小kk_p - 博客园

2018年7月

摘要：参考：https://www.cnblogs.com/myyan/p/4699940.html 这是一款google开源的命令行参数解析工具，支持从环境变量、配置文件读取参数（可以用gflags代替配置文件）定义参数：使用gflags需要包含头文件 #include <gflags/gflags 阅读全文

posted @ 2018-07-19 23:35 小kk_p 阅读(837) 评论(0) 推荐(0)

Python的命令行参数（argparse）

摘要：参考：https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/7975697.html 参考：https://www.cnblogs.com/dengtou/p/8413609.html 简单示例：保存为py脚本，终端运行-h，输出结果如下：若添加int类型数据，输出结果如下：定阅读全文

posted @ 2018-07-19 22:04 小kk_p 阅读(1219) 评论(0) 推荐(0)

size_t为什么重要

摘要：参考：https://www.zhihu.com/question/24773728/answer/66535663 前言：使用size_t可能会提高代码的可移植性、有效性或者可读性，或许同时提高这三者。在标准C库中的许多函数使用的参数或者返回值都是表示的用字节表示的对象大小，比如说malloc( 阅读全文

posted @ 2018-07-14 18:10 小kk_p 阅读(821) 评论(0) 推荐(0)

linux下caffe的命令运行脚本

摘要：参考：https://www.cnblogs.com/denny402/p/5076285.html 首先编译： make -j8 make pycaffe 注：下面的--solver=.... 等价于 -solver .... ########################## -solver：阅读全文

posted @ 2018-07-06 00:11 小kk_p 阅读(1366) 评论(0) 推荐(0)

2018年6月

卡尔曼滤波

摘要：参考：https://www.zhihu.com/question/22422121/answer/22877882 参考：https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/79048700 以知乎上给的例子为例（非常通俗易懂）：再给一个阅读全文

posted @ 2018-06-14 23:14 小kk_p 阅读(261) 评论(0) 推荐(0)

2018年5月

深度学习模型相关知识（3）

摘要：参考：https://www.zhihu.com/question/56024942 1x1卷积核的作用： 1x1卷积核的最早出现在Network In Network的论文中，这里的作用在于加宽神经网络结构。而在于Inception网络中，1x1卷积核的作用在于降维，比如因为3x3卷积核和5x5卷阅读全文

posted @ 2018-05-24 23:28 小kk_p 阅读(210) 评论(0) 推荐(0)

22222222222222222222222

摘要： https://blog.csdn.net/bendanban/article/details/51762017 模板类 https://blog.csdn.net/lonely_dark_horse/article/details/53896837 https://www.cnblogs.com/ 阅读全文

posted @ 2018-05-24 13:51 小kk_p 阅读(571) 评论(0) 推荐(0)

深度学习模型相关知识（2）

摘要：参考：https://blog.csdn.net/lanran2/article/details/60143861 ROI pooling： ROI是Regin of Interest的简写，指的是特征图上的框，特点在于输入特征图尺寸不固定，但是输出特征图尺寸固定。这里加一个Fast RCNN和F 阅读全文

posted @ 2018-05-23 21:22 小kk_p 阅读(418) 评论(0) 推荐(0)

深度学习模型相关知识（1）

摘要：参考：https://www.cnblogs.com/jie-dcai/p/5803220.html 参考：https://www.zhihu.com/question/38102762 参考：https://blog.csdn.net/u010725283/article/details/7859 阅读全文

posted @ 2018-05-21 23:11 小kk_p 阅读(351) 评论(0) 推荐(0)

常用深度学习模型介绍(2)

摘要：参考：https://www.cnblogs.com/jie-dcai/p/5803220.html VGG模型：（注：一个5x5的卷积核可以用2个3x3的卷积核来代替，一个7x7的卷积核可以用3个5x5的卷积核来代替，具体解释可参考：https://www.zhihu.com/question/ 阅读全文

posted @ 2018-05-21 23:04 小kk_p 阅读(330) 评论(0) 推荐(0)

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