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小河沟大河沟
----------- 梦想还是要有的,万一实现了呢!纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行!
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2019年3月9日
Tensorflow之Slim使用
摘要: 一些参考文档: 官方文档: TensorFlow-Slim image classification model library TensorFlow-Slim使用说明 TensorFlow-Slim API 官方教程 TensorFlow-Slim使用说明 TensorFlow-Slim API
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posted @ 2019-03-09 15:10 ranjiewen
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2019年2月21日
毕业论文Word格式技巧
摘要: word利用多级列表功能实现章节标题自动编号 坑:在选择级别1后,直接在当前对话框直接继续设置级别2;然后选中级别2,设置相应的格式,主要在将级别链接到样式处选择为标题2,然后要在库中显示的级别选择级别2,然后勾选上重新开始列表的间隔,然后选择级别1(即为基本2的上一级级别)。 endnote文献管
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posted @ 2019-02-21 20:43 ranjiewen
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2019年2月20日
GENet/ESPNet
摘要: GENet(更泛化的SEnet,有带参数和不参数的模块) 原文:https://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/84179196 SENet之后,Jie Hu和Li Shen等人又提出GENet[1]。单位:Momenta, Visual G
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posted @ 2019-02-20 17:37 ranjiewen
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2019年2月17日
深度学习框架Tensor张量的操作使用
摘要: - 重点掌握基本张量使用及与numpy的区别 - 掌握张量维度操作(拼接、维度扩展、压缩、转置、重复……) numpy基本操作: numpy学习4:NumPy基本操作 NumPy 教程 NumPy 教程 1. Tensorflow Tensorflow一些常用基本概念与函数(1,2,3,4) ten
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posted @ 2019-02-17 17:36 ranjiewen
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2019年2月16日
2018回顾2019总结
摘要: 2019计划 1. 熟悉寒假期间CV领域最新进展; 2. 复习一些知识点和阅读经典paper; 3. 熟悉之前毕业实验及相关论文,开始列提纲写大论文; 4. 更新简历,看看春招机会; 2018总结 整体回顾 关键词:实习,秋招 一直都在感叹这一年过的不容易,才发现居然没有写过总结;可能就是因为忙了,
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posted @ 2019-02-16 15:58 ranjiewen
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2019年1月16日
matplotlib、PIL、cv2图像操作 && caffe / tensorflow 通道顺序
摘要: 用python进行图像处理中分别用到过matplotlib.pyplot、PIL、cv2三种库,这三种库图像读取和保存方法各异,并且图像读取时顺序也有差异,如plt.imread和PIL.Image.open读入的都是RGB顺序,而cv2.imread读入的是BGR顺序。使用时需要倍加注意。 现参考
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posted @ 2019-01-16 17:29 ranjiewen
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2019年1月7日
Tensorflow 之finetune微调模型方法&&不同层上设置不同的学习率
摘要: 在不同层上设置不同的学习率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune 在不同层上设置不同的学习率,fine-tuning ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet fine
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posted @ 2019-01-07 00:21 ranjiewen
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2019年1月4日
Python中多进程的使用
摘要: 进程:程序的一次执行(程序载入内存,系统分配资源运行)。每个进程有自己的内存空间,数据栈等,进程之间可以进行通讯,但是不能共享信息。 线程:所有的线程运行在同一个进程中,共享相同的运行环境。每个独立的线程有一个程序入口,顺序执行序列和程序的出口。 线程的运行可以被强占,中断或者暂时被挂起(睡眠),让
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posted @ 2019-01-04 11:59 ranjiewen
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Python中Queue模块及多线程使用
摘要: Python的Queue模块提供一种适用于多线程编程的FIFO实现。它可用于在生产者(producer)和消费者(consumer)之间线程安全(thread-safe)地传递消息或其它数据,因此多个线程可以共用同一个Queue实例。Queue的大小(元素的个数)可用来限制内存的使用。 Basic
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posted @ 2019-01-04 11:11 ranjiewen
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2019年1月3日
vscode下调试caffe源码
摘要: caffe目录: 1. 使用gdb直接调试工程 配置参考:Caffe源码调试 主要打开:修改Makefile.config:DEBUG := 1 ;生成如下目录: 使用GDB启动调试,执行gdb --args build/tools/caffe train --solver examples/mni
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posted @ 2019-01-03 16:44 ranjiewen
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