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RSS订阅原创 centos搬迁openEuler详细指导文档
随着centos停服，最近项目需要把原centos上的业务搬迁到国产化操作系统，一头雾水。在度娘晃荡几圈后，发现最近比较火的openEuler官网有介绍搬迁，但没有详细的操作指导，其中提到的热迁移方案吸引到了我。让业务不中断能平滑搬迁当然nice，但实操文档没提供。几经度娘，发现个搬迁方案库，非常nice的附上了大数据、数据库、k8s等常用组件的详细搬迁指导，终于不再是纸上谈兵了，Mark一下，好像还在不断更新。唯一吐槽点，需要登录下才能使用链接地址：https://ic-openlabs.hu
2022-07-21 17:34:00
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原创 vscode 配置opencv环境
1、首先需要使用cmake工具配置opencv源码，生成mingw编译器对应的makefile文件2、使用安装好的mingw-make 命令进行编译，时间较长半个小时（编译若遇到 hypot未定义，改成_hypot即可）3、编译好之后，会在相应的install目录下包含所需要的头文件include、静态链接库lib、和动态链接库bin文件夹4、配置vscode主要是对c_cpp_pro...
2020-04-19 00:20:01
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原创 vscode下配置c/c++开发环境
1.下载mingw64源码：下载链接：https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/选中版本下载x86_64-posix-seh 解压后将/bin下路径加入环境变量，个人环境变量和系统环境变量。cmd中输入gcc -v查看是否安装好了mingw642.官网下载安装vscode3.配置vscode安装环境安装如下组件3.1 ...
2019-08-30 23:48:27
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原创 mmdnn实现模型转换
一、mxnet转tensorflow模型1.下载mmdnn源码或pip安装，切换到mmdnn主目录下；安装时需要安装numpy+mkl的最新版本，准备好 mxnet模型的 .json文件和.params文件。2.运行命令行：python -m mmdnn.conversion._script.convertToIR -f mxnet -n model-symbol.json -w m...
2019-04-02 23:21:19
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原创 基于tensorflow的完全量化
加入tf.contrib.quantize.create_train_graph()和tf.contrib.quantize.create_eval_graph()两个伪量化函数在训练代码中，属于完全量化的一个步骤，就是quantization aware training 方法，加入两句话是实现伪量化训练过程，自动添加伪量化节点，找到最大最小值，这样生成的pb文件是含有最大最小值的，模拟了...
2019-02-25 22:10:54
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原创 深度学习之——Batch Norm
细节详见：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313
2019-01-27 21:48:51
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原创 修改已知模型的变量名
import tensorflow as tfimport osfrom tensorflow.python import pywrap_tensorflowmodel_path="./checkPointModel/" # newModel checkPointModelinput_checkpoint=model_path+"model.ckpt"output_node_na...
2019-01-22 23:14:16
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原创 基于minist数据集的模型训练与准备
import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataminst=input_data.read_data_sets("./mnist/",one_hot=True)one_mini...
2019-01-15 23:00:22
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原创 Tensorflow中checkPoint到tflite模型的转换
一、ckpt模型转换为frozen_graph.pb模型import tensorflow as tfdef freeze_graph(input_checkpoint, output_graph): output_node_names = "output" #获取的节点 saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoin...
2019-01-15 22:32:45
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转载 MTCNN人脸及特征点检测---代码应用详解（基于ncnn架构）
转自：https://blog.csdn.net/fuwenyan/article/details/77573755?locationNum=5&fps=1#本文主要讲述当你拿到MTCNN的caffemodel后，如何使用它对一张图里的人脸进行检测和特征点标定。相当于一个代码实现的解释。因为最近卤煮在用ncnn，所以该代码也是基于ncnn架构做的。 caffe架构同理。 如...
2018-10-28 11:43:08
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转载 边框回归(Bounding Box Regression)
转自：https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438
2018-10-28 11:01:45
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原创 tf.train.exponential_decay（学习率衰减）的使用
import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltsess=tf.Session()learning_rate=0.001groable=tf.Variable(tf.constant(0))lrate=tf.train.exponential_decay(learning_rate,groable,100,0.89)# op...
2018-09-19 23:04:49
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转载 tf.get_variable函数的使用
tf.get_variable(name, shape, initializer): name就是变量的名称，shape是变量的维度，initializer是变量初始化的方式，初始化的方式有以下几种：tf.constant_initializer：常量初始化函数tf.random_normal_initializer：正态分布tf.truncated_normal_initializ...
2018-08-07 20:10:41
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转载 1X1卷积核的作用
1*1的卷积核在NIN、Googlenet中被广泛使用，但其到底有什么作用也是一直困扰的问题，这里总结和归纳下在网上查到的自认为很合理的一些答案，包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升维和降维 3）减少卷积核参数（简化模型）部分转载自caffe.cn作用：1. 实现跨通道的交互和信息整合2. 进行卷积核通道数的降维和升维3.对于单通道feature map 用单核卷积即为乘以一个...
2018-08-07 17:37:07
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转载 TensorFlow 到底有几种模型格式？
用过 TensorFlow 时间较长的同学可能都发现了 TensorFlow 支持多种模型格式，但这些格式都有什么区别？怎样互相转换？今天我们来一一探索。1. CheckPoint(*.ckpt)在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”，如下图所示：这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 sa...
2018-08-07 16:02:06
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转载 pthon字符串操作
1、切片操作：str[start:end:step]包括头，不包括尾巴step为步长,意思是每隔step-1个元素，取一个字符"while"[::-1] 反向取字符串，实现字符串的反转--》"elihw"2、方法：字符串的修饰：center: 让字符串在指定的长度居中，如果不能居中，左短右长"while".center(10) --> while "while".center(10, 'a'...
2018-06-08 22:20:46
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原创 如何清除C:\Users\Administrator\AppData\Local\Microsoft\Windows\Temporary Internet Files下的隐藏文件
1.点C盘属性---磁盘清理---Internet临时文件”--- “查看文件”2.点文件夹后退则看到所有文件，选好删除即可
2018-05-26 14:50:39
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原创 机器学习常见10大算法图解
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。以后有时间再对单个算法做深入地解析。今天的算法如下：决策树随机森林算法逻辑回归SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法Adaboost 算法神经网络马尔可夫1. 决策树根据一些 featu...
2018-05-05 10:34:12
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转载 机器学习中训练集、验证集和测试集
通常，在训练有监督的机器学习模型的时候，会将数据划分为训练集、验证集合测试集，划分比例一般为0.6:0.2:0.2。对原始数据进行三个集合的划分，是为了能够选出效果（可以理解为准确率）最好的、泛化能力最佳的模型。训练集（Training set）作用是用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。验证集(Cross Valida...
2018-05-05 10:12:21
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转载 浅析机器学习中的模型选择与调参（cross validation + grid search）
对于一个预测问题，同时有多种可用的模型，每种模型有多种可用的参数。如何选择一个最合适的模型？总题过程分为2个部分： 1.对于一个模型，如何评估该模型在特定问题上的好坏？ 2.选择了最好的模型后，如何选择最优的参数？对于模型的评估，我们一般使用交叉验证(cross validation)来进行评估。 在这里我们使用了k折叠法，将训练集划分为相等的k份。然后...
2018-05-04 16:04:33
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转载 Numpy常用函数操作
其重要功能如下： 1. ndarray，一个具有矢量运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 2. 用于对数组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 3. 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。import numpy as np1.数据创建函数Demo：data = [1.1,2.2,3.3]data = np.array(data)print data ...
2018-03-12 09:38:41
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转载 python常见的内置函数
写在前面：本文专注于python常见的内置函数、模块，不包括numpy、scipy、pandas等1.utf-8编码# -*- coding: utf-8 -*-12.内存管理import gcdel obj #删除对象名gc.collect()1233.文件读取以如下文件为例，文件名为test.txt，文本内容如下：WIFIAPTag,passengerCount,timeStamp...
2018-03-12 09:36:52
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原创 基于2D的人脸跟踪显示
// FaceTrack.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include "opencv2/opencv.hpp"#include "Kinect.h"#include "kinect.face.h"using namespace cv;using namespace std;//#pragma comment ( lib, "
2017-12-01 15:53:00
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原创 人脸跟踪三维点云获取及三角面片分割显示（kinect2.0 SDK开发 ）
#include "stdafx.h"#include "opencv2/opencv.hpp"#include "Kinect.h"#include "kinect.face.h"#include "iostream"#include "fstream"using namespace cv;using namespace std;//安全释放指针templateinline
2017-12-01 15:48:21
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转载 softmax函数
本文讨论机器学习中常见的softmax函数，并推导了softmax函数的梯度，讨论了softmax函数的一些基本性质。softmax函数定义为 hsoftmax(xi)=exp(xi)∑nj=1exp(xj)可以认为是先对x的每个分量xi做了一个非线性变换exp(⋅)，再将变换后的结果归一化到区间[0,1]。然而，上式中存在“冗余”,可以参考UFLDL中
2017-11-02 19:48:47
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转载 [C++STL]算法<algorithm>中各种算法解析
一，巡防算法 for_each(容器起始地址，容器结束地址，要执行的方法)[cpp] view plain copy#include #include #include using namespace std; templateclass T> stru
2017-10-29 10:03:43
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转载 协方差到PCA算法
问题：假设在IR中我们建立的文档-词项矩阵中，有两个词项为“learn”和“study”，在传统的向量空间模型中，认为两者独立。然而从语义的角度来讲，两者是相似的，而且两者出现频率也类似，是不是可以合成为一个特征呢？ 《模型选择和规则化》谈到的特征选择的问题，就是要剔除的特征主要是和类标签无关的特征。比如“学生的名字”就和他的“成绩”无关，使用的是互信息的方法。
2017-10-27 16:35:01
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原创 常见机器学习分类
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。学习方式根据数据类型的不同，对一
2017-10-16 11:07:56
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转载 机器学习算法
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。学习方式根据数据类型的
2017-10-09 22:09:10
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转载 RANSAC算法
本文翻译自维基百科，英文原文地址是：http://en.wikipedia.org/wiki/ransac，如果您英语不错，建议您直接查看原文。 RANSAC是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代
2017-10-09 09:26:53
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转载 指针数组 数组指针 指针函数 函数指针
指针数组 数组指针 指针函数 函数指针int *p[4]; //指针数组。 是个有4个元素的数组， 每个元素的是指向整型的指针。(数组的每个元素都是指针)int (*p)[4]; //数组指针。 它是一个指针，指向有4个整型元素的数组。 (一个指针指向有4个整型元素的数组)int *func(void);
2017-10-09 08:51:44
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转载 ICP配准
最近在做点云匹配，需要用c++实现ICP算法，下面是简单理解，期待高手指正。ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中，首先是找到一个可用的变换，配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换。ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法。该算法重复进行选择对应关系点对， 计算最优刚体变换，直到满足正确配准的收敛精度要求。ICP 算法的目的是要找
2017-09-23 10:08:51
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转载 常见的激活函数
一.激活函数概览基本上,入门深度学习的第一件事情就是了解”神经元”的构造,激活函数算是最基本的一个”部件”了吧.那激活函数到底有什么用呢?为什么需要激活函数?激活函数的定义是什么呢? 下面这篇论文提供了激活函数的定义以及常见的”饱和”的定义,以及对于激活函数的一些思考.大家可以参考一下.Noisy Activation Functions 引用这篇论文的定义:激活函数就是映
2017-09-21 16:00:29
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转载 STL之容器
1）List简介 list是一个双向链表容器，可高效地进行插入删除元素。list不可以随机存取元素，所以不支持at.(pos)函数与[]操作符。It++(ok)、it+5(err)。#include 2）list对象的默认构造 list采用采用模板类实现,对象的默认构造形式：list lstT; 如： list lstInt;
2017-09-17 20:40:11
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转载 struct跟踪算法
博客：http://blog.csdn.net/qianxin_dh邮箱：[email protected] 《Struck:Structured Output Tracking with Kernels》是 Sam Hare, Amir Saffari, Philip H. S. Torr等人于2011年发表在Computer Vision (ICC
2017-09-16 16:53:25
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转载 小波变换
转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/22450818?refer=dong5形象易懂讲解算法I——小波变换咚懂咚懂咚1 年前最早发于回答：能不能通俗的讲解下傅立叶分析和小波分析之间的关系？ - 咚懂咚懂咚的回答现收入专栏。从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义
2017-09-14 20:55:56
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转载 机器学习的基本问题
参考：http://kubicode.me/2015/08/16/Machine%20Learning/Common-Interview/?from=singlemessage#http://blog.csdn.NET/heyongluoyao8/article/details/49429629http://lib.csdn.Net/article/machinelearn
2017-09-09 09:06:32
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转载 Tracking-Learning-Detection （TLD跟踪算法）
Tracking-Learning-Detection（TLD）是Zdenek Kalal提出的一种对视频中单个物体长时间跟踪的算法。我主要会根据他在2010年发表的论文《Tracking-Learning-Detection》来分析TLD算法的原理。该项目的首页中有几段视频展示了TLD实时跟踪的效果和性能，其中的两个视频可以在这里下载：similar objects，human face。作
2017-09-06 11:25:56
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转载 Fast Compressive Tracking （高速压缩跟踪）
目前比较主流的跟踪算法有两种，generative tracking algorithms（生成跟踪算法）和discriminative algorithms（判别跟踪算法）。生成跟踪算法，顾名思义边生成边跟踪。即对这一帧的样本进行学习，将学习的结果作为下一帧的分类器，达到边学习跟踪，边跟踪边学习的效果。这种跟踪算法的缺点是在视频的前几帧，样本量较少，因此大部分的算法要求视频中目标在视频
2017-09-06 09:30:22
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转载 Camshift原理 camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的
Camshift原理camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。分为三个部分：1--色彩投影图（反向投影）：(1).RGB颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间。(2).然
2017-08-10 16:15:13
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空空如也
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