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RSS订阅原创 【已解决】Ubuntu git clone报错：GnuTLS recv error (-110) / Failed to connect to github.com port 443
【代码】【已解决】Ubuntu git clone报错：GnuTLS recv error (-110) / Failed to connect to github.com port 443。
2024-01-05 20:12:34
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原创 【已解决】k210模型烧录——kfpkg 打包
然后把这三个文件使用 ZIP 进行压缩,然后重命名为XXX.kfpkg即可。之前分开烧录固件和模型总是报错，解决方案：将固件和模型打包起来一起烧录。代表需要校验, 只有固件才写true, 这会在固件前面添加校验值.模型文件, 烧录到0x00A00000, 不需要添加校验数据。固件名字, 地址为0。
2024-01-02 11:27:59
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原创 【已解决】.pth---＞.onnx(---＞.tflite)---＞.kmodel
最近在捣鼓K210端的算法部署，不得不吐槽官方文档真的不行，乱七八蕉的。。。这个帖子主要讲述一下模型转换的步骤，我这里常用的框架是pytorch，相较于tensorflow转换步骤更繁琐一点。
2023-12-30 19:09:22
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原创 【已解决】 ubuntu apt-get update连不上dl.google.com
在终端使用apt-get update时，连接dl.google.com超时，一直卡在0%，原因是当前ip无法ping到google（墙）。再重新 apt-get update就好了。
2023-12-30 17:40:45
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原创 [已解决] Ubuntu远程桌面闪退+登录显示“远程桌面由于数据加密错误 , 这个会话将结束“
两个月前，由于跑代码在Ubuntu配置环境，乱七八糟的下载了很多东西，导致了一系列问题.....
2023-12-22 15:35:19
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原创 python 运行py文件报错：Error while finding module specification for ‘xxx.py‘ (ModuleNotFoundError: __path__
python 运行py文件报错：Error while finding module specification for 'xxx.py' (ModuleNotFoundError: __path__ attribute not found on 'xxx' while trying to find 'xxxx.py')
2022-09-19 16:15:27
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原创 ERROR: Cannot uninstall ‘tornado‘. It is a distutils installed project and thus we cannot···
在使用pip install haven-ai时出现的问题，问题为：ERROR: Cannot uninstall 'tornado'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it
2022-06-28 16:39:21
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原创 centos网络配置问题
最近虚拟机需要联网配置环境，找了一大堆网络教程，结果都没啥用，最后还是自己捣鼓好的，步骤非常简单······step1:打开控制面板step2:然后打开虚拟机网络设置按照step1里面的详细信息填就好了，设置完毕打开终端键入service network restart 重启网卡，使之生效。然后输入ping www.baidu.com就ok了·····...
2021-11-25 20:24:27
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原创 git 报错：The following untracked working tree files would be overwritten by merge: XXXXX
场景使用 git pull 命令更新报错Updating d652d1c..fa05549 error: The following untracked working tree files would be overwritten by merge:<your file>Please move or remove them before you can merge. Aborting解决使用 git clean -d -fx 命令即可。...
2021-11-04 10:30:29
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原创 【飞浆AI创造营】六 部署全流程
本节课介绍了如何部署模型，分为部署在Edgeboard以及安卓端。EdgeboardEdgeboard是基于FPGA打造的嵌入式AI解决方案，是百度面向嵌入式与边缘部署场景打造的一系列AI硬件/模块/软硬一体产品，兼容百度大脑开放能力与工具平台，可极大降低AI应用开发难度与成本。开发者可以基于EdgeBoard打造智能硬件，也可以使用EdgeBoard部署应用。网址：百度大脑EdgeBoard硬件自营店 基于paddleLite推理框架。支持paddle模型的推理部署，支持C++和python接
2021-08-04 13:59:57
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原创 【飞浆AI创造营】五 深度学习模型训练和关键参数调优详解
这次课的干货很多！！更像是paddle的一个tutorial，详细介绍了各种任务模型的用法。本次课从下面四个角度入手：模型选择、模型训练、超参优化、效果展示模型选择通常深度学习任务可以分为简单的回归任务、分类任务，以及更加困难的场景任务（目标检测、图像分割、文本生成、语音合成、强化学习等）。paddle对此提供了丰富的模型库：PaddleX模型库 PaddleGAN模型库 PaddleOCR模型库 PaddleHub模型库模型训练可以分为两种：基于高层API训练模型通过M
2021-07-30 20:17:56
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原创 【飞浆AI创造营】四： 数据获取与处理
这是第二节正课，按照流程来说，主要讲解是项目中最开始的数据准备工作。首先介绍一下完整的数据准备流程（这里只给出CV版本）：完整流程概述图像处理完整流程图片数据获取 图片数据清洗----初步了解数据，筛选掉不合适的图片 图片数据标注 图片数据预处理data preprocessing 标准化：中心化，即 去均值 ，将各个维度中心化到0，目的是加快收敛速度,在某些激活函数上表现更好。归一化，即除以标准差，将各个维度的方差标准化处于[-1,1]之间目的是提高收敛效率,统一不同输入范围的数据对于
2021-07-28 22:29:40
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原创 【飞浆AI创造营】三 ：创意课
这是训练营第一节正课，几位PPDE和大家分享了一下他们是如何获取项目创意的，让人深受启发。下面是这节课我做的笔记以及自己的一些见解，希望自己也能拥有一双发现创意的眼睛~创意是将现有想法进行组合。这个确实，现在很多论文也都是A+B+C的拼接组合，我觉得这不是灌水，重点在于能否解决想要解决的问题，小想法的组合也可以做出很棒的工作，最近出来的yolox就是很好的一个榜样~创意是面对不同场景的解决方案。项目驱动也很容易引发创意。我对坑姐分享的安全帽检测项目，以及部署到树莓派的流程十分感兴趣，准备进一步学习，
2021-07-27 13:30:26
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原创 paddler之路：各个坑的记录（持续更新）
paddle报错SystemError: (Fatal) Blocking queue is killed because the data reader raises an exception.使用paddle的dataloader不能返回tensor，需要返回np类型。
2021-07-26 20:12:28
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原创 【飞浆AI创造营】二 ：pdb
安装步骤安装前先关闭杀毒软件和360卫士，注意安装路径不能有中文，安装包路径也不要有中文。试装系统：win10 64bit以安装Modelsim10.7为例，10.X的安装基本差不多重要：安装包有10.1，10.2，10.4，10.5，10.7这几个版本，如果是安装后安装目录win32/win64文件夹里面有mgls.dll文件，则第步不需要复制mgls.dll文件。另外有的安装教程也说在第几步前先把mgls.dll和mgl64s.dll文件属性“只读”的勾去掉，然后生成LICENSE.
2021-07-21 17:23:32
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原创 【飞浆AI创造营】一 ：Notebook基础操作
早就听闻paddle paddle大名，恰逢AI达人创造营，特地开个专栏记录飞浆的学习过程。准备阶段在于学习AI studio的Notebook如何使用。如需额外插入断点，则需要使用python自带的Debugger:PDB多文件代码编辑Notebook支持多文件编辑, 支持.py, .json, .txt, .log等格式的在线编辑, 支持部分图片类型文件的在线预览。上传文件的体积是30MB. 如果需要引用更大体积的文件, 可使用数据集功能..用户也可以使用命令, !...
2021-07-21 17:14:06
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原创 【pytorch】ConvTranspose2d的计算公式
埃拉托斯特尼筛法原理（埃氏筛法）：用于筛选质数什么是质数：质数（prime number）又称素数，质数定义为在大于1的自然数中，除了1和它本身以外不再有其他因数。 2.埃氏筛法原理将列表中筛选剩下的数的所有的倍数删除，最后留下的一定是质数。...
2021-07-20 11:55:46
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转载 MCU简介
什么是MCU?MCU，中文简称单片机。即将CPU、存储器（RAM和ROM）、多种I/O接口等集成在一片芯片上，形成的芯片级计算机。CPU：包括运算器、控制器和寄存器组。是MCU内部的核心部件，由运算部件和控制部件两大部分组成。前者能完成数据的算术逻辑运算、位变量处理和数据传送操作，后者是按一定时序协调工作，是分析和执行指令的部件。存储器：包括ROM和RAM。ROM程序存储器，MCU的工作是按事先编制好的程序一条条循序执行的，ROM程序存储器即用来存放已编的程序(系统程序由制造厂家编制和写入)，存
2021-07-19 11:06:41
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原创 Accelerate PyTorch training with torch-ort
原文链接：https://cloudblogs.microsoft.com/opensource/2021/07/13/accelerate-pytorch-training-with-torch-ort/训练深度学习模型需要不断增加的计算和内存资源。torch_ort加速PyTorch模型的分布式培训，减少训练所需的时间和资源。并且为了给开发者提供灵活性，torch-ort可用于NVIDIA和AMD的gpu，可以与DeepSpeed等其他深度学习优化器一起使用，在训练任务中提供额外的性能提升。OR
2021-07-19 10:20:49
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原创 DMA、TCM
整合了几篇文章DMA=Direct Memory Access这是一种通过硬件实现的数据传输机制。简单的说，就是不在CPU的参与下完成数据的传输。DMA是一种硬件设备。这种设备的工作原理是这样的：——首先CPU告诉DMA设备，要有一堆数据需要传输，为了效率而请它出马。（DMA请求）——DMA收到CPU的消息，开始准备。此时CPU把数据源地址、数据目标地址、传输数据量、传输模式等等参数告诉它。（DMA初始化）——DMA初始化完，向CPU发送消息“借你的总线用一用，我要开始传输数据了！”（总.
2021-07-07 10:32:21
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原创 PIL Image中的convert(‘RGB‘)
在pytorch自定义数据集的时候，需要使用到如下代码Image.open(x).convert('RGB')使用Image.open读出图像即可，为什么还需要使用convert('RGB')转换成RGB，难道Image.open()读出的彩色图像不是RGB吗使用如下代码进行测试： img = Image.open('pokeman\\bulbasaur\\00000000.png').convert('RGB') img2 = Image.open('pokeman\\b...
2021-04-08 21:15:31
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转载 CNN 中的等变(equivariant)和不变(invariant)
等变性 equivariant通俗解释： 对于一个函数，如果你对其输入施加的变换也会同样反应在输出上，那么这个函数就对该变换具有等变性。更严谨些：对于一个函数/特征以及一个变换， 如果我们有：则称对变换有等变性。举一个例子，假设我们的变换是将图像向右平移一段距离，我们的函数是检测一个人脸的位置（比如说输出坐标），就是先将图片像右移，接着我们在新图较之原图偏右的位置检测到人脸；则是我们先检测到人脸， 然后再将人脸往右移一点。这二者的输出是一样的，与我们施加变换的顺序无关。不变性 inv
2021-03-03 18:11:23
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转载 Python内置函数——getattr
getattr(object, name[, default])1. 函数功能是从对象object中获取名称为name的属性，等效与调用object.name。#定义类Student>>> class Student: def __init__(self,name): self.name = name >>> s = Stduent('Aim')>>> getattr(s,'name') #等效于
2021-03-02 15:50:29
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原创 Python locals() 函数
描述locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量。对于函数, 方法, lambda 函式, 类, 以及实现了 __call__ 方法的类实例, 它都返回 True。语法locals() 函数语法：locals()参数无返回值返回字典类型的局部变量。实例以下实例展示了 locals() 的使用方法：>>>def runoob(arg): # 两个局部变量：arg、z... z = 1... print
2021-03-01 10:51:58
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原创 强化学习——Win10+Gym环境配置
使用Anaconda进行Python环境创建创建一个gym环境在 anaconda中创建一个新环境：conda create -n gym python=3.6.0根据所给提示，激活并进入所创建的gym环境用activate gym，离开gym环境使用deactivate gym，列出所有环境使用conda env list，其中*号表示当前对应的环境。删除环境使用conda env remove -n python360，与创建环境正好相反。安装相关组件conda i
2021-02-25 15:37:21
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原创 Huber loss
Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对噪声（或叫离群点，outliers）的鲁棒性。当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。相比于最小二乘的线性回归，Huber Loss降低了对离群点的惩罚程度，所以 Huber Loss 是一种常用的鲁棒的回归损失函数。Definition由定义可知 Huber Loss 处处可导...
2021-02-07 23:05:08
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转载 深度学习的激活函数 ：sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU、softsign 、softplus、GELU
激活函数可以分为两大类饱和激活函数：sigmoid、 tanh与Sigmoid/tanh函数相比，ReLu激活函数的优点是：非饱和激活函数:ReLU 、Leaky Relu 、ELU【指数线性单元】、PReLU【参数化的ReLU 】、RReLU【随机ReLU】 （1）sigmoid 函数 (以前最常用) 参数 α> 0可控制其斜率。sigmoid 将一个实值输入压缩至[0,1]的范围,也可用于二分类的输出层。 （2）tanh (...
2021-02-07 23:02:45
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转载 pandas中iloc与loc的区别
pandas.DataFrame.ilociloc基于位置进行索引，主要是整数，也可以用布尔数组iloc的输入可以是：单个整数、整数列表或数组、整数切片、布尔数组pandas.DataFrame.locloc基于行和列的标签进行索引loc的输入可以是：单个标签（例如：1 or ‘a’）、标签列表或数组、标签切片（注意：此处切片包含结束位置）、布尔数组对列索引可直接用列标签，不需要通过 loc 例如 a['b'] 或者 a.b...
2021-01-22 16:11:46
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原创 pandas read_json：“如果使用所有标量值，则必须传递索引”
pandas read_json：“如果使用所有标量值，则必须传递索引”(pandas read_json: "If using all scalar values, you must pass an index")问题：label_map = pd.read_json('../input/cassava-leaf-disease-classification/label_num_to_disease_map.json',
2021-01-15 15:47:50
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转载 kaggle相关知识
Kaggler 绝大多数都是用 Python 和 R 这两门语言的。首先简单介绍一些关于 Kaggle 比赛的知识： 不同比赛有不同的任务，分类、回归、推荐、排序等。比赛开始后训练集和测试集就会开放下载。 比赛通常持续 2 ~ 3 个月，每个队伍每天可以提交的次数有限，通常为 5 次。 比赛结束前一周是一个 Deadline，在这之后不能再组队，也不能再新加入比赛。所以想要参加比赛请务必在这一 Deadline 之前有过至少一次有效的提交。 一般情况下在提交后会立刻得
2021-01-14 14:33:12
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原创 函数 def 后面的 -＞，：的含义
-> 常常出现在python函数定义的函数名后面，为函数添加元数据,描述函数返回的类型。: 表示参数的类型建议符示例：def add(x:int, y:int) ->bool: if(x>y): return True else: retur False这里，表明了函数的参数传入为int类型，输出的类型为bool类型...
2021-01-06 01:17:41
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原创 如何使用colab调用 Kaggle 数据集
1.首先需要有 Kaggle 账号，下载个人 API Token2.把下载的kaggle.json上传到 Google Drive 上的文件夹, 例如Kaggle文件夹3.找到想要的数据集, 复制 API！kaggle competitions download -c cassava-leaf-disease-classification4.在colab中运行以下代码：import osfrom google.colab import drivedrive.mount('
2021-01-06 00:51:42
1619
转载 win10安装protobuf for python
前提准备：在 protobuf下载地址 下载 protobuf-python-3.5.1.zip和protoc-3.5.1-win32.zip并解压。1.首先把protoc-3.5.1-win32文件夹下面的protoc.exe移至protobuf-python-3.5.1/src目录下。2.在cmd中进入protobuf-python-3.5.1/python目录，依次执行 python setup.py build和python setup.py test和python setup.py...
2020-12-25 11:19:48
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原创 廖雪峰Git学习 | 笔记七：远程仓库
添加远程库已经在本地创建了一个Git仓库后，再在GitHub创建一个Git仓库，并且让这两个仓库进行远程同步，这样，GitHub上的仓库既可以作为备份，又可以让其他人通过该仓库来协作。首先，登陆GitHub，然后，在右上角找到“Create a new repo”按钮，创建一个新的仓库：在Repository name填入learngit，其他保持默认设置，点击“Create repository”按钮，就成功地创建了一个新的Git仓库：目前，在GitHub上的这个learngit仓
2020-12-11 15:29:43
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原创 廖雪峰Git学习 | 笔记六：删除文件
在Git中，删除也是一个修改操作，我们实战一下，先添加一个新文件test.txt到Git并且提交：$ git add test.txt$ git commit -m "add test.txt"[master b84166e] add test.txt 1 file changed, 1 insertion(+) create mode 100644 test.txt一般情况下，通常直接在文件管理器中把没用的文件删了，或者用rm命令删了：$ rm test.txt这个时候，
2020-12-11 15:05:02
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原创 廖雪峰Git学习 | 笔记五：撤销修改
git checkout -- filegit checkout -- file可以丢弃工作区的修改：$ git checkout -- readme.txt命令git checkout -- readme.txt意思就是，把readme.txt文件在工作区的修改全部撤销，这里有两种情况：一种是readme.txt自修改后还没有被放到暂存区，现在，撤销修改就回到和版本库一模一样的状态；一种是readme.txt已经添加到暂存区后，又作了修改，现在，撤销修改就回到添加到暂存区后的状态。
2020-12-11 15:00:25
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转载 在python中安装包出现Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None))
先向大家展示以下困扰了我好久的问题死活就是安装不上，总是说出错，其实就是说连接超时，下载不了安装包，我这里也没有科学上网的工具，经过多方百度，找到了办法通过几次ｐｉｐ的使用，对于默认的pip源的速度实在无法忍受，于是便搜集了一些国内的pip源，如下：阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/
2020-12-10 21:26:18
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