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RSS订阅原创 计算机视觉之三维重建, 写给所有试图研究三维重建的初学者
网络上关于三维重建的相关博客有很多,但是我觉得那些大都不适合初学者进行学习,往往是直接讲解某个知识点,当我们对于前面的支撑知识不够了解的话,看起来可能是相当费劲的(我就是刚入门的菜鸡). 因此我在B站上找到了一门非常好的课程, 学完之后对笔记进行了整理, 这门课讲的非常易懂, 同时也补充了计算机视觉的相关基础知识. 强烈建议初学者都学一学, 非常好的课程!欢迎从事三维重建的小伙伴找我交流:QQ: 37477422VX: k374774222
2024-03-11 14:07:37
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原创 使用CLion进行cuda编程，并使用cuda-gdb对核函数进行debug，这可能是全网你能够找到的最详细的CLion和cuda编程环境配置教程了
在确定了研究方向后，便开始着手研究相关的文献和Code，指导我看到了3D Gaussian Splatting。以往的DL工作的代码几乎都只建立在Python语言基础上，如果只是Python到还好，勉强还能看懂，但对于CUDA部分的C++代码，那是真看不懂了。而3DGS正是我接触CUDA编程的契机，使得我开始注重自己的全面发展，不想仅仅做一个DL农工，还需要研究一些更深入的东西，因此学习CUDA编程是有必要，而且学习CUDA编程也不亏，顺便把C++的知识也一并不上了。
2023-12-11 14:29:16
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原创 Could not build wheels for srtm4, which is required to install pyproject.toml-based projects
配置SatNerf的环境时，需要安装srtm4包，但始终装不上。
2023-11-20 17:40:57
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原创 Pytorch CUDA CPP简易教程，在Windows上操作，Linux上同理
这学期确定了研究方法，具体为三维重建相关，转而研究三维重建相关的知识。最近3D Gaussian Splatting方法效果十分的好，并且开源了源代码，因此十分值得对其源码进行研究，源码中对于可微光栅化的实现是基于CUDA实现的，因此想要后续对这块内容进行改进，则必须了解CUDA程序是如何编写的，作为一名DL农工，学习CUDA编程也有助于自己对于整个DL流程的理解，也能够进一步拓展自己的编程技术，因此无论出于什么目的，作为DL农工，我认为有必要掌握这项技术。
2023-11-14 19:53:21
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原创 warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
在使用CLion编写C语言代码时出现该问题。
2023-11-02 13:44:24
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原创 latent-diffusion model环境配置，这可能是你能够找到的最细的博客了
最近在研究diffusion模型，并对目前最火的stable-diffusion模型很感兴趣，又因为stable-diffusion是一种latent-diffusion模型，故尝试复现latent-diffusion model，并训练自己的LDM。写这篇博客的出发点是因为，当我跟随github页面上的install教程进行安装的时候，遇到了很多问题，有些是因为网络问题，服务器无法直接下载国外服务器的资源；有些则是软件版本其实是错的，照着安装就是不对。
2023-06-19 13:19:40
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原创 使用Supermap iobject python和Supermap iServer REST API发布地图服务，你能找到全国目前唯一iobjectpy用法，国产软件生态还是不好哇
最近帮助老师干活，进行WebGis的开发，老师要求用国产软件SuperMap，从此开始了一段长达两周的踩坑。至此，使用SuperMap iServer自动发布地图服务的流程全部结束，在此期间我把能查的资料几乎全看了一遍，这些资料几乎全都写的非常简单，甚至没有，真的是一点点摸索出来的，刚从一个坑跳出来，紧接着又跳进下一个坑里。SuperMap的资料太少了，官方文档写的也很简单，不过还好的是SuperMap官方论坛很活跃，他们的技术人员回复很快的。
2023-06-05 15:53:12
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原创 使用A100 GPU搭建OBBDetection的运行环境
最近需要复现一篇目标检测论文的代码，文章提供了代码，因此自己根据仓库的说明尝试配置环境运行代码，但遇到了非常多的困难。
2023-05-18 15:39:10
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原创 关于pytorch中drop_last的提醒，不同类别数据不均衡时使用drop_last=True会导致模型训练结果很差
项目场景：我在使用pytorch进行图像分类的时候。我的解决办法对于我而言很有效，你可以把我的结论当作一种参考问题描述遇到了这样的问题。一共16类，第15 16类的训练集数量是15、15，测试集分别为14、5。其他1-14类训练集分别有50个，测试集均为200左右。当我在pytorch的dataloader中设置了drop_last=True时，无论怎么训练，使用怎么样的数据增强，第15 16类才测试集上的准确率永远为0.原因分析：当dataloader设置了drop_last=True时
2022-04-01 12:39:53
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原创 我的深度学习过程，你可以借鉴我的方法，该方法对初学者友好
Beginner-friendly Deep Learning Process1.观看李飞飞和吴恩达的机器学习系列课程斯坦福李飞飞CS231n计算机视觉课程吴恩达机器学习系列课程2.Pytorch入门课程Pytorch 入门到精通全教程-卷积神经网络-循环神经网络我的GitHub仓库3.李宏毅的课程最实用-宝可梦王子李宏毅2021春季课程4.Pytorch实战课程Pytorch深度学习实战教学我的GitHub仓库5.时刻关注新的技术 多实战和多复现代码你可以通过B站UP学习DL最新相关论文以及技术多进行实战
2022-03-16 14:15:31
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原创 使用PicGo-Core将Github作为Typora的图床
1.在Github上建立存储图片的仓库) 先说明第一种解决办法（该方法并不总是有效）：
2021-09-25 18:45:02
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原创 使用pdfkit无法导出html中本地图片的问题解决
pdfkit- Warning: Blocked access to file 解决# 使用pdfkit时可以配置上下面options中的信息# <img src='xxx.jpg> 标签中的本地图片即可被正确导出options = { "enable-local-file-access": None}pdfkit.from_file(html_file_name, pdf_file_name, options=options)...
2021-09-08 11:24:56
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原创 Django1.0 UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode bytes in position 1639-1640
UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode bytes in position 1639-1640: illegal multibyte sequence 可能的解决办法报错内容：报错位置：可能的解决办法：借鉴该文章方法代码修改：
2021-08-25 11:30:57
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原创 ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1 and 60. Shapes are [1,1,512,40]可能的解法
ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1 and 60. Shapes are [1,1,512,40] and [60,512,1,1]. for ‘Assign_55’ (op: ‘Assign’) with input shapes: [1,1,512,40], [60,512,1,1].在网上查到遇到这个问题时大都说的是路径问题，但其实还有一个原因是，你使用的yolov3是tiny版本，导致框的个数和yolov3
2021-06-04 21:47:33
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原创 使用EfficientNet训练自己的分类器，keras实现
文末有代码地址，撸代码不易记得加☆，谢谢！该代码可以运行EfficientNetB0-B7所有系列，代码中有注释说明
2021-05-19 23:38:07
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原创 目标检测：一种填鸭式数据增强方法，针对小目标
目标检测：一种填鸭式数据增强方法，针对小目标写该文的原因：虽然有其他博主也写有该数据增强方法，但是代码在运行时有一些bug没有说明，于是我重新从github上下载了代码并进行了修改，使之更易看懂和运行。代码的操作步骤如下：原图片的jpg文件 和 xml标签文件 分开放置该代码每次只能对一类别的物体进行小目标数据增强，并最终生成xml文件，如果想要对多个类别物体进行增强，请更改demo.py文件，在其中使用for循环遍历不同的文件，注意：crops文件夹中存放着 某一类 小目标请按以下顺序运行代
2021-04-26 23:15:35
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原创 win10中tensorflow-gpu、keras-gpu、CUDA的版本对应关系总结
1.tensorflow-gpu与CUDA对应关系2.在安装keras时可根据要求匹配tensorflow-gpu： tensorflow 1.5 和keras 2.1.4 tensorflow 1.4和keras 2.1.3 tensorflow 1.3和keras 2.1.2 tensorflow 1.2和keras 2.1.1 tensorflow 1.14和ker...
2020-03-17 21:38:05
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原创 本地模式,伪分布配置(主要是伪分布) 操作指南
文章目录当运行时出现任何问题时来看4.1.1 官方Grep案例--本地模式4.1.2 官方WordCount案例4.2 伪分布式运行模式4.2.1 启动HDFS并运行MapReduce程序1 启动伪分布式集群1.1 格式化NameNode1.2 启动NameNode1.3 启动DataNode2 查看集群运行情况--使用 ip:50070 在web查看2.1 jps2.2 通过 ip:50070...
2020-03-16 18:49:18
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原创 jdk-8u144-linux-x64和hadoop-2.7.2 傻瓜式配置方法
1.配置环境之前我们要先删除Linux自带的jdk删除方法请参考我的另一篇文章==>点这里2.jdk-8u144-linux-x64 的配置上传下载的jdk到Linux服务器在虚拟机中打开共享文件夹，将jdk-8u144-linux-x64解压包移动到目录 /usr/local/java 下PS：事先在终端窗口使用 sudo mkdir /usr/local/java 创...
2020-02-26 00:15:47
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原创 Ubuntu18.04自带的openjdk11.0.6无法删除解决方法
PS：此方法在各个版本的Ubuntu均适用如何从Linux卸载JDK？本教程旨在帮助希望卸载Linux上安装的Java Development Kit（JDK）的Linux新用户。该任务在Ubuntu 16.04上执行，但是也可以在其他基于Debian的Linux（例如Linux Mint，Kali Linux等）上运行。因此，首先，检查系统上已安装的JDK的供应商，无论它是Oracle J...
2020-02-25 22:54:31
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原创 TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate问题的解决
由于在新版本的keras中(指大于等于2.3.0版本)，将原来的 lr 这一参数重命名为 leraning_rate，因此将 leraning_rate 重新改为 lr 即可解决报错问题# keras=2.2.4 写法 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam( lr =lr_sc...
2020-02-03 13:17:49
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原创 Tensorflow-GPU安装壁坑指南
Tensorflow-GPU的具体安装步骤请参考知乎大佬文章：点这里1.安装tensorflow-gpu前先确定好你电脑对应的CUDA和cuDNN版本这里我的建议是，不要安装最新的CUDA(别问我为什么，一般和你的电脑不兼容)，比如我的显卡GTX1050对应的CUDA为10.2，但是我还是装了CUDA10.0才正常运行代码。选择比你电脑显卡对应的CUDA低两个版本的CUDA最好。至于cuDN...
2020-01-29 18:30:54
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原创 CIFAR10数据加载避坑指南(非常简单的方法)
1.直接用vpn下载好CIFAR10数据集 之后将解压包解包，并将文件夹和该解压包一并放入以下路径 C:\Users\XXX.keras\datasets (你的路径应该和我的差不多)2.进行代码修改 找到keras代码中的 fit_generator() 函数并在该函数里添加 steps_per_epoch=x_train.shape[0] 这一参数至此我遇到的所有...
2020-01-29 00:15:36
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空空如也
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