HelloHaibo-CSDN博客

原创 SOLO代码解读[mmdetection]

目前在做实例分割相关的课题,这次介绍基于mmdetection的SOLO代码,主要是head部分的代码解读。全文见我的博客

2020-05-09 00:57:10 1498 1

原创记一次网站被恶意劫持的经历

最初发现被劫持是在百度统计页面，有个奇怪的域名入口带来了一部分流量，访问那个域名后（下文就成为B域名），傻眼了，和我的网站一模一样，我立即上网查询一番，了解到域名恶意解析会出现类似的情况。全文见我的博客...

2020-05-09 00:54:26 405 1

原创 Jetson TX2刷机及安装tensorflow gpu注意事项

1、新买的TX2建议直接刷机，不要用自带系统，刷机时安装jetpack中所有包2、刷机：当安装完系统镜像时，会提示你重启，先重启，再安装其他的包（cuda、cudnn等）(注意：将系统镜像那一项以上的都选为no action，只安装target board)3、等待安装完成后，开始安装tensorflow，采用编译安装，详见链接https://syed-ahmed.gitbooks

2017-10-03 12:11:57 6289 1

原创 python中matplotlib画图中文不能显示

具体现象：解决方法：在程序中添加以下代码：from pylab import *mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']效果：

2017-09-16 09:24:02 606

原创 Tensorflow实战-CNN网络Mnist识别

这篇笔记是在阅读Tensorflow中文文档时做的笔记，只记录了一些我认为需要记录的地方，其他问题大家可以评论，我们共同探讨。1、权重初始化这个模型中的权重在初始化时应该加入少量的噪声来打破对称性以及避免0梯度。破对称性以及避免0梯度。由于我们使用的是ReLU神经元，因此比较好的做法是用一个较小的正数来初始化偏置项，以避免神经元节点输出恒为0的问题（dead neurons）。

2017-09-11 10:33:39 3612

原创 windows10—Tensorboard命令行命令没有反应

问题说明：平台：Windows10+tensorflow：1.3.0输入命令后，就没反应了，按照网上大部分人的现象，应该会返回一个网址，然后那个网址就是生成的可视化文件，但是这里什么也没有返回。解决方法：这是新版本的一个bug，输入命令回车后（此时虽然命令行没有反应），但是现在就可在浏览器输入localhost:6006，访问生成的可视化文件。

2017-09-09 18:55:28 8278 1

原创 Caffe实战Day5-使用opencv调用caffe模型进行分类

通过前面的文章，我们已经使用caffe训练了一个模型，下面我们在opencv中使用模型进行预测吧！环境：OpenCV 3.3+VS2017准备好三个文件：deploy.prototxt、caffemdel文件、标签文件labels.txt，建议大家按照前面的文章生成相应的文件，因为格式不同，可能程序运行会有错误。1、修改deploy.prototxt文件只需将输入层的格式修改一下：

2017-09-01 00:52:02 13887 12

翻译 OpenCV3.3更新日志

2017.08opencv3.3新版本被发布，其中包括，加速DNN模块，并将其移到主仓库，Haibo在opencv中首次亮相，另外还对其他各模块进行了多重优化和改进。opencv_dnn 模块已从opencv_contrib移到opencv主仓库，并且功能被优化、改进：1、高层的API被修改，比以前更加方便2、新添加了一些回归测试，现在共有46种。3、修复Torch和T

2017-08-30 16:24:53 4095 1

原创 opencv3.3出炉，与深度学习结合更密切

opencv3.3在八月3号发布，日志中说到：The main news is that we promoted DNN module from opencv_contrib to the main repository, improved and accelerated it a lot.For GPU there is experimental DNN acceleration using

2017-08-30 13:16:01 6057

原创 Caffe实战Day4-开始模型训练

OK，我们已经来到了最后一步-模型的训练，前三篇文章，我们已经将训练模型所需的文件、数据都准备好了，接下来一条命令就可开始模型的训练。新建脚本或者你也可以直接输入命令：#!/usr/bin/env sh/home/dasuda/caffe/build/tools/caffe train \ --solver=/home/dasuda/caffe-cnn/test_A/make

2017-08-29 22:59:08 4492 3

原创 python之正则表达式教程(初级)

本文对我们常用的正则表达式语法进行总结，并根据实例来讲解，希望大家能够有所收获。一、纯字符串匹配这一类是最简单的，也是字符串操作可以代替的，但是我们还是以这种匹配开始我们的教程，介绍正则的基本思想。import restr = "hello,everyone,I am HelloHaibo,thank u for watching my blog"pattern = re.co

2017-08-28 18:10:06 15185

原创 python获取网页编码的方法

当我们使用python进行网页访问时候，需要对网站返回的数据进行处理，并加以使用，但是网页编码格式多种多样，我们如何判断当前网站返回的网页是什么编码格式呢？一般有两种种方法：一、直接将返回的数据输出info()，查看Content-Type项对应的charset值，其实这一步也可以通过浏览器查看。代码：import urllib2headers = {"User-Agent":

2017-08-27 23:39:28 6505

原创 python读取gzip格式及普通格式网页的方法

一般情况下，我们读取网页分析去返回内容时是这样子的：#!/usr/bin/python#coding:utf-8import urllib2headers = {"User-Agent": 'Opera/9.25 (Windows NT 5.1; U; en)'}request = urllib2.Request(url='http://www.baidu.com', headers

2017-08-27 23:07:10 7286 2

原创 python中文注释报错解决方法

错误提示：C:\Python27\python.exe E:/Projects/pytext/test/test.py File "E:/Projects/pytext/test/test.py", line 8SyntaxError: Non-ASCII character '\xe4' in file E:/Projects/pytext/test/test.py on line 8

2017-08-27 22:09:26 19150 1

原创 python两种列表元素去重函数性能比较

测试函数：第一种：list的set函数第二种：{}.fromkeys().keys()测试代码：#!/usr/bin/python#-*- coding:utf-8 -*-import timeimport randoml1 = []leng = 10Lfor i in range(0,leng): temp = random.randint(1,10)

2017-08-26 19:27:19 4904

原创 python访问网页返回503错误

Traceback (most recent call last): File "test.py", line 30, in gethtml() File "test.py", line 13, in scanurl src = urllib2.urlopen(url).read() File "/usr/lib/python2.6/urllib2.py", line

2017-08-26 18:34:23 24624 3

原创 python获取代理(终极版本)

友情链接：python获取代理IP首先感谢各个提供免费代理IP的网站，虽然IP质量不能保证，但是科技改变生活，让我们开始用程序来“淘金”吧。之前做过一次获取代理IP（网址可以参考顶部友情链接）由于刚开始玩这些，有些缺点没发现，运行几次后发现了问题，在此花了一下午加熬夜到凌晨3点，把程序修改到第三版，效果目前来说还算满意。1、第一版是从代理网站过去一次IP，经检查后，重复使用，直到一个I

2017-08-26 14:54:49 24665 4

原创 Caffe实战Day3-准备网络结构文件和训练文件（重点）

友情链接：我的caffe实战Day2-准备lmdb文件和均值文件通过前两篇文章，我们已经把训练模型的数据准备好了，并做了需要做的预处理，接下来我们就开始准备网络结构文件，在开始之前呢，我们先列一下清单：ok，本此我们就是准备其中的train_val.prototxt，deploy.prorotxt,solver.prototxt三个文件，最后的caffemodel文件，相信

2017-08-24 21:24:59 10288

原创 Caffe实战Day2-准备lmdb文件和均值文件

友情链接：我的caffe实战Day1-准备训练数据OK，上篇文章我们已经生成两个txt文件，分别是train.txt和val.txt，训练数据和测试数据的标签文件。一、生成lmdb文件本次我们要生成能让网络结构文件“读懂”的标签文件格式——lmdb，其实还有很多其它格式：leveldb、hdf5等等。那么我们是以哪种形式生成lmdb文件呢？用的是caffe提供的convert_

2017-08-24 01:17:44 10489

原创 python获取代理IP

平时当我们需要爬取一些我们需要的数据时，总是有些网站禁止同一IP重复访问，这时候我们就应该使用代理IP，每次访问前伪装自己，让“敌人”无法察觉。oooooooooooooooOK，让我们愉快的开始吧！这个是获取代理ip的文件，我将它们模块化，分为三个函数注：文中会有些英文注释，是为了写代码方便，毕竟英文一两个单词就ok了#!/usr/bin/python#-*- coding:u

2017-08-24 00:11:32 6988

原创 Caffe实战Day1-准备训练数据

本系列文章是我个人学习caffe时候的心得，如有错误之处，还请不吝意见，多多交流，共同进步，谢谢！

2017-08-22 23:51:50 13213 3

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