C盘生于容量小于5G的千万别用啊!!笔者本人因为C盘只剩了3G,根本用不上这个,最后会把大小为4G的core文件必须移植到C盘当中,俺的CUDA也白安装了,而且还不小心安装成CUDA8了,应该用9好么??这什么烂教程,www......

1.数据集下载 (1)wider_face 数据集网址为 http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/index.html 下载以上几项文件(这里推荐 google Drive 百度云在没有会员的情况下,下载太慢) (2)将文件解压到各自独立的文件夹 2.数据集简介 WIDER FACE 数据集是一个人脸检测基准(benchmark)数据集,图片选取自 WIDER(Web Image Dataset for Event Recognition) 数据集.图片数 32,203

摘要:想了解时下流行的自动驾驶相关AI模型吗?接下来就用华为云的ModelArts和百度的Easy DL带你体验一下AI平台是怎么进行模型训练的. 华为ModelArts自动学习 VS 百度Easy DL 在华为云论坛上看到了人车识别的实验.想看下时下流行的自动驾驶相关的AI模型是怎么样子的.也想看看现阶段各大AI平台是怎么进行模型训练的.那接下来就用华为云的ModelArts和百度的Easy DL体验一下吧. 华为ModelArts-自动学习-物体检测 链接:https://console.h

前言   红胖子,来也!  做图像处理,经常头痛的是明明分离出来了(非颜色的),分为几块区域,那怎么知道这几块区域到底哪一块是我们需要的,那么这部分就涉及到需要识别了.  识别可以自己写模板匹配.特征点识别.级联分类器训练识别.  本文章就是讲解级联分类器的训练与识别. 明确目标   目标是识别视频中的歌手,我们先手动采集数据集合.  视频为<绿色>,如下图:   训练分类器前的准备工作 采集正样本图片   正样本的尺寸不是必须一致的,但是要和生成的正样本矢量文件中的宽高有相同的比例(因为训练

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 0x00 摘要 0x01总体思路 0x02 抛出异常 2.1 示例代码 2.2 HorovodInternalError 2.3 HostsUpdatedInterrupt 2.4 总结 0x03 处理异常 3.1 总体逻辑 3.2 恢复 3.3 重置 3.3.1 reset 3.3.2 _HorovodBasics

作为新手说多了都是泪啊!我特别想记录一下作为菜鸟时的坑.看看以后是否会看着笑出来. 为什么要改到云存储上就不说了.好处多多. 视频教程上使用的又拍云同时也提到了七牛云.下来我自己也查了下.又拍云是试用7天.七牛云是免费的.免费的空间小点.对于学习来说小点没关系.所有就打算用它了.其实中间还有点小插曲.我比较喜欢小米.所有就连带着也喜欢金山.知道金山也有云.去看了看确实也不错.送的免费空间和七牛实名认证后的空间大小一样.还不用实名认证.七牛的实名认证如果只是身份证号的话就认了.居然要拿着身份证拍照

今天linux主机中毒了,把用帝国备份王备份之后,恢复了快照到刚建主机的状态: 哎,只怪当初没有勤快的去做快照啊: 重新配置好后: 开始使用帝国备份王: 数据恢复之后,打开文章,提示"附加表值出错" 百度搜索了一堆解决问题,但是解决不了我的问题,我在打开phpmyadmin,发现数据库里的表dede_addonarticle,只有1000条,但是我是采集的数据,我后台现实的可是有近200万条数据的呢,这差距也太大了把. 再次用帝国恢复,发现在恢复dede_addonarticle表段时

虽然已经学习了许多机器学习的方法,可只有我们必须知道何时何处使用哪种方法,才能将他们正确运用起来. 那不妨使用经验最小化ERM方法来估计 . 首先: 其中, δ代表训练出错的概率 k代表假设类的个数 m代表样本(数据集)个数 γ代表误差阈值 于是我们可以得到: 但我们的假设都是建立在k有限的条件上,那么如果Η为无限类,又该如何估计呢? 先说一个粗略结论:其实根据有限字长效应,我们知道,每个数最多有64字节,例如如果有d个特征,则: 也就是说: 这个粗略结论已经比较实用了,不是吗. 其实,在现实情

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哈子是Jexus Jexus是一款Linux平台上的高性能WEB服务器和负载均衡网关,Jexus Web Service,简称JWS,以支持ASP.NET.ASP.NET CORE.PHP为特色, 同时具备反向代理.入侵检测等重要功能.可以这样说,Jexus是.NET..NET CORE跨平台的最优秀的宿主服务器, 如果我们认为它是Linux平台的IIS,这并不为过,因为,Jexus不但非常快,而且拥有IIS和其它Web服务器所不具备的高度的安全性, 这是政府机构和重要企业对web服务器最必要也

由于是0基础入门java,所以花了比较多的时间学习了基本语法知识,阶段性梳理下知识: 1. Java的介绍+JDK安装及环境变量配置+第一个程序HelloWorld的编写 这部分开始遇到的问题比较多,比如英文状态下的分号  和 中文状态下的分号,System单词大小写的,编译出错百度下基本也能找到出错的原因 2. 基础语法: 单行注释/多行注释,比如"//",   " /*    XXXX */" 关键字全部小写,比如public static void class

从百度图片下载一些图片当做训练集,好久没写爬虫,生疏了.没有任何反爬,随便抓. 网页: 动态加载,往下划会出现更多的图片,一次大概30个.先找到保存每一张图片的json,其对应的url: 打开调试,清空,然后往下划.然后出现: 点击左侧的链接,出现右边的详细信息,对应的就是URL.对这个url做请求即可.以下是代码: # -*- coding: utf-8 -*- # import tensorflow as tf # import os # import numpy as np import

百度为何开源深度机器学习平台?   有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举.   5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从

需要做点什么 方便广大烟酒生研究生.人工智障炼丹师算法工程师快速使用百度PaddelPaddle,所以特写此文章,默认使用者已有基本的深度学习概念.数据集概念. 系统环境 python 3.7.4 paddlepaddle-gpu 2.2.2 paddle2onnx 0.9.1 onnx 1.9.0 onnxruntime-gpu 1.9.0 数据准备 MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵 42000表示有42000张图片 785中第一列是图片的类别(0,1,2,..,9),

1. 下载训练.验证.测试数据和 VOCdevkit,下载地址: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.ta

一.问题 使用deeplearning4j进行GPU训练时,可能会出现java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jnicudnn in java.library.path错误. 二.错误 15:43:26.389 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Backend used: [CUDA]; OS: [Windows 10] 15:43:26.390 [main]

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene

Problem C Time Limit:1000MS     Memory Limit:131072KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description 度熊手上有一本神奇的字典,你可以在它里面做如下三个操作: 1.insert : 往神奇字典中插入一个单词 2.delete: 在神奇字典中删除所有前缀等于给定字符串的单词 3.search: 查询是否在神奇字典中有一个字符串的前缀等于给定的字符串   Input 这里仅有一组测试数据.第一行输入一个

花絮 也许会有人感叹某些人的运气比较好,但是他们不曾知道对方吃过多少苦,受过多少委屈.某些时候就是需要我们用心去发现突破点,然后顺势而上,抓住机遇,那么你将会走向另外一条大道,成就另外一个全新的自我. 先简单说说我最近的面试经历吧.面试的公司很多,其中有让我心血沸腾的经历,也有让我感到失望到无助的经历,我将这些体会都记录下来,细想之后很值得,面了这么多公司,要是最后什么也没有留下来,那就太浪费了.至少对于我来说有些东西在整理总结之后才能得到一个肯定的答案.希望这些能对即将换工作或者打算看看机会的

作业格式 课程名称:软件工程1916|W(福州大学) 作业要求:团队作业第六次-团队Github实战训练 团队名称:葫芦娃队 作业目标:确定和分析选题,绘制评审表 github地址:https://github.com/Baka469/live-project 队员学号 队员昵称 博客地址 041602421 der himmel https://www.cnblogs.com/wenghaoo 221600225 wuliaoBoring https://www.cnblogs.com/wul

[引言] 最近在用可变卷积的rfcn 模型迁移训练自己的数据集, MSRA官方使用的MXNet框架 环境搭建及配置:http://www.cnblogs.com/andre-ma/p/8867031.html 一 参数修改: 1.1  ~/Deformable-ConvNets/experiments/rfcn/cfgs/resnet_v1_101_voc0712_rfcn_dcn_end2end_ohem.yaml  文件中修改两个参数 (yaml文件包含对应训练脚本的一切配置信息和超参数)