网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，发现写的都不是很好，在此总结下：1.原理公式如下：y=γ(x-μ)/σ+β其中x是输入，y是输出，μ是均值，σ是方差，γ和β是缩放（scale）、偏移（offset）系数。一般来讲，这些参数都是基于channel来做的，比如输入x是一个16*32*32*128(NWHC格式)的feature map，那么上述参数都是
本篇中介绍一下TensorFlow的安装。TensorFlow的安装分为安装包安装和编译安装.一般的用户使用安装包安装就可以了，并且安装包的方式简单方便，具体又分为基于pip安装、基于docker安装、基于VirtualEnv的安装和基于Anaconda的安装，基本的过程都是先准备好Python环境，然后直接通过Pip(python的包管理器)直接下载安装TensorFlow的Python包，比较
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2024-06-24 04:57:18
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这一系列基本上是属于我自己进行到了那个步骤就做到那个步骤的由于新装了GPU (GTX750ti)和CUDA9.0、CUDNN7.1版本的软件，所以希望TensorFlow能在GPU上运行，也算上补上之前的承诺说了下初衷，由于现在新的CUDA版本对TensorFlow的支持不好，只能采取编译源码的方式进行所以大概分为以下几个步骤1.安装依赖库（这部分我已经做过了，不进行介绍，可以看前边的依赖库，基本
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2023-07-05 17:17:14
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1. Functionshttps://docs.bazel.build/versions/0.18.1/be/functions.html#workspacepackagepackage(default_deprecation, default_testonly, default_visibility, features)这个函数为本package内的后续规则声明元数据（metadata）。在一
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2024-06-13 21:51:38
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前面文章介绍了C++编译过程：预处理、编译、汇编、链接，内容比较简单，只要会使用命令行，就能根据文章的内容实践操作，直观的了解编译全过程。一个项目往往不只一两个cpp文件，此时命令行编译的方式就会显得捉襟见肘。然而在实际项目中，有序构建并不需要开发人员投入太多精力，这就必须要用到编译脚本，了解一两个常用命令，就可以搞定这个复杂的过程。如果要说什么是C++开发中可以真正做到一劳永逸的事情，那就是编译
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2023-12-18 18:43:19
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# Bazel编译Android项目指南
Bazel是一个强大的构建工具，适用于大规模的软件项目，尤其是像Android这样的多平台应用。它旨在提高构建的速度和可重复性，能够处理复杂的依赖关系。本文将通过一个简单的示例来演示如何使用Bazel构建Android应用，并提供步骤流程图和甘特图以便于理解。
## 1. 环境准备
在开始之前，我们需要一些基本的工具和设置：
- **安装JDK**
demo1 使用bazel编译一个源文件生成可执行程序简单示例demo1目录树demo1
├── app
│ ├── BUILD
│ └── hello_world.cpp
├── README.md
└── WORKSPACEworkspaceA workspace is a directory on your filesystem that contains the source files
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2023-11-01 17:09:33
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深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。batch深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Bat
准备 请事先安装Nodejs,Yarn 1.x和Bazel 我使用的版本为: Nodejs: v14.17.3 Yarn: 1.22.5 Bzel: 4.1.0 创建一个Typescript项目 选择指定目录，创建一个名为ts-bazel(其他名字也可以)的文件夹，使用终端进入该文件夹，然后执行np ...
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2021-08-22 12:14:00
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# 教你如何使用Bazel编译Android源码
## 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
开始 --> 下载Android源码
下载Android源码 --> 配置WORKSPACE文件
配置WORKSPACE文件 --> 配置BUILD文件
配置BUILD文件 --> 编译Android源码
编译Android源码 --> 结束
`
原创
2024-06-12 05:20:37
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问题 在执行 bazel tensorflow serving 的时候出现下面的错误 ERROR: error loading package ‘’: in /home/wangcongying/tools/serving/tensorflow_serving/workspace.bzl: Enco
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2020-10-23 10:07:00
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bazel build -c opt //tensorflow/contrib/android:libtensorflow_inference.so --crosstool_top=//external:android/crosstool --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain --cpu
原创
2023-05-31 10:41:17
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babel是一个编译器，用于将ECMA2015+代码转换为向后兼容的javascript语法，其原因在于目前浏览器并不能及时的兼容js的新语法，而开发过程中我们往往会选择es6、jsx、typescript进行开发，而浏览器并不能识别并执行这些代码，因此就必须将这些代码编译并转换成浏览器识别的代码，所以我们才会发现所有的项目构建工具都是使用babel，这就显示出来babel的重要性。虽然经常使
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2024-06-29 18:52:02
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在docker中编译tvm和cuda，工程是tensorflow-serving所以要使用bazel编译器，在docker中可以看到显卡驱动和cuda版本，但是编译的时候总是找不到头文件 后来做了个软连接，将cuda目录映射到库目录下就解决了 ln -s /usr/local/cuda-11.0/i
原创
2021-05-25 23:01:27
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上篇文章讲述了如何下载Android源码，在篇文章就来说一说Android源码编译。其实一般来说如果修改的软件和底层没什么关系，直接提取相应的源代码到Android Studio编译就可以了，如果是与底层有关的，做练习的话还是应该编一个的。在公司里都会有相应的编译环境的，大多数都是进行过二次开发的的系统源代码。话不多说，编译不编译还是看自己需求。接下来就来分享下编译的过程吧：前言：编译对硬件也是有
需要使用bazelbuildTensorFlow源码，从Android官网下载SDKtools和NDK后开始编译，发现报错：nopackage@androidsdk:com.android.support。使用sdkmanager--list发现输出中没有这个包，搜索网络后发现提示此包已经废弃。但是没有此包又无法正常build，所以找到如下路径，可以获取到离线com.android.support
原创
2018-05-18 17:27:59
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记录 | centos源码编译bazel
原创
2023-12-19 10:23:35
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Android.bp，是用来替换Android.mk的配置文件。 它使用Blueprint框架来解析，最终转换成Ninja文件。与Android.mk不同的是，Android.bp是纯粹的配置文件，不包含分支、循环等流程控制，也不能做算数、逻辑运算。 与此同时，Ninja文件也是如此。 这就产生了一些新的问题与需求——在Android项目上进行选择编译、解析配置、转换成Ninja等——Soong应
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2023-08-25 17:51:24
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1.bazel介绍Bazel是一个开源的构建和测试工具，类似于Make、Maven和Gradle。Bazel支持多种语言的项目，并为多种平台构建输出。Bazel支持跨多个存储库和大量用户的大型代码库。2.bazel安装bazel安装有两种方法，一种是通过源安装，另一种是通过下载安装包本地安装。官网安装教程。本人选取的是第一种安装方式。
第一步：添加Bazel分发URI作为包源sudo apt in
Zabbix 5.0 版本于 5 月 12日正式发布，是最新的 LTS（长期支持）版本，5.0 带来很多功能和特性，后面会陆续推出文章介绍，下面主要介绍 5.0 版本的安装。一、环境要求5.0 版本对基础环境的要求有大的变化，最大的就是对 php 版本的要求，最低要求 7.2.0 版本,对 php 扩展组件版本也有要求，详见官网文档。二、YUM 安装基本环境操作系统：CentOS Linux re
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2024-10-18 18:58:39
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