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docker镜像运行大多数开发环境都是基于Debian先导层,比如Python3.6的docker镜像或Java环境。相当于镜像内部有一个针对开发环境进行定制的操作系统,在大多数情形下,无论是调试还是部署,都不需要完整的Debian发行版操作系统。特别是在使用docker进行部署时,考虑到部署环境对docker镜像大小的要求,大多数情形下都是使用阉割版的Debian。我在一次任务中使用一个slim

近期需要用到关键点检测和姿态估计的相关算法,进行了一下调研,着重记录一下openpose算法的一些要点;关于openpose算法论文:https://arxiv.org/abs/1812.08008有一篇写的非常好的博客记录了一些关键点,有兴趣的可以去参考。以下记录几个点:算法流程:网络结构在经过VGG19网络的前10层得到特征图F,作为后续的输入,在stage1中,有两个分支,分支1负责预测关键
解决清华源依旧安装慢或者安装失败清华源http error安装失败清华源http error安装失败今天在ubuntu上配置anaconda虚拟环境安装cuda11+pytorch,ubuntu默认源阿里云,anaconda默认源清华镜像源,结果在安装几个比较大的库的时候(cudatoolkit、mkl等)一直报http error安装失败,尝试很多方法,包括换回anaconda官方源、中科大源、
torch.contiguous()方法语义上是“连续的”,经常与torch.permute()、torch.transpose()、torch.view()方法一起使用,要理解这样使用的缘由,得从pytorch多维数组的低层存储开始说起:touch.view()方法对张量改变“形状”其实并没有改变张量在内存中真正的形状,可以理解为:view方法没有拷贝新的张量,没有开辟新内存,与原张量共享内存;







