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百度深度学习课程学习心得

起源在学习深度学习时,一块GPU是必不可少的。而我,没有。这是一个贫穷的故事,按下不表。经过一番搜索,我找到了AIStudio。这里首先有免费的GPU,这是吸引我的最开始的原因。不过,后来我发现了其他吸引我的东西:百度架构师手把手教深度学习课程。学习我开始学习的时候,已经到了高阶引入部分了,也就是第9-10课。我简单介绍一下学习内容吧:高阶课程比较宏观地介绍了paddle的各个模块:已经集成好很多现成模型,可以直接使用的paddlehub,各领域的开发套件,例如paddledetection等,可以

2020-06-15 21:56:48

不如跳舞:AI自动合成舞蹈视频

这是我用PaddleHub完成的一个小项目能干什么:合成舞蹈视频,鬼畜或恶搞同伴的不二选择什么样的视频:给一段舞蹈视频和一张某某全身照片,合成一段他/她跳舞的视频。看效果:点这里更详细的内容欢迎点这里查看...

2020-06-01 14:23:30

KODI配合Siri实现语音控制

kodi-siri介绍通过siri控制KODI的播放指定电视剧、电影,实现KODI的语音控制思路简介语音识别:借助苹果的Siri,也可以用其他工具。命令发送:借助苹果手机捷径功能KODI控制:借助KODI的远程控制功能命令识别:借助本平台kodi-sirikodi-siri为基于Flask搭建的API,Siri识别命令后发送给API,API负责与KODI的通讯,实现对KODI的控制。安装教程准备工作:安装python3和flask的平台,推荐使用Centos等Linux发行版本。如果使

2020-05-09 14:50:24

win10子系统Ubuntu安装mariadb

安装服务sudo apt-get install mariadb-server启动服务在子系统中不能使用原来的:sudo systemctl start mariadb 命令了。需要使用sudo service mysql start 即可开始基本设置:sudo mysql_secure_installation修改端口编辑/etc/mysql/mariadb.conf.d/50-s...

2020-05-07 15:53:31

Flask开发遇到的问题及解决方案汇总

问题:flask-migrate数据迁移添加新的表,执行flask db migrate 出现 Target database is not up to date.解决首先查看migrate的状态:flask db heads然后查看当前的状态: flask db current如果返回结果不一致,说明是版本号的问题,类似于Git中的HEAD。解决:flask db stamp h...

2020-05-07 14:44:27

如何正确地准备KODI媒体文件

KODI媒体库的准备KODI是个人媒体中心工具,要想发挥它的全部作用,你需要按照一定的规则来准备你的视频文件。准备工作视频文件命名:kodi能够读取本地的nfo文件对于不同的文件类型(电影、电视剧、mv等)要有不同的文件夹,切忌混在一起。两种方式:电影有单独的文件夹每个电影有单独的文件夹,文件夹和视频采用相同的命名,命名建议使用TMDB网站上相关电影的命名。[外链图片转存失败,源...

2020-05-02 12:41:14

pdf书签目录一键生成,再也不怕找不到了

最近在看一个pdf,很长很长,1000多页。这种时候没有导航跳转是很痛苦的。所幸,这个pdf带了导航。但是,带的是一个错误的导航。。。更加痛苦。经过一整圈的搜索,终于找到了一款神器!pdf补丁丁!功能强大,还免费!简介先看界面:看界面,其貌不扬。但是朴实中,带着一丝坚毅。。。言归正传,先来看一下都有哪些功能:修改PDF信息:删除自动打开网页等动作,去除复制及打印限制贴心PDF书签编...

2020-04-24 14:33:44

python虚拟环境最佳实践

众所周知,python的开发环境有点乱。随着python2的逐渐退出,这种情况有所改善。当时仍然存在了各种库的版本不同导致的依赖问题。解决这一问题的利器就是虚拟环境。在虚拟环境中,可以放心大胆的安装各种库,而不用担心会对系统的库产生影响。因此,在python中也有创建、管理虚拟环境的各种工具。其中最鼎鼎大名的就是virtualenv了。在本文中,我们也主要介绍virtualenv的使用最佳实践。...

2020-04-23 10:34:05

Piwigo照片管理平台的安装与使用总结

经过简单调研,从Piwigo和Lychee中选择安装Piwigo。另外还有一款PhotoPrism目前还在开发之中,先不考虑了。安装根据github主页,先安装需求条件:nginx安装nginx:sudoyuminstallnginx启动nginx:sudosystemctlstartnginx.service然后访问你的ip或域名就可以看到Nginx的默认页面,说...

2019-09-12 16:07:07

数据库备份

在linux下使用mysql或Mariadb时,最好经常备份数据库,不然数据库坏掉了,后果是很严重的。使用mysqldump命令,可以通过以下方式:(密码紧挨着-p)mysqldump -u username -ppassword DatabaseName > /home/dbback/DatabaseName_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).sql更进一步,对数据库文件...

2019-09-12 16:05:27

wget使用代理

为wget使用代理,可以直接修改/etc/wgetrc,也可以在主文件夹下新建.wgetrc,并编辑相应内容,本文采用后者。将/etc/wgetrc中与proxy有关的几行复制到~/.wgetrc,并做如下修改:将其中的http_proxy,https_proxy等设置好:https_proxy = http://127.0.0.1:8087/http_proxy = http://127...

2019-09-12 16:04:51

neovim

起因开始在windows下使用官网程序安装得到的vim不支持python(UltiSnips插件需要使用python)。在网上查找解决方案时看到了这个软件。该软件可以与VIM兼容操作和插件,并且python支持问题可以很好解决,因此在windows下面使用这个。特此整理安装使用过程。安装参考github上的相应介绍即可配置首先将解压后的NeoVim\bin 路径加入到PATH当中。py...

2019-04-11 22:25:12

VIM常用插件介绍

插件安装vim插件网站集合网站:http://vimawesome.com/该网站基本搜集了所有的vim插件,而且分好各个类别,并且推出最为受人欢迎的各类插件,而且每一种插件都有相应的安装说明。当然也可以去去vim插件集合网站 http://www.vim.org 查找对应版本的.vim文件,下载到本地。参考这个文章 https://mp.weixin.qq.com/s/_4plWU86k...

2019-04-11 22:21:22

chevereto图床的使用及与markdown关联

在上一篇博客中,我已经搭建好了chevereto图床。最初的目的就是在markdown中使用图片。因为之前使用七牛的图床失效了。现在图床已经搭建好了,参照我的这篇博客,我们来利用chevereto的api以及MarkdownPicPicker工具来实现图片的自动上传。Chevereto APIAPI的说明可以参考官方文档,不过官方文档有点简单。这里给出我的使用方式。按照文档中的说明,我们最...

2019-01-05 20:39:54

安装Chevereto

安装Chevereto安装准备解决方案:配置数据库设置root密码:创建用户更改安全权限修改mariadb默认存储位置创建数据库连接数据库小结安装准备官网按照要求,上传index.php到服务器,得到下面的信息:Your websever lacks some requirements that must be fixed to install Chevereto.Please che...

2018-12-31 15:10:15

使用rsync进行本地备份

由于购买了Gen10服务器,因此有了备份的需求。经过考察,暂时选用冷备份的方式。也就是定期将数据拷贝到一个移动硬盘上。为了做到自动,准备使用rsync程序。这个程序的功能很强大,在官网上也有详细介绍。这里仅给出我使用的方式。基本命令Local: rsync [OPTION...] SRC... [DEST]选项可以参照上面的官网文档。本地备份rsync可以进行本地或网络备份。其区别仅仅在...

2018-12-29 16:22:42

jupyter notebook技巧

jupyter notebook小技巧@TOC配置文件在命令行下执行:jupyter notebook --generate-config将会产生一个配置文件。如果已经产生过忘记在哪了,也可以执行一遍。默认是在c:/Users/username/.jupyter文件夹下。输出每行的计算结果jupyter默认是将最后一行的结果进行显示,不需要print语句。这个功能很方便,但是如果我们想...

2018-12-13 11:10:38

矩阵分析一子空间和特征分解

线性方程组Ax=b的行视图是超平面,列视图是列向量的线性组合。从这个视角,将矩阵与向量组联系起来了。5.1 线性相关、线性无关定义:给定向量组A:a1,a2,...,ama1,a2,...,ama_1,a_2,...,a_m,如果存在不全为零的数k1,k2,,...,kmk1,k2,,...,kmk_1,k_2,,...,k_m,使得k1a1+k2a2+...+kmam=0k1a1+k...

2018-08-14 11:06:29

神经网络和BP算法

5. 神经网络5.1 前向传播神经网络分为很多层,包括输入层、输出层和中间的隐层。使用的符号如下:a(j)iai(j)a_i^{(j)} 第j层,第i个单元的输出(activity)Θ(j)Θ(j)\Theta^{(j)} 第j层向第j+1层传播的系数矩阵,如果在j层有SjSjS_j 个节点,j+1层有Sj+1Sj+1S_{j+1} 个节点,那么,Θ(j)∈RSj+1×(S...

2018-07-13 23:21:50

SVM拓展和SVR支持向量回归

软间隔在建立SVM模型时,假定正负样本是线性可分的。但是,实际有些时候,样本不是完全线性可分的,会出现交错的情况,例如下图。 这时,如果采用以下模型minw,b{12∥w∥22},subject toyi(wTxi+b)≥1minw,b{12‖w‖22},subject toyi(wTxi+b)≥1min_{w,b}\{\dfrac{1}{2}\|w\|_2^2...

2018-07-10 10:01:10

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