随笔分类 - 技术
技术类的文档，希望高质量些，但是我好像不擅长这个方面的写作
摘要：我来回折腾了几天，从装了好几次系统，后来问了我同学才知道原来是驱动版本的问题，唉，第一次跑去nvidia看他们的online doc。我是相当的郁闷，敢不敢弄得简单点啊，我是电脑小白啊，硬件一窍不通啊。总体步骤其实和http://www.cnblogs.com/gaowengang/p/606878
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摘要：http://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/6905604.html sudo /etc/init.d/lightdm stop sudo sh cuda_8.0.44_linux.run --no-opengl-libs --no-opengl-libs CUDA
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摘要：先说一下，我觉得近两年最好的工作吧。其他的，我就不介绍了，因为我懂得少。 微软的jifeng dai的工作。 Deep Feature Flow github: https://github.com/msracver/Deep-Feature-Flow Flow-guided Feature Agg
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摘要：error info and resolution: https://github.com/weiliu89/caffe/issues/38 https://github.com/weiliu89/caffe/issues/237 https://github.com/weiliu89/caffe/
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摘要：因为待遇低，因为工作不开心，已经严重影响了自己的工作积极性和工作效率，这几天发觉这样对自己实在是一种损失，决定提高工作效率，减少工作时间。 说说最近做的tracking, multi-object tracking。 object tracking首先要有object才能tracking是吧，而学术
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摘要：来自知乎的一个帖子https://www.zhihu.com/question/49363344 前面可以不管，后面看自动驾驶的投资情况，李开复和徐小平等投资人的经历。 这两年一直在关注自动驾驶，也了解一些内幕。有多少人说自己在做自动驾驶，但是有多少人真的在做呢？ 先看看实现自动驾驶需要做什么？ 摄
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摘要：Deep Learning，Yoshua Bengio Reinforcement learning, Richard S. Sutton 前一本书，按部就班读完一半了，梳理知识很有帮助，很赞，最近要抓紧时间看完。 第二本书，一直停留在第二章，希望可以尽快推进。 Neural Smithing: S
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摘要：参考github上各位大神的代码 mobilenet和shufflenet，实现起来感觉还是各种问题。 mobilenet目前使用的代码来自这里：https://github.com/BVLC/caffe/pull/5665/files。 而shufflenet我用的是：https://github
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摘要：A generative model G can be seen as taking a random seed h (say, a sample from a multivariate Normal distribution) and converting it into an output st
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摘要：今天看到YOLO2的工作还是很不错的，效果好，关键是速度也快,已经完胜SSD了感觉。 虽然faster rcnn各方面效果都不错，但是从简单粗暴的角度考虑，SSD和YOLO真的深得我心啊。 检测模型，其实我一直觉得SSD，和YOLO这样的框架，从使用的角度来看，我更倾向于这些，速度和效果达到完美的平
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摘要：A simple neural network module for relational reasoning Visual Interaction Networks 今天被这两篇文章的工作刷屏，说实话看了一些介绍后，真的觉得挺惊艳的，继续期待deepmind的大作吧。
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摘要：午睡被同事吵醒，只好干活。看到微信公众号有一篇文章说老朋友呢，点进去发现原来相关的工作好多，而且好新好细致。 微信的文章可以见这里： 探究最陌生的老朋友Softmax 里面的几篇文章可以看看。 Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Ne
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摘要：远程服务器有时候我们这里通过虚拟机登录服务器的winclient会发生冲突，怎么办呢？曲线救国，使用SSH登录。 首先在远程机器上，启动IPython notebooks服务： 这样完成服务器的设置，当然首先服务器要开通SSH的，这个好像是废话是吧（废话还说？） 然后在你本地的机器上，怎么使用呢？
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摘要：关于detecion的几篇文章，感觉有必要系统学习一下，并记录一下了，最近看书比较多，文章看得少，赶紧看看吧。 FPN:Feature Pyramid Networks for Object Detection 作者阵营可以去看看，不在这里贴了，免得吓着大家。前一篇MASK R-CNN就吓到我自己了
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摘要：最近感觉效率不高，其实有很多事情要做的，读书的速度也慢下来了，要抓紧时间的了。 继续读deep learning 一书的part II. 读完jifeng dai的几篇文章，去年欠下的债务啊。其中包括R-FCN,video object detection,deformable CNN(最新的),
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摘要：最近坚持读书，虽然大多数读的都是一些闲书，传记、历史或者散文之类的书籍，但是也读了点专业书。闲书是散时间读的，放车里，有时间就拿起来读读，专业书则更多的靠得是专注。因为我给自己的规定是一定时间内读完几本书。 deep learning这本书读到第四章了，耐心读完前面，觉得其实我还是蛮有收获的，作者主
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摘要：因为最近在读gan的相关工作，wgan的工作不得不赞。于是直接去跑了一下wgan的代码。 原作者的wgan是在lsun上测试的，而且是基于pytorch和pyvision的，于是要装，但是由于我们一直用的是python 2.7,所以无法从WGAN的页面上跳到pytorch的官方页面下载安装，需要安装
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摘要：系统重装了，于是，我想装就体验一下最新的各种东西吧。 anaconda最新的 cuda最新的 cudnn最新的 本来安装好了没问题。caffe编译也通过了。但是不能用，缺少python opencv和python protobuf，于是用conda装，这个时候就出现各种问题了。 开始是opencv不
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摘要：来自这里，觉得定义和举例都是最清楚的。http://www.math.illinois.edu/~ajh/347.summer14/completeness.pdf
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摘要：近期集中学习了GAN，下面记录一下调研的结果，和学习的心得，疏漏的地方，敬请指正。 本文将分为几个部分进行介绍，首先是GAN的由来，其次是GAN的发展，最后是GAN的应用。 先把最近收集的资料列举一下吧。 其中首推知乎的一位博士生，讲解的深入浅出，将来也是出好产品的科研人啊。令人拍案叫绝的Wasse
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