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Mysql创建用户并授权

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2019-09-05 19:27:27

Java中List, Integer[], int[]的相互转换

Java中List,Integer[],int[]的相互转换转自:https://www.cnblogs.com/cat520/p/10299879.htmlimportjava.util.Arrays;importjava.util.List;importjava.util.stream.Collectors;publicclassMain{public...

2019-07-31 09:42:20

论文阅读-(CCNet)Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation

相关论文nonlocal操作要点:criss-crossattentionmodule获得上下文信息循环操作,每一个像素可以获得全图信息优势:与non-local操作相比,少了85%的浮点运算,与non-local操作相比,GPU占用率时1/11stateoftheart现存问题Duetothefixedgeometricstruct...

2019-04-22 20:58:33

论文阅读- Non-local Neural Networks

现存问题Bothconvolutionalandrecurrentoperationsarebuildingblocksthatprocessonelocalneighborhoodatatime.(卷积操作只处理neighborhood一小块)如何捕获远距离的依赖/相关性?对于序列化的数据,recurrentoperations是主流的解决方案...

2019-04-22 20:27:58

压缩文件的分卷压缩和解压

原理上是跟文件夹的分卷压缩是一样的,有些大的文件压缩后还是大,不方便拷贝,这就可以用到分卷压缩,然后再拷贝就方便很多了。我通过实例的方式去讲解实现方法。例:Ubuntu下有一文件夹myfile,大小约为90G。直接对文件夹分卷压缩方法:$tarcvzpf-myfile|split-d-b10240m-myfile.文件夹会以每10G的大小被分卷压缩,生成myfile....

2019-03-29 18:06:14

Ubuntu Tmux 启用鼠标滚动

按完前缀ctrl+B后,再按冒号:进入命令行模式,输入以下命令:set-gmouseon

2019-03-21 15:15:22

Pytorch并行训练 示例

pytorch多卡训练示例importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#parameterandDataLoadersinput_size=5output_size=2batch_size=30data_size=100device=...

2019-03-06 17:31:47

deeplab中 global average pooling(GAP) 原理

之前有疑惑deeplab中ASPP(AtrousSpatialPyramidPooling)采用多尺度空洞卷积+GAP并联提取多尺度语义信息时,GAP得到的结果是一维的,而空洞卷积得到的结果时二维的,不知道其中的细节是怎么操作从而实现并联的查资料+看源码资料https://sthalles.github.io/deep_segmentation_network/写到为了增加全局信息...

2019-03-06 17:08:31

修改gcc/g++优先级 多版本gcc/g++ 共存

setprioritytouse[g++/gcc-4.9]before[g++/gcc-5].–>安装gcc-4.9andg+±4.9~$sudoapt-getinstallgcc-4.9g+±4.9–>设置优先级:“priority=100”forgcc-4.9and“priority=50”forgcc-5.~$sudoup...

2019-03-01 13:10:36

图论分割与全景分割

图论分割与全景分割传统图分割算法相关工作预计在2.10(春节假期结束为止)完成相关工作,尽可能提前完成工作工作目标:(春节假期结束前完成(20天左右))明确问题的定义明确图分割算法的评价标准(1天)理解总结各个算法的核心思想(15天)总结算法中存在的问题以及思考改进措施(与上一步同步进行)挑选比较好的算法(多个)进行复现(5天)全景分割相关工作工作...

2019-01-14 10:57:39

pyinstaller打包问题

pyinstaller-F-wmain.py-F是打成一个exe-W是不弹黑框问题1PyInstaller\compat.py",line370,inexec_commandout=out.decode(encoding)UnicodeDecodeError:‘utf-8’codeccan’tdecodebyte0xffinposition152:...

2019-01-12 15:58:43

Google Cloud SDK配置 解决ERROR: Reachability Check failed问题

安装googlecloudsdk的时候第一次需要初始化,而初始化的时候因为一些原因,会报错:Networkdiagnosticdetectsandfixeslocalnetworkconnectionissues.Checkingnetworkconnection...done....

2019-01-03 15:08:53

Faster R-CNN系列(四):RPN的实现之神经网络部分的实现

RPN的实现之神经网络部分的实现RPN的框架:图解上支路是所有anchor的修正量(4*9)下支路是前景背景9个anchor的分类得分(前景背景)rpn_matchlabel为1的anchor:当一个anchor与真实boundingbox的最大IOU超过阈值Vt1(0.7)label为-1的anchor:当一个anchor与真实boundingbox的最...

2018-12-28 15:08:38

实现自己的Faster RCNN(Keras) (step-by-step)

FasterR-CNN系列的汇总:运行开源版1.window运行开源的tensorflow版fasterrcnn自己实现keras版fasterrcnn(step-by-step)以下两篇为keras与fasterrcnn的基础理解与实验2.anchor的实现3.用keras构建多输入-多输出-多自定义loss的模型更新中...

2018-12-28 13:12:24

Faster R-CNN系列(三):用keras构建多输入-多输出-多自定义loss的模型

用keras构建多输入-多输出-多自定义loss的模型keras有两种模型Sequential顺序模型Model函数式模型Model(inputs,outputs,name=None)fromkerasimportSequential,Modelimportkeras.layersasKLimportkeras.backendasKimportnu...

2018-12-27 14:33:32

LeetCode 个人解答记录(11-15)

LeetCode个人解答记录(11-15)ContainerWithMostWater双指针,从两端开始,移动较短的那个边向中间靠拢,寻找过程中的最优解Runtime:16ms,fasterthan60.82%ofC++onlinesubmissionsforContainerWithMostWater.classSolution{...

2018-12-27 11:46:52

Faster R-CNN系列(二):实现anchor

FasterR-CNN系列(二):实现anchor导入相关的包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.patchesaspatches%matplotlibinline定义featuremap的size在这里定义为16*16每个featuremap上的点对应原图中8*...

2018-12-25 15:02:59

Faster R-CNN系列(一):配置与运行

FasterR-CNN系列(一):配置与运行很多人在windows上想使用GitHub上的fasterrcnn进行训练会遇到各种各样的问题,在此吧整个流程和遇到的问题记录一下。本系列主要分成两个部分:在window系统上运行(训练)开源的Tensorflow版本的FasterR-CNN对FasterR-CNN原理以及代码进行详细解读环境windows10pytho...

2018-12-19 21:10:16

LeetCode 个人解答记录(1-5)

LeetCode个人解答记录(1-5)有待改进,本文章记录解题答案,以便日后查看以及改进TwoSum本题采用暴力求解法:Runtime:64ms,fasterthan40.98%ofC++onlinesubmissionsforTwoSum.vector<int>twoSum(vector<int>&nums,in...

2018-12-18 14:58:33

Resnet(残差网络)

Resnet(残差网络)参考:https://www.cnblogs.com/alanma/p/6877166.htmlhttps://blog.csdn.net/lanran2/article/details/79057994问题训练更加深层的网络能够提取更多的特征。理论上来说会取得更好的效果。但是不能简单的增加网络层数单单增加网络的深度会导致梯度消失以及梯度爆炸的问题...

2018-12-13 20:03:10

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