1 生成P_Net人脸关键点的训练数据上一篇博客是生成P_Net人脸框的训练数据，这一篇博客是生成P_Net人脸关键点的训练数据。 进入prepare_data文件夹打开gen_landmark_aug_12，代码如下：# coding: utf-8
import os
import random
from os.path import join, exists
import cv2
impor
Kubernetes（简称K8S）是一种用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。对于刚入行的小白开发者来说，学习和掌握Kubernetes的训练教程是非常重要的。本文将逐步介绍学习Kubernetes的过程，包括环境搭建、基本概念的理解以及实践代码示例。
### 整个学习过程的流程如下：
| 步骤 | 内容
原创
2024-01-25 17:23:19
71阅读
在学习Linux系统操作时，有一款非常经典的软件备受推崇，那就是红帽（Red Hat）。红帽公司是一家专注于开源技术的企业，致力于为企业提供稳定、可靠的操作系统和解决方案。学习红帽操作系统不仅可以帮助我们更好地掌握Linux系统，还能为我们的职业发展打下坚实的基础。
首先，红帽操作系统具有广泛的应用领域。无论是在企业中建立服务器、网络管理，还是进行软件开发、系统维护，红帽都是一个被广泛应用的操作
原创
2024-03-11 12:40:56
80阅读
文章目录1下载程序2 虚拟环境的创建3数据预处理4模型训练 1下载程序打开facenet的github网页，复制HTTPS。在文件夹中打开终端，首先需要安装git(base) roymustang@roymustang-GE70-2QE:~/github$ git clone https://github.com/davidsandberg/facenet.git下载完程序2 虚拟环境的创建首
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2024-04-18 13:47:25
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Pytorch教程目录Torch and Numpy变量 (Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型 (分类)快速搭建法批训练目录Pytorch教程目录DataLoader全部代码Torch 中提供了一种帮我们整理数据结构的好东西, 叫做 DataLoader, 我们能用它来包装自己的数据, 进行批训练. 而且批训练可以有很多种途径。DataLoaderDataLoader 是 torch 用来包装数据的工具. 所以你要讲自己的 (numpy array 或其他) 数据形式
原创
2021-07-09 14:54:08
271阅读
# OCR PyTorch 训练教程
光学字符识别（OCR）是一项重要的计算机视觉任务，旨在从图像中提取文本信息。通过深度学习，特别是使用 PyTorch 框架，我们可以构建一个高效的 OCR 模型。本文将介绍如何用 PyTorch 进行 OCR 模型的训练，并提供示例代码以帮助你入门。
### 环境准备
要开始使用 PyTorch 进行 OCR，你需要安装必要的库。可以运行以下命令来安装
利用HOG特征训练分类器说明文档-By miracled整体框架： 样本制作+训练+检测 - （vs2008 + opencv2.3.1 + libsvm(可换用svmlight需改动部分源代码)）1. 样本制作：Make_Sample类1.1功能大致如下（如需要详细的介绍，请直接参看源码） Make_Sample() ： 加载抠选参数可以采用这种方式，构造实例。 Make_Sample(Si
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2024-09-05 18:48:45
174阅读
1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name) # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置，将其转换为14*14，因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数，最后的维度为[256, 14, 14, 512]参数说明：net表示输入的卷积层，bbox表示y1，x1,y2, x2的比例，2
作者：yuyu
在网上找了中文资料，发现大多都是转载那两篇文章，而且那两篇文章讲的都有误差，经过两天的摸索，我终于训练分类器成功了，在此与大家分享。参考英文资料网址： http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html#e134e74e整个过程分为两步：1. 2.
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2024-08-29 17:23:30
67阅读
前言使用opencv自带的分类器效果并不是很好，由此想要训练自己的分类器，正好opencv有自带的工具进行训练。本文就对此进行展开。步骤1.查找工具文件；2.准备样本数据；3.训练分类器；具体操作注意，本文是在windows系统实现的，当然也可以在linux系统进行。1.查找工具文件； opencv中的自带的分类器训练工具在开源库中以应用程序的类型呈现的，具体目录如下。 .\openc
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2024-05-09 07:36:18
232阅读
opencv在2.4.0之后推出了能够支持HAAR、LBP、HOG三种特征的供cascade分类算法训练的程序，可以在opencv的bin文件目录下找到该opencv_traincascade.exe程序以及用来创建样本的opencv_createsamples.exe程序。（当然opencv也保留了之
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2023-12-16 07:27:20
184阅读
## Linux LLaMA训练的全流程记录
在如今的人工智能领域，训练大模型如LLaMA（LLaMA是Facebook发布的一种开源大型语言模型）已成为热门话题。使用Linux系统来进行LLaMA的训练，不仅高效而且具有广泛的社区支持。在这篇博文中，我们将详细记录LLaMA训练的各个步骤，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证及扩展部署。
### 环境预检
在进行LLaMA训
文章目录Google Colab免费GPU使用教程什么是Google Colab？让Google Colab随时可用在Google云端硬盘上创建文件夹创建新的Colab笔记本设置GPU使用Google Colab运行基本Python代码使用Google Colab运行或导入.py文件如何改变文本的样式下载泰坦尼克号数据集（.csv文件）和显示前5行从Github 仓库中克隆project到Goo
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2024-05-22 19:26:03
57阅读
1：卷积层多为3x3filter，相同output形状的层有相同个数滤波器，如果特征图变为一半大小，滤波器个数加倍（为了保存layer的时间复杂性）2：进一步增加shortcut做resnet时，输入输出不变时就简单的加shortcut，但是遇到维度增加（64->128,128->256）时有两种选择：多余的dimension都补0（好处是不增加参数），或者用以下公式的线性映射，（利用
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2024-04-05 08:13:41
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最近开始着手毕设了，本来计划是先读懂一篇论文，复现（其实是跑通并理解）其代码，用作demo，后续在此基础上进行改进。我读的论文是 DialogueRNN An Attentive RNN for Emotion Detection in Conversations，在paper with code上有官方高赞代码。本来看起来应该很不错的一个计划，直到我打开了代码，发现自己很多地方并不
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2024-06-16 16:33:21
73阅读
1. 测试文档：# test_input.txt
Welcome to World Wide Spam. Inc.
These are the corporate web pages of *World Wide Spam*, Inc. We hope you find your stay enjoyable, and that you will sample many of our prod
MMSegmentation 支持如下训练技巧：主干网络和解码头组件使用不同的学习率 (Learning Rate, LR)在语义分割里，一些方法会让解码
原创
2023-05-17 10:31:18
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文章目录理论知识代码精读前言一：代码介绍前言二：本节内容概述1：imdb.roidb.gt_overlaps2：imdb类和imdb.roidb3：voc.eval()4：batch和ims_per_batch5：im_info6：anchor的生成机制7：blobsREADME【选看】前言1. Install tensorflow, preferably GPU version.2. Chec
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2024-10-21 13:24:06
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opencv ---- opencv_haartraining 训练目标检测模型1 样本整理 2 训练参数解读 3 测试demo书写一 目标检测样本整理1 使用labelimg 标注目标图像的label文件（附labelimg配置文件及教程网址：） 2 裁剪只包含目标的图片作为正样本，通过计算iou>0.65确定为正样本（可参考mtcnn中 样本生成的方法得到正负局部样本集），还通过调整io
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2024-05-13 11:06:30
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练习1:1、提取 https://testing-studio.com/ 中的所有连接curl https://testing-studio.com | grep -oE "http[s]://[^ '\"]*"2、去掉链接中的数字，给出一个所有的不带数字的连接curl https://testing-studio.com | grep -oE
"http[s]://[^ '\"]*“
| s
