随笔分类 - 语言
摘要：C++20 如何以 Bazel & Clang 进行构建呢？ 本文将介绍： Bazel 构建系统的安装 LLVM 编译系统的安装 Clang is an "LLVM native" C/C++/Objective-C compiler Bazel Clang 工具链的配置 C++20 库与应用的构建
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摘要：TensorFlow Serving 可以快速部署 Tensorflow 模型，上线 gRPC 或 REST API。 官方推荐 Docker 部署，也给了训练到部署的完整教程：Servers: TFX for TensorFlow Serving。本文只是遵照教程进行的练习，有助于了解 Tenso
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摘要：TensorFlow 准备 JupyterLab 交互式笔记本环境，方便我们边写代码、边做笔记。 基础环境 以下是本文的基础环境，不详述安装过程了。 Ubuntu Ubuntu 18.04.5 LTS (Bionic Beaver) ubuntu-18.04.5-desktop-amd64.iso
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摘要：本文将利用 TorchVision Faster R-CNN 预训练模型，于 Kaggle: 全球小麦检测 🌾 上实践迁移学习中的一种常用技术：微调（fine tuning）。 本文相关的 Kaggle Notebooks 可见： TorchVision Faster R-CNN Finetuni
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摘要：torchvision.models 里包含了许多模型，用于解决不同的视觉任务：图像分类、语义分割、物体检测、实例分割、人体关键点检测和视频分类。 本文将介绍 torchvision 中模型的入门使用，一起来创建 Faster R-CNN 预训练模型，预测图像中有什么物体吧。 import torc
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摘要：准备数据 准备 COCO128 数据集，其是 COCO train2017 前 128 个数据。按 YOLOv5 组织的目录： $ tree ~/datasets/coco128 -L 2 /home/john/datasets/coco128 ├── images │ └── train2017
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摘要：PyTorch 是目前主流的深度学习框架之一，而 JupyterLab 是基于 Web 的交互式笔记本环境。于 JupyterLab 我们可以边记笔记的同时、边执行 PyTorch 代码，便于自己学习、调试或以后回顾。 本文将介绍这样的环境如何进行准备。了解更多： PyTorch 官方文档 Jupy
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摘要：C/C++ 工程提供 Python 接口，有利于融合进 Python 的生态。现在 Python 在应用层，有其得天独厚的优势。尤其因为人工智能和大数据的推波助澜， Python 现在以及未来，将长期是最流行的语言之一。 那 C/C++ 怎么提供 Python 接口呢？ ctypes: C 与 Py
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摘要：对于记录的数据，如何用 Python 进行分析、或图形化呢？
本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包，进行数据分析、与图形化。
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