一般来说，大家谈到caffe,都是基于CUDA在的NVIDIA显卡上运行的版本，其实有一个支持opencl的分支版本OpenCL Caffe。理论上这个版本的caffe可以运行在支持OpenCL并行计算框架的任何设备上(不限于显卡)，因为这个分支版本目前还是试验性版本，所以之前一直没有尝试使用，今天想起来就试着在NVIDIA显卡编译OpenCL Caffe。 这里记下编译过程： 硬件配置 神舟Z7
转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/c406495762 运行平台：Ubuntu14.04 安装完Caffe后，如何开始学习Caffe呢？一个不错的方法就是从Caffe自带的examples开始学起。在caffe安装的根目录下可以找到examples这个文件夹，这个文件里就包括了一些实例。本篇笔记就是使用CIFAR-10进行训练学习。 一、预备知识 1.深度学习
训练和测试自己的图片 学习caffe的目的，不是简单的做几个练习，最终还是要用到自己的实际项目或科研中。因此，本文介绍一下，从自己的原始图片到lmdb数据，再到训练和测试模型的整个流程。 一、准备数据 我去网上找了一些其它的图片来代替，共有500张图片，分为大巴车、恐龙、大象、鲜花和马五个类，每个类100张。需要的同学，可到 编号分别以3，4，5，6，7开头，各为一类。我从其中每类选出20张作为测
Ubuntu中利用h5py保存训练好的keras神经网络模型 利用h5py保存的模型所占的空间非常小。在利用h5py保存keras训练好的模型之前需要先安装h5py，具体安装过程詳細如下。 （1）利用h5py保存和读取keras模型的代码如下： import h5py from keras.models import model_from_json
json_string = model.to_j
最近用到Faster RCNN进行目标检测，前前后后两周把RCNN，SPPNet，Fast RCNN和Faster RCNN大体调查了一遍，准备写一个RCNNs系列，后面还要加上今年最新的Mask RCNN。 要想开个头，知道RCNNs在目标检测方向的优势，那就先用用作者的代码，跑跑自己的代码，下面就是在Ubuntu下进行Faster RCNN配置的方法。 一、Faster RCNN环境配置及de
参考）YOLOv2训练自己的数据集（voc格式）进行实验，基本上是正确的，但其初始给出的代码并非是在linux下可以运行的，因此参考部分博客写了下面的程序，可以实现对文件夹内图片的批量读取以及更改名称符合VOC数据集习惯。另原文有部分小错误，本文已经修改，但后文属于转载，版权属原作者所有，本文仅为记录和交流用。如下文所示。 1 准备数据 首先准备好自己的数据集，最好固定格式，此处以VOC为例，采用
数据集 1、下载数据集： 输入指令：
1
2
3
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007
实验目的 继caffe和ssd搭建完成，demo也演示完毕，了解一些基本知识后，现在开始训练自己的数据集，在给自己的训练集处理之前，先跟着官方的示例将Pascal VOC数据集训练走一遍，把可能会踩坑的地方先踩过去，积累点经验。 实验环境 训练平台：NVIDIA K80 预测平台：NVIDIA TX1 语言 ：C++，Python 框架 ：caffe 方法
指导手册 https://arxiv.org/abs/1304.1672 Robots教程 http://www.berniw.org/tutorials/robot/tutorial.html 一、准备好相关资源： 1.客户端 https://sourceforge.net/projects/torcs/files/all-in-one/，进入1.3.7文件夹，下载torcs-1.3.7.tar
https://blog.csdn.net/helloworld1213800/article/details/79749359
大家好，我是孙广东。 转载请注明出处：http://blog.csdn.net/u010019717 更全的内容请看我的游戏蛮牛地址：http://www.unitymanual.com/space-uid-18602.html 6、MESH CREATION Skinning允许单个的对象，将会受到多于一根骨头的影响。为了做到这一点的精灵需要转换为一个网格。 随便选择一个精灵，然后我们来到
ACM模版 描述 题解 题目太长了，给的那个公式也看的不明不白的，，，这个题如果不是我没有理解蒙过去了，就是数据太水我们水过去了……一开始就想到了水一发试试，但是感觉不太可行就没有实行，待到最后实在是没有什么好的计策，就决定不试白不试，然后竟然 A 了。 代码 #include <iostream>
using namespace std;
const int MAXN = 1111;
in
首先我们新建一个工程，然后来做本地化，本地化就是根据用户设置的语言等等信息来显示。那么如何来设置呢，打开我们的工程，点开Supporting Files中的Info.plist。如图： 右侧第一栏选中China，这样如果遇到一些系统组件，那么会自动变成中文的。 现在我们来编辑第一个页面。在storyboard中增加一个文本框。简单的部分我就不截图了，注意这里的placeholder
我们都知道在IOS界面编程的时候有IBOutlet和IBAction，前者是引用后者是操作，IBAction有一个参数sender，用来指向操作对象，之前我发布的天气预报的小程序那一话可以看到，如果我们需要一个按钮的点击事件的话那就使用IBAction，如果是一个Label要显示东西的话那就用IBOutlet。 现在来讲一下IBAction中的一些事件类型: 1.Touch Do
上一话中我们新建了一个textView，这一话我们来建一个列表，这个列表和上一话中的text不在一个页面中怎么办，直接拖拽Table View Controller到storyboard中，会多出一个屏幕来，效果如图： 注意一下左边，现在我们是有两个场景的，下面的View Controller是我们创建工程就有的，而上面的是我们刚才新建出的Table View Controller。现在我
上一话中我们创建了两个场景，这一话我们想要实现两个场景间的过渡。我们只需要增加一个导航条。选中我们上一话中创建的Table View Controller，点击工具栏上面的editor，选择Embed in（嵌入），选择Navigation Controller，如图： 嵌入后storyboard左边会出现一个NavigationController，会有一个箭头连接到我们的tablevi
我们现在已经添加了两个场景了，尽管我们有默认的视图控制器，但是我们还是想自己定制一下自己的控制器，我们之前一直在storyboard上做操作，现在来些一些代码。 在工程目录中右键选择new fie，在IOS的Source中选择Cocoa Touch Class，设置如下图： 点击Next,可以看到xcode给我们创建了一个继承了UIViewController的类： 选中新增餐馆的viewco
上一话中我们第二个场景设置过渡的时候选择的是modal类型，不是push。所以用户输入后需要手工返回。导航条上有两个按钮，完成和取消。所以我们要对这两个按钮进行反向过渡，我们需要在事件源头添加@IBAction。代码如下： @IBAction func unwindToList(segue:UIStoryboardSegue){
} 以上代码应该添加到Restaurant
上一话我们使用了自己定义的控制器之后发现tableview上的餐馆没有了，这一话我们来添加数据，新添加一个餐馆类，这个类我们不需要继承系统的类，直接添加一个swift文件就好 import Foundation
class Restaurant {
var name = ""
var location = ""
var score = 10
} 我简单建一个类，分别
现在我想要点击表单中的条目，进行标记，再次点击以取消，那么该如何做呢？依然使用的是tableView的重载方法，在 Restaurant中新增一个isCollected的值表示是否收藏，然后回到RestaurantListViewController中，新增： override func tableView(tableView: UITableView, didSelectRowAtIn
