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RSS订阅转载 pdb.set_trace() # 设置追踪断点
学习 python 肯定接触到 pdbimport pdbpdb.set_trace() # 设置追踪断点程序运行到这里就会暂停 并进入pdb调试环境在这里添加断点 之后运行程序 会出现调试框 我们输入命令字母 进行调试即可通过p命令打印 变量通过 n命令 执行下一行代码输入 b 可以动态的添加断点输入 q 退出当然了还有更加强大的调试工具 ipdb安装!pip install ipdb -i https://pypi.tuna.tsi...
2022-05-12 13:53:22
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转载 使用conda/pip安装pytorch 0.3.1教程(mac/windos/linux)
pytorch v0.3.1发布，添加余弦退火方案来调整学习率以及添加random_split/reduce等函数，其实更新有一段时间了，很多小伙伴安装的时候发现被墙了无法使用，所以我整理了一下方便大家使用。你可以参考自己的服务器和python版本进行选择：一、使用conda安装pytorch 0.3.1和torchvision包管理器 服务器 CUDA Python版本 操作方法 conda linux cuda8 python2.7 con..
2022-05-11 12:50:58
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原创 Ubuntu下用Anaconda安装pytorch0.4.0版本
1.先进入Anaconda（已装好）的bin下，找到activate文件，用source activate命令激活。2.用conda创建一个虚拟环境：conda create -n 虚拟环境名 python=3.6用“activate 环境名” 激活输入conda info --envs查看已有的环境。3.conda install numpy 安装numpy。4.用 pip install http://download.pytorch.org/whl/cu91/torch-0.4
2022-05-10 11:22:00
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原创 图神经网络-图卷积
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (一) - SivilTaram - 博客园从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (二) - SivilTaram - 博客园从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (三) - SivilTaram - 博客园...
2022-01-17 17:04:23
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转载 GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond
GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and BeyondAbstractNon-Local Network(NLNet)通过将特定于查询的全局上下文聚合到每个查询位置，为捕获长期依赖关系提供了一种先进的方法。然而，通过严格的实证分析，我们发现non-local网络建模的全局上下文对于图像中的不同查询位置几乎是相同的。在本文中，我们利用这一发现创建了一个基于query-independent公式的简化网络，它保持了NLN
2021-12-29 18:31:12
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转载 ResNet-50 结构
ResNet有2个基本的block，一个是Identity Block，输入和输出的dimension是一样的，所以可以串联多个；另外一个基本block是Conv Block，输入和输出的dimension是不一样的，所以不能连续串联，它的作用本来就是为了改变特征向量的dimension因为CNN最后都是要把输入图像一点点的转换成很小但是depth很深的feature map，一般的套路是用统一的比较小的kernel（比如VGG都是用3*3），但是随着网络深度的增加，output的chann...
2021-12-03 16:21:19
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转载 图解 | 什么是TCP？（转）
图解 | 什么是TCP？你是一台电脑，你的名字叫 A经过 《如果让你来设计网络》 这篇文章中的一番折腾，只要你知道另一位伙伴 B 的 IP 地址，且你们之间的网络是通的，无论多远，你都可以将一个数据包发送给你的伙伴 B这就是物理层、数据链路层、网络层这三层所做的事情。站在第四层的你，就可以不要脸地利用下三层所做的铺垫，随心所欲地发送数据，而不必担心找不到对方了。虽然你此时还什么都没干，但你还是给自己这一层起了个响亮的名字，叫做传输层。你本以为自己所在的第四层万事大吉，啥.
2021-11-08 16:10:50
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转载 空洞卷积(dilated convolution)和Dilated Residual Networks
Dilated/Atrous Convolution(中文叫做空洞卷积或者膨胀卷积) 或者是 Convolution with holes 从字面上就很好理解，是在标准的 convolution map 里注入空洞，以此来增加 reception field。相比原来的正常convolution，dilated convolution 多了一个 hyper-parameter 称之为 dilation rate 指的是kernel的间隔数量(e.g. 正常的 convolution 是 dilatatio.
2021-11-07 10:42:27
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原创 升级mac自带python版本
https://jingyan.baidu.com/article/624e7459f94d3974e8ba5a96.html安装brew：Mac 安装 brew（最新教程，绝对可行，一行代码搞定，不报错）_张凡的博客的博客-CSDN博客_brew_install.rb由于第一次使用mac，现在安装brew，一会报这个错，一会儿报那个错，上网查了很多教程，用了很多时间都是不可以，电脑开VPN翻墙也不行。Warning: The Ruby Homebrew installer is now depre..
2021-10-30 00:32:51
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转载 Wireshark之HTTP协议分析
本教程参考：A Top-Down Approach, 6th ed一书中Wireshark_HTTP_v6.1进行协议分析实验，点击从官网免费下载。实验一：基本的 HTTP GET/Response 操作（1）实验步骤：①打开浏览器；②开启 Wireshark，但不开始数据包捕获。在 Wireshark 主窗口顶部的 Filter中输入“ http”，因此只有捕获的 HTTP 消息稍后会显示在数据包列表窗口中；③等待大约一分钟，然后开始 Wireshark 数据报捕获；...
2021-10-27 01:20:04
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转载 动态卷积：自适应调整卷积参数，显著提升模型表达能力
编者按：轻量级卷积神经网络能够在较低的计算预算下运行，却也牺牲了模型性能和表达能力。对此，微软 AI 认知服务团队提出了动态卷积，与传统的静态卷积（每层单个卷积核）相比，根据注意力动态叠加多个卷积核不仅显著提升了表达能力，额外的计算成本也很小，因而对高效的 CNN 更加友好，同时可以容易地整合入现有 CNN 架构中。轻量级卷积神经网络（light-weight convolutional neural network）因其较低的计算预算而限制了 CNN 的深度（卷积层数）和宽度（通道数），不仅导致模型性
2021-10-24 15:28:05
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转载 TCP三次握手
什么是TCP三次握手？TCP三次握手是在TCP / IP网络中用于在服务器和客户端之间建立连接的过程。这是一个三步过程，需要客户端和服务器在真实数据通信过程开始之前交换同步和确认数据包。三次握手过程的设计方式是，两端都可以帮助您同时启动，协商和分离TCP套接字连接。它允许您同时在两个方向上传输多个TCP套接字连接。TCP消息类型信息 描述 Syn 用于启动和建立连接。它还可以帮助您在设备之间同步序列号。 ACK 帮助对方确认它已收到SYN。 SYN-ACK
2021-10-20 00:45:32
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转载 Python socket 编程实验
https://www.cnblogs.com/hugboy/p/socket_tcp_udp.html1.编写一个基于UDP协议的客户机与服务器程序，实现相互通讯。2.编写一个基于TCP协议的客户机与服务器程序，实现相互通讯。3.捕获以上两种通讯的数据包，使用Wireshark进行分析，以深入了解TCP、UDP协议的数据传输机制。2|0TCP编程及监听分析1、建立一个TCP服务器连接需要6个步骤：(1）创建socket对象。调用socket构造函数：socket=socket.
2021-10-19 11:19:23
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转载 全卷积神经网络FCN
全卷积神经网络（FCN），我们知道，对于一个各层参数结构都设计好的神经网络来说，输入的图片大小是要求固定的，比如AlexNet，VGGNet, GoogleNet等网络，都要求输入固定大小的图片才能正常工作。而FCN的精髓就是让一个已经设计好的网络可以输入任意大小的图片。接下来，我们就一起看一下FCN和CNN有什么区别？1. CNN和FCN网络结构对比CNN网络假如我们要设计一个用来区分猫，狗和背景的网络，正常的CNN的网络的架构应该是如下图：图1 CNN网络结构假如输入图片siz
2021-10-11 15:55:59
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转载 改神经网络模型的方法（1）
《Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks(2018)》，论文中以ResNet为例提出了一些简单的微调技巧，并且取得了一定的成果。且不说准确率如何，论文中除了分析准确率有着怎样怎样的提升之外，还关注了产生了额外开销，并且通过分析、实验量化了这些开销，这是值得肯定的（比那些不考虑开销，盲目微调，通过牺牲很多速度来提高那一点点准确率的论文，不知道要高到哪里去！）以ResNet为例原始的ResNet模
2021-10-08 00:25:24
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转载 浅谈CAM（转）
浅谈Class Activation Mapping（CAM）第一次接触Class Activation Mapping这个概念是在论文《Learning Deep Features for Discriminative Localization 》(2016CVPR)中。简单来说，这篇文章主要介绍了两个核心技术：GAP（Global Average Pooling Layer）和CAM（Class Activation Mapping）GAP（全局平均池化层）在说全局平均池化之前..
2021-10-07 22:28:18
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转载 WireShark使用教程
WireShark新手使用教程Wireshark是非常流行的网络封包分析软件，可以截取各种网络数据包，并显示数据包详细信息。常用于开发测试过程各种问题定位。本文主要内容包括：1、Wireshark软件下载和安装以及Wireshark主界面介绍。2、WireShark简单抓包示例。通过该例子学会怎么抓包以及如何简单查看分析数据包内容。3、Wireshark过滤器使用。过滤器包含两种类型，一种是抓包过滤器，就是抓取前设置过滤规则。另外一种是显示过滤器，就是在数据包分析时进行过滤数据使用。通过过滤
2021-09-29 15:17:37
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原创 网络微调fine-tune
https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/fourSection/FinetuningTorchVisionModel.md 微调torchvision模型https://github.com/zergtant/pytorch-handbook https://github.com/zergtant/pytorch-handbook/blob/master/chapter4/4.1-fine-tuning.ipynbFine t...
2021-07-28 21:24:36
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原创 使用Anaconda安装caffe和tensorflow环境
先安装好Anaconda，用conda create -n 子环境名 python=3.6创建子环境caffe_gpu和tensorflow_gpu。注意安装顺序，一定要先安装caffe，再安装TensorFlow，否则caffe很难装。一、前言如果先安装了tensorflow，那么你别想再安装上caffe了，因为在import caffe的时候，你会遇到如下报错：ImportError: libprotobuf.so.12: cannot open shared object file: No
2021-07-22 16:21:58
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原创 Anaconda的使用
一、Anaconda Navigtor 是用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。在Ubuntu需要手工添加。运行方法1：source ~/anaconda3/bin/activate rootanaconda-navigator运行方法2：conda install -c anaconda anaconda-navigatoranaconda-navigator二、终端命令前有时候有（base）怎么消除：可以用.
2021-07-22 16:12:17
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原创 EGNet实验中的一些问题（2）
1、系统方面：先装驱动，去官方网站 https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 下载安装，或Ubuntu设置中——关于——软件更新——附加驱动——选择 专有tested。然后根据Ubuntu版本安装cuda，cudnn，pytorch，torchvison等，这些都是需要版本型号匹配的，不能随便安装版本。本机Ubuntu是20.04，选择的cuda是cuda11.1 （可以去cuda官方网站上找到对应的版本进行下载安装），安装路径/usr/local，nvcc -V验证
2021-07-22 11:12:58
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原创 Ubuntu 20.04安装驱动、CUDA 11.0与cuDNN
温馨提示：如果你装CUDA是为了安装GPU版本的pytorch，那么其实不用看我下面关于CUDA安装的内容，因为你使用pytorch官网的安装命令，它会自动帮你安装相应的CUDA，但是cuDNN可能还得你手动安装。 安装英伟达专有驱动 利用ubuntu自带的附加驱动软件进行安装，打开附加驱动之后按下图进行操作 安装英伟达专有驱动.png 测试驱动是否安装成功以及查看驱动版本 打开终端输入nvidia-smi,查看输出情况。若驱动安装成功，会输出类似下图的结果。 下图中需要注意的有两
2021-07-21 14:22:31
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原创 Ubuntu加载移动硬盘
1、显示设备信息，终端输入：lsblk2、Linux不像Windows一样，接上新硬件后可以自动识别，在Linux下无法自动识别新硬件的，需要手动去识别。USB移动存储设备通常被识别为sda1，具体可以通过fdisk -l命令查询。在使用U盘前，我们先要为外挂点新建一个子目录，一般外挂点的子目录都是建立在/mnt里面的，我们也建在那里，当然也可以建在/目录下，名字可以自己定，我们就取名为usb，终端下的命令如下：mkdir /mnt/usb3、然后我们就可以接上我的U盘了，然后...
2021-07-18 18:47:20
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转载 PyTorch中维度的概念（转）
转载自：https://mathpretty.com/12065.html简介今天在使用torch中的topk的时候, 对于dim产生了一些疑问. 后面也是找到了规律, 但是还是很困惑他为什么是这么设计的, 即dim与tensor本身的行列是不一致的. 然后就查了一下, 真的找到了一篇很好的文章, 解决了我的困惑, 就想在这里记录一下.我这一篇文章里的所有的动图, 都是来自与下面这篇文章, 写的非常直观.原文链接(十分棒的文章), Understanding dimensions .
2021-07-13 00:52:53
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转载 （转）pytorch中的矩阵维度
pytorch中的矩阵维度 - PososAgapo的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/63802393pytorch中对于矩阵要进行的操作很多，但是初学者可能并不很清楚矩阵的维度，以及当矩阵维度变大时候，怎么知道我们要操作的维度在哪里。1.学会观察中括号，了解你现在的输出数据到底是在几维空间。tensor([[[0.1205, 0.1218], [0.1326, 0.1112], [0.1276, 0.1477],
2021-07-11 18:00:28
775
原创 EGNet实验中的一些问题（1）
conda create --name py37 -c conda-forge python=3.7.* pip在conda下安装指定版本的python
2021-06-20 02:43:25
288
原创 EGNet实验中.lst文件的生成方法
filePath1 = '/home/ubuntu/Downloads/datasets/ECSSD/images'filePath2 = '/home/ubuntu/Downloads/datasets/ECSSD_truth/ground_truth_mask'list_jpg_1 = os.listdir(filePath1)list_jpg_1.sort(key=lambda x: int(x[:-4])) # 倒着数第四位'.'为分界线，按照.jpg的‘.’左边的数字从小到大排序pri.
2021-05-29 17:33:48
1100
原创 显著性检测方面的链接和数据集
https://mmcheng.net/code-data/https://paperswithcode.com/datasets 常用的一些数据集，包罗万象http://dpfan.net/SOCBenchmark/ 统计了最近些年的传统方法和深度学习方法在显著性检测方面的应用以及数据集
2021-05-23 10:39:50
226
原创 conda 的一些命令
conda create -n 环境名 python=3.5 建立一个环境（比如TensorFlow或pytorch的运行环境）conda activate 环境名 ： 激活虚拟环境source deactivate 环境名 ：退出环境conda list 查看所有已安装包conda info --e 查看环境conda env list 查看环境conda list -n xxx 查看xxx环境下安装的包conda remove 包名 ：删除当前环境中的包c...
2021-05-13 12:06:37
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转载 Linux垃圾清理
一、删除缓存1，非常有用的清理命令：sudo apt-get autoclean 清理旧版本的软件缓存sudo apt-get clean 清理所有软件缓存sudo apt-get autoremove 删除系统不再使用的孤立软件这三个命令主要清理升级缓存以及无用包的。2，清理opera firefox的缓存文件：ls ~/.opera/cache4ls ~/.mozilla/firefox/*....
2021-05-07 23:42:09
1820
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原创 在pycharm和anaconda下测试一个TensorFlow简单程序
Pycharm的File设置setting里面，点击project，选python interpreter，再点击Show all，选择事先再anaconda里配置好的pytorch或TensorFlow环境。没看到的话，可以自己选择+，自己添加Interpreter，添加时可以在Existing environment中选。一切设置好后，进行以下测试。# 安装 TensorFlowimport tensorflow as tf载入并准备好 MNIST 数据集。将样本从整数转换为浮点数.
2021-05-07 01:25:12
420
原创 conda 安装pytorch
配置：win 10 ,python=3.6安装pytorch-1.1.0,cudatoolkit-9.0,torchvision-0.3.0.出现的问题：import torch 的时候，出现了OSError ,找不到指定模块。于是在网上试了很多方法，包括安装dll文件，都没用。后来卸载子环境重装，我怀疑是先安装了openCV，再安装pytorch出现了冲突。于是重新找了篇帖子，安装成功。安装步骤如下。1、打开Anaconda Prompt，输入命令：conda create -n shuzishi
2021-05-06 23:59:06
6168
空空如也
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