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在ubuntu中搜索文件或文件夹的方法

whereis+文件名用于程序名的搜索,搜索结果只限于二进制文件(参数-b)、man说明文件(参数-m)和源代码文件(参数-s),如果省略参数,则返回所有信息。 特点:快速,但是是模糊查找,例如 找 #whereis mysql 它会把mysql,mysql.ini,mysql.*所在的目录都找出来.2.find / -name 文件名 特点:准确,但速度慢

#ubuntu
python发送HTTP POST请求

1. 127.0.0.1和0.0.0.0127.0.0.1是一个回送地址,指本地机,一般用来本机测试使用,使用127.0.0.1启的服务只能在本地机器上访问,使用0.0.0.0启的服务可以在其他机器上通过网络访问。2. 在VMware 虚拟机上的启动网络服务需要的网络设置虚拟机的网络连接默认是 NAT模式(用于共享主机的IP地址),要在虚拟机上启动网络服务,需要把网络连接设置为桥接模式(直接连接物

#django#json
Windows下VS2013+Caffe无GPU配置

Windows版本的caffe工具包下载地址: 点击打开链接1. 将下载的caffe-master.zip解压到 D:\Software\Caffe 文件夹下,把 D:\Software\Caffe\caffe-master\windows 文件夹下的 CommonSettings.props.example 文件重命名为 CommonSettings.props 。

为模型减减肥:谈谈移动 / 嵌入式端的深度学习

原文链接: http://www.zhiding.cn/techwalker/documents/J9UpWRDfVYHE5ToOGy30k4fU9v9ep3gPUOb3TSAsig本文为机器之心矽说专栏系列文章之一,对模型压缩进行了深度解读。1. 为什么要为深度学习模型减肥随着深度学习的发展,神经网络模型也越来越复杂,常用的模型中 VGG 系列网络的计算量可以达到 30-40 GOP(1GOP=

如何开启深度学习之旅?这三大类125篇论文为你导航(附资源下载)

原文链接: https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-03-06-2如果你现在还是个深度学习的新手,那么你问的第一个问题可能是「我应该从哪篇文章开始读呢?」在 Github 上,songrotek 准备了一套深度学习阅读清单,而且这份清单在随时更新。至于文中提到的 PDF,读者们可点击阅读原文下载机器之心打包的论文,或点开下面的项目地址下载自己喜欢的学习材料

形态学边界提取

Opencv中函数getStructuringElement()可以生成形态学操作中用到的核,函数原型:Mat getStructuringElement(int shape, //核的形状0:矩形1:十字交叉形2: 椭圆Size ksize,//核大小Point anchor=Point(-1,-1) //核中心位置,默认位于形状中心处

tensorflow中 tf.reduce_mean函数

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值。reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,na...

GoogLeNet 神经网络结构

GoogLeNet是2014年 ILSVRC 冠军模型,top-5 错误率 6.7% ,GoogLeNet做了更大胆的网络上的尝试而不像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,该模型虽然有22层,但参数量只有AlexNet的1/12。GoogLeNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度(层数)或者是其宽度(层核或者神经元数),但是一般情况下更深或更宽的网络

OpenGL(一)绘制圆、五角星、正弦曲线

OpenGL入门之“顶点”OpenGL规定,一个多边形必须是一个“凸多边形”,即连接多边形上任意两点,其连线都在多边形内部。多边形可以由其边上的端点(这里可称为顶点)来确定。所以“顶点”的概念在图形学中非常重要,定义了顶点数组和顶点的连接方式,就可以组合出各种形态。OpenGL中顶点连接形式顶点的连接形式由glBegin函数定义,每种参数对应的连接形式如下:

ffmpeg 常用命令

1. 从视频中抽取帧ffmpeg -i input.mp4 -r 1-q:v 2 D:\images\img_%02d.jpeg-i 输入视频-r 提取频率,每秒多少帧,可以为小数-q:v 图像质量, 2为保存为高质量最后一个是保存路径2. 从视频中剪切出一段视频ffmpeg -i input.mp4 -ss 00:00:15 -t 00:00:05 D:\vid...

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