这些差异导致检测效果有差异，有时没注意这些细节可能一下想不到原因，由其是同一种算法C++的实现和PIL库的实现有差异时。然后对C++里改算法的实现需要和PIL的实现仔细核确保按位置计算得到的缩放结果值和PIL计算出来的值是非常接近的，像BICUBIC算法的实现，经常有差异。

在Jetson板子上多次遇到编译caffe或video-caffe或opencv时或者某些网络模型的python代码内调用的C++版加速算子时，会遇到编译到半路报这种错误:c++: internal compiler error: Segmentation fault (program cc1plus)Please submit a full bug report,...后面更多的信息就不贴出来了

国内访问github的速度很慢且不稳定，当github上项目文件很多或者有几百M的大文件时，使用git clone下载到本地可能会经常失败，例如，报得比较常见的错误:RPC failed; curl 56 GnuTLS recv error (-9): A TLS packet with unexpected length was receivedRPC failed; curl 18 trans

【代码】基于Transformer的模型训练过程中经常出现grad_norm值为Nan或Inf的解决办法。

一般来说，使用NVIDIA官网上下载的sdk image烧写入SD卡或者使用sdk manager/jet package连到板子安装全部软件后，里面什么都有了，包括docker和nvidia docker里面都有了，使用nvidia docker可以把GPU用起来，但是如果误删或者不小心弄坏了docker，或者为了减少发布系统的image的大小，尽量减少不需要安装的软件包，比如想从最基本的Bas

Eclipse有个很好的功能就是能一键将源码全部格式化成标准好看的格式，不用自己在写代码时时时刻刻去注意缩进和行长度等那些烦人的细节，但是实验了一下Eclipse最新的2020-06版本，C/C++版Eclipse没有arm版本的，只有X86版，同时C/C++版还不能安装CppStyle插件(就是相当于vscode下的cpplint插件)，Java版本当然是支持，但是用Eclipse Market

出了这种问题一般是因为container里安装的cuda版本较高，和driver版本不匹配，因为container使用的driver是host环境里安装的，而不是container里安装cuda时安装的。然后执行reboot即可，不重启是不行的，cat /proc/driver/nvidia/version可以看到driver还是465，而不是新安装的470，新安装的驱动需要重启后才能生效。

像安装其他特定公司的工具包一样，使用对应公司的服务器应该是最快的，安装华为的工具包可以设置配置文件~/.pip/pip.conf文件如下：[global]index-url = http://repo.myhuaweicloud.com/repository/pypi/simpleformat = columns[install]...

因疫情带动了口罩识别等项目特殊需求，组织在家工作的多位平时从事非技术工作的同事参加口罩图片数据的收集和标注，大家在家用的多是自己的本子，安装的操作系统自然就是既有Windows也有Mac，不同操作系统的本子上安装过程中遇到多个不同的问题，对于解决办法予以记录一下便于以后再次遇到时快速解决。Windows专业版和Ubuntu系统安装的过程按照https://github.com...

       好久以前就体验了，没时间作记录，现在补上。       MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)是一个手写数字图形数据库，由Yann LeCun(在深度学习的各种书中经常会被提到的大神之一，CNN的提出者) N年前整理出来的，训练数据集有60000个样本，测试数据集有10000个样本，每张图都已进行了尺..