在flask 网页程序中，碰到了一个奇怪的问题，当调用某个kears模型的时候，发现程序出现了BUG。然而在单次调用的时候，程序并没有出现任何错误。利用DEBUG调试了下，发现了主要在flask过程中，居然会出现两次POST处理的问题。而Keras在加载模型过程中，连续两次加载预训练模型就会出现这个错误。具体解决办法如下：with keras.backend.get_ses...

最近利用Conda终于成功安装了mmdetection，说实话，非conda的还真的不好装，特别在.complie的时候，即使成功，总是会出现各种问题，直到conda安装后，才明白之前的问题关键所在，即必须numpy为1.16.2版本，且pytorch需要为1.0版本。之前从release版本中下载了0.4.1的版本，还是有问题。1、框架介绍这个框架还是非常清晰的，整个代码从骨架，模型，B...

在一个预训练模型加载过程中，发现碰到这样的一个错误：AttributeError: 'Conv2d' objecthas no attribute'padding_mode'。找了相关资料，发现其问题为pytorch版本的问题，即原来的预训练模型为pytorch 1.0版本环境下训练编译的，而现在的开发环境为pytorch 1.1版本。网上很多办法都是直接退回到pytorch1.0版本...

图像语义分割是对图像像素级理解的基础，也是图像处理的高阶操作。自从深度学习出来之后，已经有了不少的基于卷积网络的图像语义分割模型，如从全卷积网络到大型卷积核：深度学习的语义分割全指南这篇文章介绍了非常多的模型。本篇博客只对空洞卷积进行多尺度背景聚合（Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions）和DeepLab2（D

GAN是一种典型的概率生成模型，其核心思想是：找出给定观测数据内部的统计规律，并且能够基于所得到的概率分布模型，产生全新的，与观测数据类似的数据。概率生成模型可以用于自然图像的生成。假设给定1000万张图片之后，生成模型可以自动学习到其内部分布，能够解释给定的训练图片，并同时生成新的图片。与庞大的真实数据相比，概率生成模型的参数个数要远远小于数据的数量。因此，在训练过程

　　谷歌最近推出的NasNet，是当前图像识别领域的最佳模型，近日对此模型进行复现了下，也大致了解了其原理。这个模型并非是人为设计出来的，而是通过谷歌很早之前推出的AutoML自动训练出来的。该项目目的是实现“自动化的机器学习”，即训练机器学习的软件来打造机器学习的软件，自行开发新系统的代码层，它也是一种神经架构搜索技术(Neural Architecture Search technology)

tableau可视化中非常重要的一块就是空间的可视化。然而tableau只要联机就可以自动加载openstreetmap的地图，这对于国内用户而言还是不太方便，同时虽然它也提供了对WMS，MAPBOX等服务的地图加载，然而这两种方式相对还是不方便。因此利用之前下载的谷歌地图瓦片数据，按照一定的金字塔组织放置在TOMCAT中，然后启动该服务，再将这个瓦片的服务器地址及其瓦片规

分析下tableau的自带的DLL，从其加载的QT库不难判断，它是采用QT来开发的。因此具有易于移植的作用。看到网上有公开的SDK，于是下载看看，然而却非常失望，其SDK仅仅提供一个数据源的提取和工作空间的发布，然而针对其核心的数据可视化，居然没有外置接口。虽然功能非常有限，还是进行测试。（主要采用JAVA　SDK）来测试。首先按照说明，将其SDK包中的BIN目录，加载到系

Tableau是一款优秀的数据可视化分析软件，这几天安装之后，感觉它不仅可以实现对各种数据的可视化绘制操作，并支持多个视图按照故事进行组织，同时具有强大的数据连接操作。支持各种数据源。当然最强大的肯定还是它的server版，可以实现与desktop版的无缝对接。Tableau支持多种数据源的对接，从其官方文档上可以看出，它几乎支持当前主流的各种工具。Excelon page 1

在安装torch.sparse包的过程中，出现/usr/local/cuda-9.0/nvcc: No such file or directory的错误，而检查nvcc是否已经安装的时候，这些在安装cuda时候都是已经安装过的。再仔细查看问题原因，发现在nvcc'后面多了个引号，非常奇怪的一个错误。为了避免对系统进行修改（主要也没有系统权限），简单一个重新export CUDA_HOME操作..