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2017年4月17日 #

centos7系统下,配置学校客户端网络记录

摘要: 存在的情况 1、学校的网络客户端绑定了个人的电脑MAC地址、绑定了IP地址。 2、我有两台笔记本,一台用了4年多,想用这台(B)直接装centos7系统,然后新买的笔记本(A)做为经常用的,系统为win10.学校客户端那边绑定的MAC的地址为A的MAC地址 3、所以我需要克隆一个A的MAC地址给B. 阅读全文

posted @ 2017-04-17 14:35 JHJ_BABY 阅读(222) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年4月11日 #

CUDA并行编程思维过程

摘要: CUDA并行编程思维过程 1)确定应用程序中需要且可以并行化的部分 2)将并行化代码中需要用到的数据分离出来,具体方法是用API函数在并行技术设备上分配内存空间 3)用API函数将数据传输到并行计算设备上 4)在并行化部分开发一个kernel函数,该函数由其中个别线程执行 5)并行线程执行且启动ke 阅读全文

posted @ 2017-04-11 21:58 JHJ_BABY 阅读(148) 评论(0) 推荐(0) 编辑

CUDA(GPU)OPENCV

摘要: updating...... 阅读全文

posted @ 2017-04-11 20:58 JHJ_BABY 阅读(80) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年4月10日 #

3-决策树

摘要: 决策树(decision tree) 是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点 阅读全文

posted @ 2017-04-10 20:45 JHJ_BABY 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑

深度学习框架caffe/CNTK/Tensorflow/Theano/Torch的对比

摘要: 在单GPU下,所有这些工具集都调用cuDNN,因此只要外层的计算或者内存分配差异不大其性能表现都差不多。 Caffe: 1)主流工业级深度学习工具,具有出色的卷积神经网络实现。在计算机视觉领域Caffe仍然是最流行的工具包,他有很多扩展,但是由于 一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差 阅读全文

posted @ 2017-04-10 19:27 JHJ_BABY 阅读(824) 评论(0) 推荐(0) 编辑

CUDA-存储器

摘要: 1、类型(8种) register: GPU片内 device可读\写 shared memory:GPU片内 device可读\写 local memory:板载显存 device可读\写 constant memory:板载显存 device可读,hostdevice可读\写 testure m 阅读全文

posted @ 2017-04-10 16:02 JHJ_BABY 阅读(131) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年4月9日 #

行人属性识别

摘要: 网络资料摘抄: 技术手段:利用深度学习来实现行人的精细化识别 实现基础方面:1)行人检测 2)行人特点标签 3)附属物定位等... 基于图像智能分析、识别行人的过程:首先需要对图像进行分割,对图像中行人的特征信息进行提取,并送入已训练好的分类器中,进行分类识别,以此来识别行人 基于数据统计和模板匹配 阅读全文

posted @ 2017-04-09 20:47 JHJ_BABY 阅读(720) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年4月7日 #

TortoiseSVN与TortoiseGit

摘要: TortoiseSVN与TortoiseGit 功能:版本控制+备份处理 差异:SVN二段式,没有中间存储点,直接提交后到达了远程存储点;要想对本地的修改进行记录,必须要与SVN服务器进行通讯,无法只是单纯的保存本地的修改。 Git三段式,存在中间存储点,先提交到本地代码库,在提交才能到达远程存储点 阅读全文

posted @ 2017-04-07 23:19 JHJ_BABY 阅读(2532) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年4月5日 #

VIBE(前景检测)

摘要: 1、VIBE思想: 为每个像素点存储了一个样本集,样本集中采样值就是该像素点过去的像素值和其邻居点的像素值,然后将每一个新的像素值和样本集进行比较来判断是否属于背景点。 2、VIBE模型初始化 通用的检测算法的初始化,需要一定长度的视频序列来完成,需要耗费数秒时间;VIBE只需要一帧图像即可。ViB 阅读全文

posted @ 2017-04-05 15:24 JHJ_BABY 阅读(699) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年3月30日 #

调用opencv相关函数,从视频流中提取出图片序列&&&&jpg图片序列,转化成avi格式视频

摘要: jpg图片序列,转化成avi格式视频: 阅读全文

posted @ 2017-03-30 16:38 JHJ_BABY 阅读(963) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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