随笔分类 - 环境搭建
摘要：如何在Anaconda的python和系统自带的python之间切换 如何在Anaconda的python和系统自带的python之间切换 一般ubuntu下有三种python环境，1. 系统自带python2,3;在/usr/bin路径下；2. anaconda下安装的python;3. anac
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摘要：详细Ubuntu18.04,CUDA9.0,OpenCV3.1,Tensorflow完全配置指南 问题1：使用Cmake编译opencv源码 CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set
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摘要：之前安装python版opencv，需要下载whl文件，进行安装，这是在window环境下的： "安装opencv_python,下载whl包" 安装系统python下的opencv 今天发现一个简单的方法。 "Install OpenCV Python in Ubuntu " 针对conda环境下
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摘要：- 最好的方法是官网说明： https://tensorflow.google.cn/install/source_windows - 驱动的版本，参考：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html Google
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摘要：一.安装 1. 官方github：https://github.com/pytorch/pytorch CondaError: CondaHTTPError When conda install -c soumith magma-cuda80=2.1.0 #1214 - 出现网络错误 - 根据：Pr
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摘要：SSD: Single Shot MultiBox Detector SSD: Single Shot MultiBox Detector - 运行“ make -j32”时出错： - sudo apt-get install libatlas-base-dev - 后续步骤：
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摘要：Installing Darknet Installing Darknet 1.直接设置使用，编译通过 2. 下载权重测试 3.测试结果： - 区分上下连个命令： -/darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 结果： 4.设置GPU和
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摘要：由于自己想用服务器跑代码，数据集和模型一般都在本机电脑上，用实验室服务器需要拷贝数据或者，在服务器上重新下载数据很麻烦 都在局域网内可以实现文件共享，代码和数据都在本地，共享给服务器，只需要使用服务器的计算资源 有个问题就是服务器给每个人分配了账号和权限，挂载需要root权限，挂载上去的文件也需要r
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摘要：faster-rcnn提出论文： 《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》 faster-rcnn 的算法详解可看这篇博文（清晰易懂，良心博文！）： http://blog.csd
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摘要：上午把tensorflow安装好了，下午和晚上装caffe的确很费劲。 默认CUDA,cuDNN可以用了 caffe官方安装教程 有些安装顺序自己也不清楚，简直就是碰运气 1. 安装之前依赖项 General dependencies 安装matlab见后面： 2.OpeCV安装 从官网(http:
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摘要：之前一直在windows下使用tensorflow,对cpu和gpu的安装都是比较顺利，都是使用anaconda环境下，创建虚拟conda环境，这样方便不同python版本的管理。 一直也想尝试使用utuntu安装，从头是开学习一遍，昨天刚装了双系统，尝试先安装tensorflow,然后进行caff
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摘要："Jupyter 官网" "IPython Interactive Computing" IPython Notebook使用浏览器作为界面，向后台的IPython服务器发送请求，并显示结果。在浏览器的界面中使用单元(Cell)保存各种信息。Cell有多种类型，经常使用的有表示格式化文本的Markd
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摘要：每次写程序都是用VS下打开的，而且有智能提示，经常很容易看到自己哪里写错了，其实想联系自己写代码的能力，不应该要这些的，纯粹的不要智能提示 所以自己想用轻量级的编辑器写，然后就用了notepad++（开源的可以编译一下源码试试），然后现在开始用sublime Text3;这个编辑器也很强大，lise
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摘要：安装tensorflow 这段时间可能要进深度学习的坑；以前没有弄过，打算从基础的demo学起。 开始学习深度学习的框架tensorflow;由于caffe安装很复杂，然后现在别人说也没有维护了，加之tensorflow现在支持window了；今天就开始安装试试。 网上有很多教程，说白了还是官方的文
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摘要：Jekyll搭建个人主页 早上昨晚上弄hexo的时候就开始有问题，发现命令有错误！今天早上来就开始把另外建立了仓库，转Jekyll，并不顺利，做了一天了，基本的theme的本地和远端主页可以显示，但当我用别人的模版加载的时候，本地和远端都不显示界面！ 花了很多时间，不知道是强迫症还是方法不对，弄不对
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摘要：以前也配置过ssh，但是没有注意用法，在配置一次熟悉流程 检查本机是否有ssh key设置 $ cd ~/.ssh 或cd .ssh 如果没有则提示： No such file or directory 如果有则进入~/.ssh路径下（ls查看当前路径文件，rm 删除所有文件） .ssh文件夹在目录
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摘要：在VLFeat官网上是这么介绍VLFeat的：VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法，如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels
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摘要：一提到数字图像处理编程，可能大多数人就会想到matlab，但matlab也有自身的缺点： 1、不开源，价格贵 2、软件容量大。一般3G以上，高版本甚至达5G以上。 3、只能做研究，不易转化成软件。 因此，我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理。 要使用python，必须先安装pyth
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摘要：在Qt Creator中使用OpenCV 1、下载及安装 OpenCV是一套开源免费的图形库，主要有C/C++语言编写，官网： http://opencv.org/ 。在http://opencv.org/downloads.html 可以找到个版本和各种平台的程序包。OpenCV的Windows平
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