MATLAB标定工具箱的使用 用VS2012+OpenCV2.4.6写的双目标定的程序（其实就是跑的Samples），实验结果一直很不理想，查看很多Blog，说可以先用MATLAB标定工具箱（）获得extrinsics和intrinsics矩阵，然后作为输入参数再读到OpenCV的stereoRectify函数，进而就可以Match了。这里，分享一下我做MA
深度学习论文精读（4）：MobileNetV2 文章目录深度学习论文精读（4）：MobileNetV21 总体介绍2 linear bottleneck3 inverted residual3.1卷积结构演变3.2 inverted residual block3.3 ReLU64 MobileNetV2结构4.1 卷积层结构4.2 总体结构5 总结单词整理： 1 总体介绍在移动端或嵌入式设备上使
一、参考资料DeepStream SDK 官方文档DeepStream 6.0 Release NotesDeepStream SDK Development GuideDeepStream SDK API ReferenceDeepStream Plugin ManualDeepStream Python API二、相关介绍NVIDIA DeepStream概述DeepStream 是使用开源
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2024-05-27 16:04:30
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文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
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自动特征工程 自动工程的三个方向，隐式特征组合（如NN，FM），半显式特征组合（如GBDT）与显式特征组合（显式特征叉乘）。 隐式特征组合 主要特点是对连续值特征非常友好，最成功的应用场景是语音和图像但是深度神经网络并不是万能的，在深度学习中，高维离散特征的变量处理非常复杂，同时缺乏可解释性，过于黑盒化也是神经网络大家关注的焦点。这样会导致深度学习出来的特征组合相对难用到其他算法之上，也很难给
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2024-07-09 08:08:58
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DeepFM：在DeepFM提出之前，已有LR，FM，FFM，FNN，PNN（以及三种变体：IPNN,OPNN,PNN*）,Wide&Deep模型，这些模型在CTR或者是推荐系统中被广泛使用。但是，这些模型普遍都存在两个问题：偏向于提取低阶或者高阶的组合特征，不能同时提取这两种类型的特征。需要专业的领域知识人工做特征工程。DeepFM在Wide&Deep的基础上进行改进，成功解决了
我使用的keras是基于Tensorflow后端的框架(建议大家使用这个)1、keras 调用gpu方法如果linux服务器中keras 没有默认gpu操作的话，那么在代码前面加入这三行命令即可选择调用的gpu：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"（其中0.1是选择所调用的gpu）gpu_options = tf.GPUOptions(allow_g
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2024-03-07 09:28:30
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我是tm的大冤种，看到 Paddle lite 就害怕有时候运行 Paddle Lite 如果代码报错，在spyder里边儿直接给我restart kernel，我tm…基本操作都是按照这个文档：https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/develop/source_compile/windows_compile_windows.html（PaddleLite 的
ajax 应用程序是什么 因此，您可以在这里开始学习有关AJAX的所有知识。 但是，这到底是什么？ 术语AJAX是指用于创建动态的交互式Web内容的技术的松散组合。 术语AJAX最初是Adaptive Path的Jesse James Garrett在他的文章AJAX：Web应用程序的新方法中提出的，是“异步JavaScript和XML”的缩写。 这有点麻烦，但这只是在描述一种技术，该技术使用J
现在要做的东西需要用keras with theano backend在gpu上训练，坑非常多，因为貌似theano都停止更新了，但是follow的project是用theano backend写的，转到tensorflow上难度会很大 （不排除之后转去tensorflow backend的可能性）首先，如果需要查看服务器上当前账号使用的cuda和 cudnn版本，用以下命令： cuda: nvc
对于很多问题的答案，部分从网络上拿过来，或者是在书上看到的，也包括自学的一部分内容。有错误可以提出。
有些是面试中经常遇到的，但就是记不住，没有深刻理解。不断更新中。。。。。1.简述ARM指令和Thumb指令（大疆）解答：在ARM的体系结构中，可以工作在三种不同的状态，一是ARM状态，二是Thumb状态及Thumb-2状态，三是调试状态。而ARM状态和Thumb状态可以直接通过某些指令直接切换，
在下半年选修了机器学习的关键课程Machine learning and deep learning，但由于Macbook 显卡不支持cuda，因此无法使用GPU来训练网络。教授使用Google Colab作为训练神经网络的平台。在高强度的使用了Colab一段时间后，我把自己的个人感受和使用心得与大家分享，同时也给想要尝试的同学详细介绍Colab具体的上手方法。一、Colab
写在前面在进行操作vSphere产品之前，就曾经对它进行过一个简单了解：【运维】VMware vSphere简单了解，现在再回头看，发现了解的真的是太简单了。经过前一段时间学习之后，对它又有了新的感悟，再来谈一谈vSphere为什么用vSphere在谈vSphere之前，先要知道我们为什么要用vSphere这款产品。在vSphere这款产品出现之前，服务器的架构是这样的：就是一台服务器上面只能安装
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2024-10-19 23:20:54
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小朋友你是否有很多问号，不知道为什么需要这么多复杂的方法，也不知道为什么要这么设计，更不知道仅仅显示一个点都那么复杂，后面3D游戏中的那么精美的表现是否离自己很远很远……要不，再来一起看看openGL？其实看到这里，你应该也像我一样，装好了环境，并且成功打开了第一个窗口，又或者说已经可以开始绘制一些非常基础的单元了，但是刚入门你应该也一样，对着一堆方法一脸懵逼，看着讲解和教程似乎也能理
Tensorflow-gpu配置一、本机配置win10 GEFORCE GTX1050Ti Inter® Core™ i5-7300HQ CPU二、下载准备1.更新显卡驱动 点此更新 搜索下载并安装 2显卡设置 . 下载VS2015社区版 点此下载
下载cuda9.0.176；选择local离线安装包;下载 Patch 1 Patch 2 Patch 3补丁
下载cuDNN；选择Download
# 如何在Java中使用GPU加速计算
## 引言
随着计算机科学和人工智能的不断发展，对计算能力的需求也越来越高。传统的中央处理器（CPU）已经无法满足这种需求，因此图形处理器（GPU）成为了一个很好的选择，因为它们具有高度的并行计算能力。本文将介绍如何在Java中使用GPU进行加速计算，并通过解决一个实际问题，给出示例。
## 问题描述
假设有一个包含10000个元素的数组，需要对其中的每
原创
2024-01-11 08:55:22
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# Android 如何使用 GPU 的项目方案
## 引言
在移动设备中，GPU（图形处理单元）能够显著提高图形渲染和数据处理的效率。Android 平台为开发者提供了多种使用 GPU 的方式，包括 OpenGL、Vulkan 和 RenderScript。在本项目中，我们将重点使用 OpenGL ES 来创建一个简单的图形应用，展示如何利用 GPU 提高渲染效率。同时，我们将展示如何使用这
RDMA (Remote Direct Memory Access) 全称为 远程直接内存访问 其出现的目的：为了解决网络传输中服务端数据处理的延迟而产生的。其将数据直接从一台计算机的内存传输到另一台计算机，无需双方操作系统的介入。这允许高吞吐、低延迟的网络通信，尤其适合在大规模并行计算机集群中使用。RDMA通过网络把资料直接传入计算机的存储区，将数据从一个系统快速移动到远程系统存储器中
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)一.Anaconda、tensotflow的下载及安装见以下链接：Windows下安装tensorflow（CPU + GPU）Win10下用Anaconda安装TensorFlowwin7系统 深度学习环境 anaconda+tensorflow+jupyter notebook轻松搭建tensorflow安装过
JVM概述及JVM的垃圾回收机制1.JVM的简单概述1.1 JVM是什么 JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。1.2 JVM的组成 JVM定义了控制Java代码解释执行和具体实现的五种规格，因此把JVM分成了6个部分：JVM解释器、指令系统、寄存器、
