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RSS订阅原创 Linux新版内核升级后问题
从 Linux 内核 5.14.x 开始，task_delayacct 可在运行时配置并默认设置为关闭。快捷键在交互模式下更改此设置(指的是iotop-c, 而不是python版的iotop)。在批处理模式下，当设置为 OFF。performance. 建议在不使用此或其他监视程序时关闭此选项，因为启用时 它对系统性能有一些影响。升级最新内核(更新软件包)后, 监控系统IO负载出了问题, (异常信息)描述如下。在iotop-c(C语言实现的版本)对应的交互窗口中,通过命令行方式可以开启或者关闭相关选项。
2022-11-12 15:33:16
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原创 wsl+ zsh + oh-my-zsh配置
wsl+ zsh + oh-my-zsh配置经常在windows平台办公, 配置一些开发环境时在Linux中会比较简单, 参照了在Linux服务器中的配置, 同步在WSL中.测试平台:WIN10 X64专业版, V1903 (只支持WSl_V1, WSL_V2需要>=WIN2004才支持)WSL类型: Ubuntu18.041. 安装WSL1.1 功能组件安装这里以图形化界面安装功能组件为例文件管理器中粘贴: 控制面板\程序\程序和功能 => 启用或关闭Windows功能,
2020-07-14 21:17:06
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翻译 Pytorch层--AdaptiveAvgPool2d
翻译自: https://discuss.pytorch.org/t/what-is-adaptiveavgpool2d/26897知乎链接: https://www.zhihu.com/question/282046628函数原型: nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)原理解释:更多细节池化模板大小计算(Pool Kernel Size): stenci...
2019-04-26 15:59:59
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原创 基于Visual Studio的跨平台(Linux)C ++开发(二)
基于VS进行跨平台C++开发, 还可以使用VisualGDB插件进行, 其支持对Linux和Android平台进行跨平台的开发调试.VisualGDB官网: https://visualgdb.com/版本与收费: 当前最新版为V5.4, 可以免费试用30天.不错的几篇博文:VisualGDB：使用VS创建CMake Linux项目VisualGDB系列8：使用VS创建CMake Li...
2019-01-14 22:28:32
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翻译 基于Visual Studio的跨平台(Linux)C ++开发(一)
使用新版VS 2017开发C++时, 提供了跨平台(Linux)的支持, 如图所示,安装时进行勾选即可.如果没有在安装时勾选,也可以通过软件的修复功能进行功能添加.新建跨平台项目文件 | 新建 | 项目 | Visual C++ | 跨平台 | Linux, 选择 "控制台应用程序 "单击确定, 建立完毕项目, 如图所示为了可以在Linux中(远程)进行调试, 此时需要我们进行一些...
2019-01-14 22:04:47
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原创 SecureCRT/FX中文乱码
在Windows(7/10)系统上使用SecureCRT/FX v8.0工具远程连接服务器, 不可避免的会被中文显示的问题困扰, 下面记下了自己解决的过程!!SecureCRT在终端中显示中文乱码, 可以通过如下方式解决Option | Session Options | Appearance, 右侧选择UTF-8编码SecureFXSecureFX用于文件传输, 但是对于中文的文件...
2018-10-24 17:30:09
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转载 亲爱的用户,您使用了广告屏蔽软件,广告是CSDN向您免费提供服务与产品的重要支持...
转载自: https://bbs.csdn.net/topics/392458005?page=1因为CSDN广告太多, 大家一般都会使用ABP等广告屏蔽插件;最近登录CSDN时,页面顶部会出现下面的提示信息, 令人相当难受!!!亲爱的用户，您使用了广告屏蔽软件，CSDN对此非常理解您使用AdBlock或AdblockPlus广告屏蔽插件的需要，但广告也是CSDN向您免费提供服务与产品的重要...
2018-10-19 21:25:49
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原创 VS2017 创建&安装项目模板
参考链接: https://blog.csdn.net/Misaka2001/article/details/77870879?utm_source=blogxgwz0当你想使用VS做一道OI竞赛题目时，你的步骤是：新建空项目 | 添加源文件 | 重命名源文件 | 双击打开源文件写上万年不变的include、main、return 0, 还不方便添加日期时间等信息现在这些都可以通过自定义项...
2018-10-19 17:25:36
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原创 thinkpad carbon x1 2018 系统迁移
8月初的时候买了thinkpad carbon x1 2018款, 美版i5 +16GRAM + 256GB NVME SSD配置, 到手之后, 觉得256GB有点不够(只有一个NVME硬盘位), 所以后面购买了三星的970EVO 1TB, 但是真心不想从头再重装一次系统, 所以期间折腾了很久, 想进行WIN10系统迁移, 但是参考网上的使用传统的GHOST(分区对拷) / 傲梅分区助手等方式最后...
2018-09-22 17:38:33
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原创 matplotlib完美中文显示
python中使用matplotlib显示中文时,会遇到一些问题, 解决方案如下:import matplotlib.pyplot as plt# 支持中文plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号完整的例...
2018-09-20 16:40:38
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原创 PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度
在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算示例:注意:官方提供的softmax交叉熵求解结果示例:# -*- coding: utf-8 -*-import torchimport torch.autograd as autogradfrom torch.autograd import Variableimport torch.n...
2018-09-14 19:48:48
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原创 SoftMax与交叉熵损失
快速跳转位置先来一份代码, 支持IDE断点调试SoftMax计算公式交叉熵损失SoftMax交叉熵损失作为分类任务重最常用的激活函数, SoftMax是如何进行计算, 以及对应的交叉熵损失如何计算?先来一份代码, 支持IDE断点调试# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import absolute_im...
2018-09-11 17:24:15
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原创 tf.kerasr入门示例:Lenet手写字符分类(2扩展) eager模式下Sequence生成器方式加载数据并训练
Sequence方式扩展自己的自定义数据集加载eager模式下使用tf.keras训练和评估方式源代码# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionimport...
2018-09-10 16:53:36
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原创 tf.keras--入门示例:如何定义一个标准的VGG16网络
tf.keras中提供了VGG16的网络实现, 可以直接学习, 下面给出2种基于Model类的实现方式示例:方式一:# -*- coding: utf-8 -*-"""tf.keras 网络层定义根据自己的数据集, 如何修改已有的网络,调整输出层"""from tensorflow.keras.models import Model
2018-09-02 21:21:16
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原创 tf.keras--入门示例:Lenet手写字符分类
运行环境: Anaconda5.2 Python3.6.5 TensorFlow1.10Model子类化的方式定义Lenet网络, 区别于一般的直接使用Sequential和Model搭建网络的方式, 代码如下# -*- coding: utf-8 -*-"""tf.keras 标准Lenet"""import tensorflow as tffrom tensorflo..
2018-09-02 21:07:10
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原创 新版Pycharm中Matplotlib图像不在弹出独立的显示窗口
官方说明链接: https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-us/community/posts/115000736584-SciView-in-PyCharm-2017-3-reduces-functionality-of-Matplotlibpycharm从2017.3版之后,将matplotlib的绘图的结果默认显示在SciView窗口中...
2018-09-01 19:57:37
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转载 图像特征原理--HOG特征
转载自: https://www.xuebuyuan.com/3180963.html1、HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极...
2018-08-30 18:11:34
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原创 TensorFlow Eager模式--手写字符识别
在Eager模式下, 使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络实验.测试环境: win10 x64 anaconda3-5.2_x86_64 python3.6.5 TensorFlow1.10(cpu版) Ubuntu16.04 anaconda3-5.2_x86_64 python3.6.5 TensorFlow1.10(...
2018-08-30 16:54:15
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转载 动态图（Eager）和数据集（tf.data）
转载自： https://blog.csdn.net/chengqiuming/article/details/80042749一、动态图动态图是相对于静态图而言的。所谓的动态图是指在python中代码被调用后，其操作立即被执行的计算。其与静态图最大的区别是不需要使用session来建立会话了。即在静态图中，需要在会话中调用run方法才可以获得某个张量的具体值：而在动态图中，直接运行就...
2018-08-22 20:14:22
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原创 TensorFlow Eager模式--数据导入（tf.data）
在Eager Execution模式下，placeholder操作无法与之兼容，可以使用tf.data提供的API来导入数据Eager模式简单教程：https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorialsEager模式下使用tf.data和静态图模式下基本一致，区别只在于迭代的创建。在未来，或许 Google会消除这些不同。...
2018-08-22 16:36:55
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转载 TensorFlow Eager模式
转载自： https://blog.csdn.net/qq_35370018/article/details/79442938一. 静态图的弊端使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式（declaretive）的编程模型. 确实, 静态的图模式优点很多,但是debug时确实非常不方便(类似于对编译好的C语言程序调用,此时是我们无法...
2018-08-22 15:57:45
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原创 Ubuntu下常用软件的中文输入支持
环境: Ubuntu16.04 中文输入法: fcix: sogou, pinyin, 默认英文输入法pycharm 2016-2018gedit bin/pycharm.sh"""...CLASSPATH="$IDE_HOME/lib/bootstrap.jar"CLASSPATH="$CLASSPATH:$IDE_HOME/lib/extensions.jar"
2018-08-14 19:32:39
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翻译 pytorch实现yolo-v3 (源码阅读和复现) -- 005
前面已经搭建了YOLO V3的网络, 只需要在此基础上提供输入,并对预测结果过滤,就可以输出了,完整工程代码已分享.所有代码: https://github.com/wanghao00/pytorch-yolo-v3/blob/master/0021. 图像预处理部分preprocess.py给定图像路径以及期望的尺寸, 进行整体缩放后, 居中放置在画布上,并返回, 返回值值包括 :...
2018-08-10 18:07:57
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翻译 pytorch实现yolo-v3 (源码阅读和复现) -- 004算法分析
对上一步模型直接检测层的预测结果进行进一步过滤, 核心还是nms1.核心代码def write_results(predictions, confidence, num_class, nms=True, nms_thresh=0.4): # 保留预测结果中置信度大于给定阈值的部分 # predictions: shape=(1,10647, 85) # mask...
2018-08-10 18:06:48
1525
翻译 pytorch实现yolo-v3 (源码阅读和复现) -- 003算法分析
通过给定锚点在特征图上进行目标位置预测和分类 在上一篇中我们谈到了用于yolo v3 网络模型检测的DetectionLayer层, 它的核心是通过锚点在特征图中进行运算,并通过回归的方式,最终输出目标区域位置坐标和分类信息(yolo v3 目标的分类也是用的回归而不是常用的softmax)功能实现放在了util.py的predict_transform(prediction, inp_di...
2018-08-10 18:06:02
2122
翻译 pytorch实现yolo-v3 (源码阅读和复现) -- 002
上一篇已经介绍了yolov3使用到的网络darknet53每一层的结构,现在这里来完成代码解析和模型创建本章所有代码: ???????????????1. 加载并解析配置文件cfg/yolov3.cfg配置文件包含6种不同type, 分别为'convolutional', 'net', 'route', 'shortcut', 'upsample', 'yolo', 其中'net'...
2018-08-10 18:04:44
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翻译 pytorch实现yolo-v3 (源码阅读和复现) -- 001
参考: https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-object-detector-in-pytorch/ https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-2/ https://ju...
2018-08-10 18:03:45
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原创 nms--非极大值抑制
nms（non maximum suppression） 非极大值抑制算法在检测任务中非常常用，常常会出现在同一个目标位置处产生多个候选框；因此nms的作用是剔除掉检测结果中重合率（IOU）大于给定阈值（threshold）的候选框，最终期望达到在一个目标位置处只保留一个最优检测结果。算法原理方法的输入参数由两部分组成：dets 所有候选区域，包含每一个检测框的左上和右下角位置坐标以及置信...
2018-07-31 17:16:42
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原创 TensorBoard使用--更优雅的展示神经网络
在使用TensorFlow的过程中，通过TensorBoard直接可视化计算图时会发现，整个计算图展示的太过于细粒度，以至于我们很难向Caffe中那样方便的直接查看网络的整体架构，很多时候，我们真的更希望一目了然的看到网络的整体架构而非其它.通过netscope 工具,我们能够快捷的查看caffe中定义的神经网络*.prototxt文件 下面给出VGG16的可视化链接地址: http://...
2018-06-29 20:17:51
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原创 c++ string的erase删除方法
之前不是很清楚c++中string如何删除元素，现在记录一下。string中提供的成员函数可以用来删除字符串中的字符，这里主要介绍erase方法erase方法原型1. basic_string & erase(size_type pos=0, size_type n=npos);即从给定起始位置pos处开始删除, 要删除字符的长度为n, 返回值修改后的string对象引...
2018-05-24 12:21:44
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原创 为PDF扫描文件添加书签
使用的工具Excel， FreePic2PdfFreePic2Pdf工具首先在网上下载，打开运行，看到如下的页面 选择右下角的 [更改PDF]按钮， 弹出新的窗口，此时，选择 [从PDF取书签],看到如下页面 然后选择打开按钮, 图中2标识的按钮, 选择需要编辑的PDF文件,并选择[开始], 则会在当前pdf文件相同目录下生成书签配置文件夹, 里面包含FreePic2Pdf...
2018-05-22 21:09:13
4004
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原创 Linux配置Xming+[Putty, Xshell，SecureCRT] 本地显示X11转发图像
在window平台使用Xming接收X11转发图像，可以将无法在终端中显示出来的图形窗口在本地得以显示。常用在本地进行远程调试，显示图像；或者弹出其它窗口。软件环境: 服务端: Ubuntu16.04 mate 64位 本 地 : Windows7 旗舰版 64位 0. 服务器配置需要安装必要的软件, 比如ssh, xbasesudo apt-get install ope...
2018-05-18 12:31:34
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原创 Ubuntu16.04_64下搭建数据仓库和大数据实验平台[3]配置所需文件下载链接
选择Ubuntu16.04 64位 server版本，3台主机搭建集群，配置依赖软件优先选择 最新&最稳定 index item file name download page link 1 jdk jdk-8u161-linux-x64.tar.gz http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/...
2018-03-27 14:10:12
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原创 Ubuntu源码配置Caffe2（问题集合）
在Ubuntu16.04 平台 源码编译安装Caffe2（CPU版），遇到了一些问题，以及最后的解决方案整理如下。Step1：安装 安装过程 参考的是官方主页上给出的安装教程，链接 https://caffe2.ai/docs/getting-started.html?platform=ubuntu&configuration=compile在执行最后一步sudo make insta
2018-03-14 13:43:01
248
转载 PyTorch常用方法
不经常用PyTorch, 所以也不熟悉里面的各种常用操作. 简单修改自己的代码时最常见到的的问题是忘了各种数据类型之间如何转换, 记录常用转换过程:同时, 其它的常用方法: Tensor的维度信息: *.Size() 将一个c*h*w的图像读入到张量中, 现在需要把它reshape到四维: *.unsqueeze(0) or *.view(1, *(size)) ...
2018-01-26 21:06:30
353
原创 Linux内核编译
尝试编译下Linux-kernel 4.14.14，使用Ubuntu 16.04 64位 系统。 Linux内核官网： https://www.kernel.org/ 内核下载链接： https://cdn.kernel.org/pub/linux/kernel/v4.x/linux-4.14.14.tar.xzkernel-4.14.14 内核文件约96MB，解压后得到linux-4
2018-01-21 23:02:34
22691
原创 DL服务器配置升级--多磁盘合并技术&home分区更换
深度学习服务器一开始的时候因为预算等原因，home分区选择的是2T的希捷企业级磁盘，系统则是SSD。随着实验室大家使用人员越来越多，决定升级下服务器配置。 最初设想： * 选择加2*1T固态，用来存放需要快速存取的训练数据。 * 选择加4*10T机械硬盘，用来存放一般的数据最先到货的是2*1T固态，打算合并成一个lvm分区，用来替换原本机械硬盘的/home分区。rsync：自动同步
2018-01-19 15:51:46
1475
转载 useradd 和 adduser
在使用Ubuntu系统时，时常会有添加新用户的需求，这里特意记录一下。1. adduser [推荐使用]adduser在使用该命令创建用户是会在/home下自动创建与用户名同名的用户目录，系统shell版本，会在创建时会提示输入密码，更加友好。2. useradduseradd在使用该命令创建用户是不会在/home下自动创建与用户名同名的用户目录，而且不会自动选择shell版本，也没有设置密码，那
2018-01-11 12:14:34
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原创 跨平台比较工具MELD，BCOMPARE
在工作中经常用到比较工具，比较两个文件夹或是文件等是否不同；使用Linux服务的过程中，用过了MELD和BCOMPARE两款工具，主要是做本地的diff工具，以及用来做文本的合并（code source）。MEDL： http://meldmerge.org/ Beyond COMPARE： http://www.scootersoftware.com/MELD 文本 diff & merge
2017-12-31 19:05:33
10643
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ePUBee DRM Removal v3.1.5.2
2018-01-25
SlidingMenuSwipeRefreshListViewDemo
2016-04-20
空空如也
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