无左无右

摘要： 1.message语法 打印信息 message( [STATUS|WARNING|AUTHOR_WARNING|FATAL_ERROR|SEND_ERROR] "message to display" ...) 可以用下述可选的关键字指定消息的类型： (无) = 重要消息； STATUS = 非重 阅读全文

摘要： ##1. 编译caffe 编译caffe不用多说，网上好多教程，环境需要整好。 一般就是直接make 或者cmake编译 mkdir build cd build cmake .. make -j8 ##2.数据准备 我喜欢直接用图片训练，简单直观，不用lmdb。 先制作train.txt和test 阅读全文

摘要： 1.概括 GLog 是一个应用程序级的日志记录的库，它提供了基于C++样式流和各种帮助程序宏的日志记录API,你可以很简单的将信息传输到LOG来记录消息。 官方git https://github.com/google/glog 2. 四个等级 GLog允许你制定消息的严重程度，一共有四个级别:IN 阅读全文

摘要： github https://github.com/gflags/gflags 使用手册： https://gflags.github.io/gflags/ 使用示例： cmakelist： cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR) projec 阅读全文

摘要： 1. 前言 什么是注意力机制？ 注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中。 通俗来讲：注意力机制就是希望网络能够自动学出来图片或者文字序列中的需要注意的地方。比如人眼在看一幅画的时候， 阅读全文

摘要： 最小二乘法多项式曲线拟合原理与实现 https://blog.csdn.net/jairuschan/article/details/7517773/ 算法+OpenCV】基于opencv的直线和曲线拟合与绘制（最小二乘法） https://www.cnblogs.com/fengliu-/p/80 阅读全文

摘要： 本文官方链接https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/15603194.html，未经授权勿转载 理解 LSTM 网络 https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Understanding LSTM Networks https:/ 阅读全文

摘要： caffe模型转pytorch LSTM 本文官方链接https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/15599428.html，未经授权勿转载 先来个总结： 具体的可以看博客： https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/15599428.h 阅读全文

摘要： 0.两个txt对比精度 import numpy as np name = "fc1x_a" path_pytorch_txt = "/data_1/everyday/1123/img_acc/libtorch_img.txt" path_caffe_txt = "/data_1/everyday/ 阅读全文

摘要： python最开始这行加了 -*- coding: utf-8 并且print("你好"),是可以打印出来的。 chn_tab = ["啊","阿"] rec = "" for predict_label in pos: if predict_label != blank_label and pre 阅读全文