从零配置dlib（GPU） Written by Aquish参考：[ win10+anaconda+cuda配置dlib ][ 记一次Win10环境python3.7安装dlib模块趟过的坑 ][ win10系统python下实现dlib的GPU加速 ]写在前面配环境真的是一件考验耐心的事，各
dlib是我用来做人脸识别的一个库，打算用mmod_human_face_detector.dat这个基于CNN的检测器实现，但是我之前直接用pycharm安装了dlib，所以无法在GPU上跑，导致跑起来很慢。所以尝试配置dlib+CUDA。 前提是已经安装CUDA和cuDNN。我的版本：CUDA10.0，cuDNN7.6.01、首先安装一些依赖库sudo apt-get install
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2024-05-07 23:47:41
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为什么学习内核自带的LED驱动？ 前面已经学习过了基于纯字符设备的LED驱动，也学习过了基于平台驱动的LED驱动，但是感觉都是按照教程在生搬硬套，到底我们写出来的驱动能不能拿得上台面，是否能在实际的生产环境中使用呢？其实我自己在学习的时候，就在不断地问自己这个问题，自己学习时写的驱动代码，跟大公司里面使用的驱动代码，是否有区别？如果有，怎么向他们靠齐呢？比如说对于LED，原理上来说是很简单的，在大
目录 前言检测人脸检测视频的人脸检测人脸的阈值设置实现人脸识别/人脸对比ROI追踪（感兴趣区域追踪）图像中多张人脸识别展望针对本文的建议前言dlib是不错的人脸检测、识别的库，检测精度为99.13%。本文旨在教小白实现人脸检测、人脸识别、感兴趣区域追踪以及在视频中的应用。本文涉及到的代码、图片、视频都已上传在本文资源中，供下载学习。受到时间关系的影响，本文没有过多的探索dlib库，希望读
最近看到很多影音设备开始支持DLNA，特检索相关资料，摘录如下
--------------------------------------------------- DLNA的全称是DIGITAL LIVING NETWORK ALLIANCE 其宗旨是Enjoy your music, photos and videos, anywhere anytime DLNA(D
Dlib 人脸识别1.开发环境 操作系统：Windows 10 开发工具：Pycharm 库：dlib2.环境准备 Dlib库的安装是很费劲的一个步骤： 我的安装方法： 1.安装Visual Studio 2.Cmake 3.Boost 4.直接再cmd中pip install dlib 在安装过程中一定要注意Visual Studio的版本。 3 系统设计 3.1文件目录 1.录入人（这些图片是
笔记前言First，响应项目需要，开始着手搭建tensorflow开发环境。Hmmm，作为一个对搭建环境几乎是零基础的人，在几天的学习里，在WW和他朋友的帮助下，相对比较顺利（就是网速比较慢 ）地搭完了环境~（ 撒花嘿嘿嘿 q(≧▽≦q) ） Then，为了方便以后自己查阅相关笔记，所以对期间的学习过程和遇到的问题做了一份（也是第一份PS：博文多数引言，均摘录于WW的（我觉得比较通俗易懂的 ）指点
一般来说GDB主要调试的是C/C++的程序。要调试C/C++的程序，首先在编译时，我们必须要把调试信息加到可执行文件中。使用编译器（cc/gcc/g++）的 -g 参数可以做到这一点。如： > cc -g hello.c -o hello > g++ -g hello.cpp -o hello 如果没有-g，你将
关于视频换脸软件DeepFaceLab的完整使用流程已经在上一篇介绍过，为了演示方便，当时使用的是Quick96模型，而实际应用中使用最多的是SAEHD模型，后面又推出了AMP模型。那么问题来了，这么多模型，他们有什么差别，如何选择，以及模型相关的操作有哪些？今天就来讲一讲这些模型的差别，如何选择，以及如何操作。先分享一下我收藏的宝贝。。。。deepfacelab常用工具合集，小白变高手 下载地址
一、安装opencv和dlib我使用的anaconda，安装比较方便。安装opencv，在指定环境下输入：conda install opencv安装dlib：conda install -c conda-forge dlib二、实现1、项目结构介绍其中face_detect文件夹保存检查到的人脸，face_repo里是待检测的人脸照片，face_test里是用来测试的照片。2、人脸检测定义检测器
作者: gideon hwuang
默认情况下，硬件加速合成在目前的Flash Player的10版本当中是关闭的，这样做是正确的。您应该只需要使用GPU的撰写如果您的应用程序真正从中受益。
如果你想在新的测试版版本使这一新功能，到目前来说唯一的办法，，通过在您的HTML /javascript 嵌入程式码中修改一个属性。\。传统的参数定义Flash内容是"window", ， “opaq
工具准备cuda+cudnn下载安装安装pycharm调用总结 ) 想写这篇文章主要还是想自己总结的同时，可以方便一下别人不踩或者少踩坑,初学者，有错一定请指正我。 工具准备1.win10系统 2.cuda+cudnn（gpu需要这两个工具） 3.anaconda+pycharm(我是用pycharm的） 系统win10家庭版，下面说说cuda+cudnncuda+cudnn下载安装cuda
Dlib介绍Dlib是一个现代化的C ++工具箱，其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具。它广泛应用于工业界和学术界，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。Dlib的开源许可证 允许您在任何应用程序中免费使用它。Dlib有很长的时间，包含很多模块，近几年作者主要关注在机器学习、深度学习、图像处理等模块的开发。主要特点文档丰富与许多开源项目
# 在Ubuntu上使用PyCharm实现Python Dlib GPU版的安装和配置
如果你是一名刚入行的小白，想要在Ubuntu系统上通过PyCharm实现Python的Dlib库（并且希望利用GPU加速），那么本文将为你提供详细的流程和代码示例。整个过程分为几个主要步骤，下面用表格展示这些步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 所需命令
原创
2024-09-13 06:51:13
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1. 环境部署搭建环境这件事，我想说没有一蹴而就的事情，别人的方案再详细(更何况常常完成之后写的方案总是概要的)，自己在执行的时候也可能有不同的情况，所以认真对待过程中出现的每一个问题，一步一步解决，不要怕出错，一旦出错，这个时候正式培养解决问题的能力的时候。2. 代码流程主要接口描述#1. 初始化检测器，
frontal_face_detector detector = get_frontal_
本文是利用dlib库，进行人脸检测、特征点检测、人脸对齐。所有前提是假设已经安装了dlib。参考链接：http://developer.51cto.com/art/201801/564529.htm1、准备工作1.1 安装dilb下载安装包安装或者pip都可以。首先Ubuntu下安装：gpu版本我用的是python+Ubuntu+gpu，安装教程见：当然如果直接cpu版本，使用pip instal
参考：https://github.com/ageitgey/face_recognition公司项目需求，要出一个人脸检测与识别的demo，查看网上比较成熟的是face_recognition方案，因此在电脑上按照推荐步骤进行调试。face_recognition使用dlib最先进的面部识别功能构建而成，并且该模型在LFW数据集中有99.38%的准确率。LFW人脸数据库是由美国马萨诸塞州立大学阿
在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库，也就是dlib，与opencv相比其包含了很多最新的算法，尤其是深度学习方面的，因此很有必要学习一下。恰好最近换了一台笔记本，内含一块GTX1060的显卡，可以用来更快地跑深度学习算法。以前用公司HP的工作站配置过dlib，GPU是Quadro K420，用dlib自带的人脸识别算法（ResNet）测试过，相比较1060的速度确实要快上很多
brew install cmakebrew install boostbrew install boost-python --with-python3（根据版本不同有变化）
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2023-06-26 11:36:40
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CUDA架构专门为GPU计算设计了一种全新的模块，目的是减轻早期GPU计算中存在的一些限制，而正是这些限制使得之前的GPU在通用计算中没有得到广泛的应用。 使用CUDA C来编写代码的前提条件包括：(1)、支持CUDA的图形处理器，即由
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2024-04-18 22:40:02
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