学习框架,它有着其它深度学习框架无法相比的优势: 1.易于安装:在makefile里面选择自己需要的附加项(cuda,cudnn,opencv等)直接make即可,几分钟完成安装:2.没有任何依赖项:整个框架都用C语言进行编写,可以不依赖任何库,连opencv作者都编写了可以对其进行替代的函数:3.结

环境配置看上一贴 https://www.cnblogs.com/clemente/p/10386479.html 1 安装darknet 1-1 克隆darknet repo git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet 1-2 修改Makefile 注意提前备份一份 Makefile.bak GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的,根据不同的GPU环境 有几处需要具体根据实际配

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一) Darknet:  C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架.它速度快,易于安装,支持CPU和GPU计算.您可以在GitHub上找到源代码,也可以在这里阅读更多关于Darknet可以做什么的信息: 1.  Installing Darknet Darknet易于安装,只有两个可选依赖项: OpenCV,如果你想要更广泛的支持图像类型. 如果你想计算GPU的话,安装CUDA. 两者都是可

本文来源于:https://yq.aliyun.com/articles/14578?spm=5176.100238.yqhn2.14.Lcie4Y   摘要今年整体带了几个项目.我本人不是专业的PMP培训出身,落文的目的主要是为了把所积累的一点点经验分享给大家,所以项目管理的术语和措辞上的不专业,希望大家谅解. 其中一个项目落地非常快,质量和效果产生也非常快的一个项目,落地到产生效果就一个月,所有项目成员都不是全职做这个项目,受到研究... 今年整体带了几个项目.我本人不是专业的PMP培训出身

近期因工作需要,分析了一些Android的测试框架,在这也分享下整理完的资料. Android测试大致分三大块: 代码层测试 用户操作模拟,功能测试 安装部署及稳定性测试 代码层测试 对于一般java代码,采用传统的Junit测试,开发人员通常会编写重要接口和函数的白盒测试代码,不做过多讨论. 但因Android的特殊运行机制(Dalvik虚拟机),其中存在Application.Activity.Service等特殊组件,而这些组件都涉及到生命周期管理的问题. 为了对这些组件进行测试,Goog

这次主要是测试在dpdk方案下,ineedle的处理包的性能. 发包工具: 使用立永当时写的一个发包工具:linux_pcap 做法:大概是从网上抓取了一些数据包,将源ip替换为随即ip,sip替换为要监控的ip地址.然后用pcap工具进行发包 设备:这次发包工具运行在测试机上,也就是这次跑ineedle的DELLR430设备,用em2端口发包,用p1p4接口来接收包. 注意:要打开网卡的混杂模式. 说明:这个设备性能比较好,发包正常的包最大速度能够达到:75M/s.单包发送(排除IO干扰)情况

背景: TokuDB引擎是有Tokutek开发的一个数据库存储引擎,在设计之初便引入了独特的索引算法,在其官网测试的文章中看到TokuDB性能比InnoDB高出很多. MySQL是一个插件式的数据库,在MySQL5.5版本之前MyISAM是MySQL的默认存储引擎,在之后的版本中默认的存储引擎变成了InnoDB.其特点是它支持事务,具有完善的崩溃恢复机制,具体的特点这里不说明,可以自行的寻找资料.这里介绍的TokuDB和InnoDB有很多相似之处:一个高性能,支持事务.MVCC.聚簇索引等.最大

1.下载darknet git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git 2.修改make GPU= CUDNN= OPENCV= DEBUG= 3.编译 cd darknet make 4.测试 下载yolo.weights. ./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 视频测试. ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolo.c

RMQ问题中有个ST算法,当然还有个标准算法.LCA问题可以转化为带限制的RMQ(RMQ+-1)问题来解决.我们姑且认为这些问题的时间复杂度是查询$O(1)$的.但是,注意到对于RMQ(/+-1)问题,这个问题有个长度的限制,我们记为n.那么对于每个查询,我们都要询问一个范围[L,R],1<=L<=R<=n.这个区间的长度为R-L+1.然后我们将原区间分成两个Sparse Table上的项,即长度为int_log2(R-L+1)-1的两个子区间求解min,即合并两个子区间的信息. 那么问

在我们平时访问的网站中,有一些网站访问速度非常快,比如百度搜索网站和一些门户网站,有些网站访问很慢,有些网站甚至无法访问.那么我们该如何判断这些网站的访问速度呢?下面我们就使用Windows的ping和tracert命令来分析一个网站的访问速度情况. 打开CMD命令窗口 1 使用这2个命令需要先打开CMD窗口,首先点击Windows桌面的开始菜单,在[搜索程序和文件]框中输入字符[CMD],点击回车. 2 打开CMD窗口,可以在该窗口中输入DOS命令. 3 如果CMD窗口中内容较多影响查看,可以

http://www.oschina.net/translate/django-1-6-test-driven-development 测试驱动开发(TDD)是一个迭代的开发周期,强调编写实际代码之前编写自动化测试. 这个过程很简单: 先编写测试. 查看测试失败的地方 编写足够的代码以使测试通过. 再次测试. 代码重构 . 重复以上操作. 目录 这是一个长的帖子,为了您的方便所以提供了目录: 什么是TDD 第一次测试 安装Django 功能测试 管理员登录 设置联系人应用程序 5.单位测试 主界

移动App测试浅析 1. 移动App测试的现状及其挑战 移动互联网走到今天,App寡头化的趋势已经越来越明显,同时用户的口味越来越高,这对移动App开发者提出了更高的要求.几年前可能你有一个创意,随便做一个App,就算功能简单,Bug很多,也会有不少用户会使用,因为当时的选择少.而现在,如果App的质量不过关,体验不好,还经常崩溃闪退的话,会被好不容易获得的用户立刻卸载掉.这就要求开发者对于App的测试越来越重视,而App的测试和传统测试相比,面临更多挑战: App迭代速度快,测试时间少. 现在

QT5.1.0,QT4.8.0以及VC2010.VC2012的交叉测试对比. 测试1: 用VC2012静态编译了QT5.1.0. 编译速度很慢,生成完成后,用VC2012+QT5.1.0进行程序生成,在链接生成可执行程序时,速度非常慢,要等很久. 我一直以为是VC2012的问题,所以又弄了个测试2. 测试2: 用VC2012静态编译了QT5.1.0. 编译速度也是很慢,生成完成后,用VC2010+QT5.1.0进行程序生成,在链接生成可执行程序时,速度非常慢,同样需要等很久. 看来不是VC的问题

作者:周大军/孙大伟, 腾讯后台开发 高级工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处.  WeTest导读 做好自动化测试从来不件容易的事情,更何况是手游的自动化测试,相比传统的APP,手游画面纯OPENGL绘制无可识别控件,且界面动画多.随机性大.举个例子,拿新手引导来说,手游中新账号试玩会有一系列的新手引导,当新手引导过程通过之后,后面就不会再出现,但当账号升级到一定等级,又会出现新玩法的新手引导.且手游的版本迭代非常快,平均1-2周就会出一个版本,界面也经常发生变

最近测试服务端的时候,接触到了redis,之前也看过,但不系统,借着这次实践,记录一下. 一.写在前面 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.遵守BSD协议.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API. 它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型. 使用场景和优势简单概述: 1.redis是目前业界非常

1.为什么要使用单元测试工具? 因为代码之间的相互调用关系,又希望测试过程单元相互独立,又能正常运行,这就需要我们对被测函数的依赖函数和环境进行mock,在测试数据输入.测试执行和测试结果检查方面存在很多相似性,测试工具正是为我们在这些方面提供了方便. 所谓单元测试也就是对每个单元进行测试,通俗的将一般针对的是函数,类或单个组件,不涉及系统和集成.单元测试是软件测试的基础测试. 2.React 的标配测试工具 Jest. Jest主要有以下特点: 1.适应性:Jest是模块化.可扩展和可配置的.