02 2019 档案
caffe slover文件详解
摘要：solver算是caffe的核心的核心，它协调着整个模型的运作。caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件。运行代码一般为 在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。solver的主要作用就是交替调用前向（forwa
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操作系统面试题
摘要：1、什么是进程（Process）和线程（Thread）？有何区别？ 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。进程=程序+数据+执行 线程是进程的一部分，是进程中一个相对独立的执行流。线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位，
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opencv 傅里叶使用
摘要：#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(int a, char **p){ //Mat input = imread(p[1], CV_LOAD_IMA
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matlab安装
摘要：4、选择“我已有我的许可证的文件安装秘钥”，输入序列号“09806-07443-53955-64350-21751-41297” 9、安装完成后，打开破解文件夹“patch”，将将破解补丁复制到安装目录覆盖源文件将：“libmwlmgrimpl.dll”复制到\MATLAB\R2017a\bin\w
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opencv之模糊处理
摘要：初学OpenCV的开发者很容易被OpenCV中各种滤波方法所困扰，不知道到底该用哪里一个来做滤波。表面原因看起来是因为OpenCV中各种滤波方式实在是太多太杂， 其背后原因是对各种滤波方法的应用场景认知出现了问题，所以这里小编从应用场景与项目中解决问题的实际出发，跟大家一起探讨一下各种滤波方法。 一
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openCV学习——一、图像读取、显示、输出
摘要：openCV学习——一、图像读取、显示、输出 一、Mat imread(const string& filename,int flags=1)，用于读取图片 1、参数介绍 filename：载入的图片的路径名。支持windows位图(bmp,dib)、JPEG文件(.jpeg,.jpg,.jpe)、
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caffe配置文件
摘要：一.数据层及参数 要运行caffe，需要先创建一个模型（model)，如比较常用的Lenet,Alex等， 而一个模型由多个屋（layer）构成，每一屋又由许多参数组成。所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要熟练使用caffe，最重要的就是学会配置文件（prototxt）的编写。 层
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5.卷积神经网络
摘要：在进行卷积时，图像会缩小，边角的信息会丢失，因此可使用Padding，进行填充。比如用0填充。 因此卷积核设置为奇数，填充时才可以在两侧填充。 训练集不仅包含训练对象的分类标签，还包含表示边界框的四个数字。
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【caffe】基本数据结构blob
摘要：blob是caffe中的基本数据结构，简单理解就是一个“4维数组”。但是，这个4维数组有什么意义？BTW，TensorFlow这款google出的框架，带出了tensor（张量）的概念。虽然是数学概念，个人还是倾向于简单理解为“多维数组”，那么放在这里， caffe的blob就相当于一个特殊的ten
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