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摘要: 本文来源于https://docs.opencv.org/3.4.1/db/df5/tutorial_linux_gcc_cmake.html 经测试整理后发布 上一节安装完成了openCV,这一节进行测试。 新建测试文件DisplayImage.cpp 保存后,新建CMakeLists.txt文件 阅读全文
posted @ 2018-06-04 09:24 转换无极限 阅读(337) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这里主要对openCV官网的《Installation in Linux》文档进行了翻译和解释 原文见:https://docs.opencv.org/3.4.1/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html#linux-in 阅读全文
posted @ 2018-06-04 00:03 转换无极限 阅读(460) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 之前一节已经写到了,上次的GPU driver驱动安装并不成功,因此,这次换了一种方式,比较傻瓜,但是很好使。 首先使用命令查看显示器的设备(请将显示器插在显卡上,如果插在集显上可能信息不正常) 可以发现是GT216 GeForce GT220系列的,其实使用lspci | grep VGA的效果一 阅读全文
posted @ 2018-06-03 23:28 转换无极限 阅读(7556) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 之前也提到了,旧机器上有一块NVIDIA的显卡,装了ubuntu16.04后一直没有安装驱动。这周算是有点时间,就差点作了死。 首先必须澄清,这个不是正确的安装过程,起码我就报了memory error问题,没有成功,同样屏幕显示也不正常了,分辨率被调到了2048*4196这个奇葩的数字。 本来是想 阅读全文
posted @ 2018-06-03 23:11 转换无极限 阅读(22315) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 同样是极客学院的课程,其实也是翻译的国外的robot-ai博客上的内容,但是这个博客,现在打不开了,可能是墙的问题?没有太深究。 按照作者的说法,是采用自适应下降的方式,在train阶段能达到99%的正确率,但是,我的结果只有93%左右,修改梯度步长到1e-4也只有94% 。因此尝试换用原来的梯度下 阅读全文
posted @ 2018-06-03 19:59 转换无极限 阅读(350) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 按照教程,首先跑的是MNIST的历程。按照极客学院的教程,首先使用的是一个传统softmax的方法来实现的机器学习算法,核心是使用梯度下降的方式来进行的。上边是我整理的代码,train阶段的正确率是91%。 阅读全文
posted @ 2018-06-03 19:50 转换无极限 阅读(198) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 上一节说了TensorFlow的安装,这一节说一下测试的问题 新建一个Python文件,输入 运行,代码很简单。不报错就是成功的一半,正确结果相信所有人都能知道。 阅读全文
posted @ 2018-06-02 16:52 转换无极限 阅读(500) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 由于实验室新配了电脑,旧的电脑就淘汰下来不用,闲来无事,就讲旧的电脑作为个人的工作站来使用。 由于在旧电脑上安装的是Ubuntu 16.04 64bit系统,系统自带的是Python 2.7,版本选择了2.7版本的。 首先安装pip 旧电脑上有一块2010年的旧显卡GT216,为了省事,暂时也没有配 阅读全文
posted @ 2018-06-02 16:21 转换无极限 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 《白话机器学习》这本书写的不是特别好,但是解释召回率和精确率这部分还是很好的。 200 张猫的图片中,有 180 张可以正确识别为猫,而有 20 张误判为狗 。 200 张狗的图片可以全部正确判断为狗 。 600 张兔子的图片中,有 550 张可以正确识别为兔子,还有 30 张被误判为猫, 20 张 阅读全文
posted @ 2018-05-27 21:45 转换无极限 阅读(219) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 选自 Google Drive 作者:Norman P. Jouppi 等 痴笑@矽说 编译 该论文将正式发表于 ISCA 2017 从去年七月起,Google就号称了其面向深度学习的专用集成电路(ASIC)产品——Tensor Processing Unit (TPU),然而其神秘面纱一直未被揭开 阅读全文
posted @ 2018-05-27 21:40 转换无极限 阅读(584) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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