首先声明一点，社区版的无法使用，需要使用才可以使用，至于密钥可以去TB购入，价格低廉、有效期长相信很多小伙伴会面临本地电脑显存不够，但是服务器代码又无法直观的调试，只能靠打日志的方法查看结果，对于普通程序员可能勉强够用，但是对于一名深度学习算法工程师而言，这真的一点也无法接受，因为算法工程师对变量的各个属性以及变量的维度变化十分看中，这个是靠打日志无法实现的，所以必须上远程Debug方法，目前采用

经常使用 Opencv 处理图像，但是发现使用opencv处理图片的时候，imread 无法读取中文文件，只能识别英文路径文件，中文路径就算不提示错误，但也不会有结果输出，因此需要修改下需要通过 numpy 读取下图像，再进行下转换，即可使用中文路径下的图像处理。

问题对于视频加密软件， 对于简单的加密软件普通录屏软件应该就可以轻松解决，但是对于如下，逐帧加密算法，可以防止手机/平板/电脑，以及虚拟机等录屏，这就给用户带来了太多的难度，有很多解决办法是购买硬件外挂，花钱不论，为了几十块钱的视频，买个上百的外挂，实在划不来。破解办法在此，作者测试了一种新的破解方法，堪称>>> 智商破解法! <<<>>> 智

conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理软件，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。conda 是为Python程序创建的，类似于 Linux、MacOS、Windows，也可以打包和分发其他软件。

error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build Tools”: https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/对于 error: Microsoft C++ Build Tools 报错问题，大多数

喜欢通过终端访问更传统的Unix工具包的Mac用户（大部分是程序员），都会选择安装Xcode IDE的可选命令行工具子部分，也就是Command Line Tools。从MacOS High Sierra，Sierra，OS X El Capitan，Yosemite，Mavericks开始，无需先安装整个Xcode软件包，也无需登录开发人员帐户，就可以单独安装Command Line Tools

不管开发什么程序，一个友好的用户界面都是至关重要的，然而Python自身并没有集成GUI，但是好在自Python诞生之日起，就有许多优秀的GUI工具集被整合到Python当中，使得Python也可以在图形界面编程领域大展身手。所以从这一章节开始，我们以GUI开发为主。除了PyQT，Python还支持Tkinter、wxPyhton、PyGTK、PySide，这些都是支持Python的GUI开发..

正确的了解主机 GPU的使用情况，才能更好的给程序分配合适的 BatchData，以下提供 Win10系统与 Ubantu系统下的查询GPU使用情况的方法。

相对于深度学习，传统机器学习的流程往往由多个独立的模块组成，比如在一个典型的自然语言处理（Natural Language Processing）问题中，包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等多个独立步骤，每个步骤是一个独立的任务，其结果的好坏会影响到下一步骤，从而影响整个训练的结果，这是非端到端的。而深度学习模型在训练过程中，从输入端（输入数据）到输出端会得到一个预测结果，与真实结果相比较..

如果作为一名程序员，你连GitHub都没有听过或者用过的话，那真是太遗憾了。GitHub的使用可是程序员在职业生涯中的一项必备技能啊，最近在网上搜了一下，发现有好多童鞋都在提问GitHub的使用教程，其实网上关于GitHub使用的优秀教程还真是不少，本人也在其中获益颇多，好了，我们今天就来谈一个关于GitHub的话题，”如何在GitHub上发现优秀的开源项目”。Explore首先登录G...