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(奇技淫巧)C++调试器：gdb用法
说明好记性不如烂笔头，记录下来方便自己经常温故；光记不复习也没用，稳固而知新，方得始终。目录GDB是一个由GNU开源组织发布的、UNIX/LINUX操作系统下的、基于命令行的、功能强大的程序调试工具。 gdb安装及基本用法 gdb基本命令gdb安装及基本用法安装:# linux下安装apt-get install gdb# mac下安装brew install gdbgdb 单独直接调试（只需在编译时加入指令即可，表示启用gdb编译模式）：$g++ -g hello.cpp -o he...…
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Git guide
导读GitHub虽然有些许改版，但并无大碍。目录 一、Git是什么？ 二、SVN与Git的最主要的区别？ 三、如何操作？一、Git是什么？Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统。工作原理 / 流程： Workspace：工作区 Index / Stage：暂存区 Repository：仓库区（或本地仓库） Remote：远程仓库二、SVN与Git的最主要的区别？SVN是集中式版本控制系统，版本库是集中放在中央服务器的，而干活的时候，用的都是自己的电脑，所以首先要从...…
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Ubuntu16.04 下 tensorRT安装
环境准备主要是根据工程环境需要，参考trt文档安装trt 1.查看trt适配情况 ：链接跳转，注意，不同版本的trt有不同版本的文档，请以最新文档为准。 2.根据自己系统情况下载相关包因为我自己拉的docker镜像是ubuntu16.04，CUDA10的驱动，所以我还需要下载cuDNN和TensorRT。目录 cuDNN安装 tensorRT安装 可能会遇到的问题cuDNN安装 去官网下载合适版本的cuDNN ==> 解压 ==> 复制相关文件到系统的CUDA...…
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(转载)python装饰器的介绍
装饰器介绍对于每一个学习 Python 的同学，想必对@ 符号一定不陌生了，正如你所知， @ 符号是装饰器的语法糖，@符号后面的函数就是我们本文的主角：装饰器。装饰器放在一个函数开始定义的地方，它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上。和这个函数绑定在一起。在我们调用这个函数的时候，第一件事并不是执行这个函数，而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子，这顶帽子我们称之为 装饰器 。曾经在自学python的时候，对装饰器的章节怎么都理不顺，始终弄不清楚装饰器是什么？装饰器是怎么工作的？带着这些...…
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(转载)机器学习中的正则化(Regularization)
正则化的概念及原因简单来说，正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。我们在构造机器学习模型时，最终目的是让模型在面对新数据的时候，可以有很好的表现。当你用比较复杂的模型比如神经网络，去拟合数据时，很容易出现过拟合现象(训练集表现很好，测试集表现较差)，这会导致模型的泛化能力下降，这时候，我们就需要使用正则化，降低模型的复杂度。正则化的几种常用方法 L1 & L2范数 数据增强 dropout 提前终止训练 关...…
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踩坑宝典
20190712-python存储json中文乱码增加参数：zensure_ascii=False，eg:json.dumps(l_json, ensure_ascii=False)20190712-python模型存储,net.load_state_dict(pre_model),碰到键值不完全匹配时无法导入增加参数：False，net.load_state_dict(pre_model,False)，False表示允许键值不完全匹配，默认为true。20190723-python 实现...…
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学习目录
说明书山有路勤为径，学海无涯苦作舟！哈哈，好多学习资料，先记录下来，供自己慢慢学习消化！正文一、Introduction(绪论)1.Blog Blog 链接 Blog 链接 Blog 链接 Blog 链接 📚 🔗 blog 🔗 ApacheCN 🔗/🔗/🔗 DL-A 🔗/🔗 ...…
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训练日记
介绍 数据集： （1）外卖： 数据集版本 数据集信息 waimaiV0.1 低点位数据：标签（’ele’: 1, ‘meituan’: 0, ‘other’: 2, ‘person’: 3） 训练集(212440条)：http://pqemz4kka.bkt.clouddn.com/xuhuiwaimai/waimaitrainv0.3.json；测试集(6676条)：http://pqemz4kka.bkt....…
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(奇迹淫巧)pytorch神经网络可视化之torchsummary and HiddenLayer
介绍当我们需要手动复现算法时，很可能就需要靠自己手动仿造源作者设计的神经网络进行搭建，这里有两个非常好当工具，有了它，就不需要一步一步计算网络每一层当数据结构变化，大大便捷了网络当设计工作。目录 pytorch-summary HiddenLayerpytorch-summary项目地址：https://github.com/sksq96/pytorch-summary点击跳转 最简单的 pytorch 网络结构打印方法,也是最不依赖各种环境的一个轻量级可视化网络结构pytorch 扩...…
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Docker的应用笔记
介绍Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化，容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用，获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道，以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linu...…
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(论文)one-stage目标检测算法-上篇
介绍翻译自One-shot object detection。作为计算机视觉领域的一项重要任务，目标检测是要找到一张图片里的感兴趣物体： 这比图像分类任务更高级，因为分类只需要告诉图像中主要物体是什么，然而目标检测要找到多个物体，不仅要分类，而且要定位出它们在图像中的位置。目标检测模型不仅要预测出各个物体的边界框（bounding boxes），还要给出每个物体的分类概率。通常情况下目标检测要预测许多边界框。每个边界框还需要一个置信度（confidence score），代表其包含物体...…
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(杂谈)Linux文件夹的结构
说明杂谈主要来源于网络，个大论坛，微信公众号等，好记性不如烂笔头，看一遍记不住，写一遍加深记忆。目录 linux下各文件夹的结构说明linux下各文件夹的结构说明/bin：二进制可执行命令。/dev：设备特殊文件。/etc：系统管理和配置文件。/etc/rc.d：启动的配 置文件和脚本。/home：用户主目录的基点，比如用户user的主目录就是/home/user，可以用~user表示。/lib：标准程序设计库，又 叫动态链接共享库，作用类似windows里的.dll文件。/sbin：系...…
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(杂谈)优化python-加速
介绍作为一名优秀的程序员，不光要会写代码，好要保证优雅，高效。下面就是给python代码提速的九法。文章内容来源网络采集！目录 分析代码运行时间-辅助工作 一、加速查找 二、加速循环 三、加速函数 四、使用标准库函数加速 五、使用高阶函数加速 六、使用numpy向量化加速 七、加速pandas 八、使用Dask加速 九、应用多线程多进程加速 关于原文分析代码运行时间-辅助工作 测算代码运行时间普通方法import timetic = time.time()much_...…
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训练日记
介绍 数据集： （1）外卖： 数据集版本 数据集信息 waimaiV0.1 低点位数据：标签（’ele’: 1, ‘meituan’: 0, ‘other’: 2, ‘person’: 3） 训练集(212440条)：http://pqemz4kka.bkt.clouddn.com/xuhuiwaimai/waimaitrainv0.3.json；测试集(6676条)：http://pqemz4kka.bkt....…
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(杂谈)卷积神经网络
介绍杂谈系列，主要来源各大网络资源库(知乎、CSDN、github等)牛人们的一些经典见解，我能只是知识的搬运工，同时发表一点自己的小看法，希望在搬运过程中有所收获。 为什么会分析卷积CS231n给出了对卷积神经网络的解释： 先说一下刚看到这张图的想法，当时觉得这是一种依赖于直觉的解释，也没有给出什么证明，所以自己对他们的解释也是相当的不满意，总感觉有种说不上来的困惑。前段时间用TensorFlow搭建卷积网络，又冒出了这个疑惑，便下决心找到一种能够让人心满意足的解释，于是便利用自己...…
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(杂谈)resnet经典解(来源知乎)
背景 既然可以通过初试化和归一化（BN层）解决梯度弥散或爆炸的问题，那Resnet提出的那条通路是在解决什么问题呢？在He的原文中有提到是解决深层网络的一种退化问题，但并明确说明是什么问题！精解 个人认为这个理解比较简单易懂 一方面: ResNet解决的不是梯度弥散或爆炸问题，kaiming的论文中也说了:臭名昭著的梯度弥散/爆炸问题已经很大程度上被normalized initialization and intermediate normalization layers解决了;...…
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(论文)GB-GRN(基于图形的全局推理网络)
背景一直在用resent18做外卖分类，最近看到了这篇论文，看到效果不错，就想把它放到自己的训练模型中看看效果增益。 书山有路勤为径，学海无涯苦作舟-----加油 论文：《Graph-Based Global Reasoning Networks》 论文地址：https://research.fb.com/wp-content/uploads/2019/05/Graph-Based-Global-Reasoning-Networks.pdf? 点击阅读目录 介绍 基于图形的全局推理...…
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python环境管理--virtualenv
介绍实际项目中可能遇到不同项目需要不同版本的python或者不同的框架，怎样方便快捷的管理自己的python环境十分重要，然而这里管理的工具包又是其中的重点。目前有很多方便快捷的python环境管理工具，如conda/docker/virtualenv.今天就简单介绍一下virtualenv,因为自己正在用，感觉挺方便的，所以记录下来，方便回顾。目录 安装 基本应用安装 安装：pip install virtualenv基本应用 1.为一个工程创建一个虚拟环境： $ cd m...…
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python小技巧积累--题库（持续更新）
介绍作为一名程序员，除了需要具备解决问题的思路以外，代码的质量和简洁性也很关键。python内置库中就有很多简洁而又优雅的操作，这里的知识都来源于网络积累，闲暇时整理下来方便温故。目录>选择正确的内置功能 使用enumerate()而不是range()进行迭代 使用递推式构造列表而不是map()和filter() 使用断点breakpoint()调试而不是print() 使用f-Strings格式化字符串 使用sorted()对复杂列表进行排序>有效利用数据结构 使...…
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(奇技淫巧)python调试器：PySnooper用法
介绍好记性不如烂笔头>一般情况下，在编写 Python 代码时，如果想弄清楚为什么 Python 代码没有按照预期执行的原因，比如你想知道哪些是正在运行，哪些没有运行，以及局部变量的值是什么…通常我们会使用包含断点和观察模式等功能成熟的调试器，或者直接使用 print 语句打印出来。PySnooper允许你执行以上相同的操作，只需为要调试的函数添加一个装饰器即可，而不需要构建正确的 print 打印。你还将得到函数的详细日志，包括运行了哪些代码行、何时运行以及何时更改了局部变量。安装...…
