解决方法CUDA运行时NVIDAI显卡必须是当前使用的显卡。否则无法获取GPU设备，cudaGetDeviceCount函数会报错，错误码35nvidia-prime切换显卡，如果只是按照提示logout，再重新login是不行的，必须重启系统，否则会报错，错误码30caffe的问题也是同样的道理因为caffe也要调用cuda的cudaGetDeviceCount函数获取GPU设备。

在进行faster rcnn训练的时候，报了一个断言错误File “/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/imdb.py”, line 108, in append_flipped_imagesassert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()AssertionError参照这篇文章

用OpenCL实现图像缩放代码是比较简单的，因为OpenCL本身就支持双线性插值下面是kernel代码(从Mali OpenCL SDK 抄来的：/samples/image_scaling/assets/image_scaling.cl)非常简单只有4行// 定义采样器// CLK_NORMALIZED_COORDS_TRUE指定使用归一化坐标// CLK_ADDRESS_CLAMP

方法1cmake生成的Makefile中有一个target名为intall/strip可以将install的可执行程序执行strip,执行make help,就可以看到$ make helpThe following are some of the valid targets for this Makefile:... all (the default if no target is pr...

Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具，地址:http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html它可以用来可视化Caffe结构里prototxt格式的网络结构使用起来也非常简单，打开这个地址:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor把你的描述神经网络结构的pr

在开发工作,比如涉及反射，数据库字段名转换为Java字段名，我们有时需要将这两种不同命名格式的变量名进行相互转换，做这个转换自己也不复杂，因为经常要用到而且要可靠，所以在网上找了找，找到如下这篇文章，比较全面的介绍了camel-case和snake-case之间转换的各种实现方案。看了文章才知道，其实一些著名的第三方库都提供了命名格式的转换工具，比如 Apache 的Commons Text和go

一些已有的较老旧的项目只有Makefile，一般在Linux下编译，windows下编译需要借助cygwin或msys2,对于这样的项目如何实现conanfile.py使用conan进行构建呢？本文以erpc/erpcgen为例，说明实现步骤。是一个适用于嵌入式系统的开源RPC框架，erpc/erpcgen为其下的IDL编译器，编译基于Makefile.现在需要把它封装为conan的package

最近在设计一个动态库时,在全局变量中创建了线程,在Windows下动态库加载时导致死锁。根本的原因是Windows要求不可以在动态库的DllMain函数中创建线程，而我的代码结构恰好满足这个条件。以下是简化后的示例代码：class_a.hpp#include <thread> // c++11 support#include <iostream>class A {A(){/

nlohmann::json是非常好用的一个json开源解析库.nlohmann/json的源码是基于C++11标准写的，整个源码就是一个文件 nlohmann/json.hpp,引用非常方便。关于nlohmann/json的基本使用官网(https://github.com/nlohmann/json)上有比较详细的介绍。这里不再赘述，本文主要是介绍在nlohmann/json的基本使用之外一些

现在很多应用都需要根据距离对信息进行排序，MYSQL5.7.28以后新增了空间数据类型(Spatial Data Type 即geometry)和相应的距离计算。关于如何进行距离计算和排序不是本文要说的重点。本文要说明的是如何将MySQL存储的空间数据类型(Spatial Data Type)转为对应的Java对象以方便访问。地理空间数据格式是有规范的，