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Linux常用代码总结(统计文件数量,查找包含字符串的文件)

1.统计文件夹的数量统计某文件夹下文件的个数 ls -l |grep "^-"|wc -l 统计某文件夹下目录的个数  ls -l |grep "^d"|wc -l 统计文件夹下文件的个数,包括子文件夹里的  ls -lR|grep "^-"|wc -l 统计/imagedata/data/20161108目录(包含子目录)下的所有txt

#linux
Bug: conda环境与jupyter notebook kernel核环境不一致

一般在服务器上进行环境安装的时候有多种方式,比如docker, conda等。conda肯使用起来更加简便,docker更适合服务器部署的时候使用。本文记录在使用conda时候出现的问题,jupter notebook中的环境不一致导致的。可以看到notebook中的python版本是3.6, 而conda中版本是3.7。进入需要修改的kernel 的 python对应目录,修改 kernel.j

#bug#conda#jupyter
tensorflow基本算法(3):随机森林random forest

参考维基百科:在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的演算法。而"Random Forests"是他们的商标。这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林(random decision forests)而来的。这个方法

faiss-1: 安装

faiss安装git项目的安装教程:https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/INSTALL.md使用Anaconda安装使用Anaconda安装使用faiss是最方便快速的方式,facebook会及时推出faiss的新版本conda安装包,在conda安装时会自行安装所需的libgcc, mkl, numpy模块。faiss的cpu版

#faiss#linux
OpenCV44:姿态估计|Pose Estimation

目标在本章中,将学习利用calib3d模块在图像中创建一些3D效果基础在上一节相机校准中,了解了相机矩阵、失真系数等。给定图案图像,可以利用以上信息来计算其姿势或物体在空间中的位置,例如其旋转方式, 对于平面物体,可以假设Z=0Z = 0Z=0,问题就变成了如何将相机放置在空间中以查看图案图像。 因此,如果知道对象在空间中的位置,可以在其中绘制一些2D图来模拟3D效果。问题是,想在棋盘的第一个角上

#计算机视觉#深度学习#opencv +1
PaddleClas初体验

该包是由百度PaddlePaddle组织下开源的项目,主要用于图像分类,图像搜索等相关任务。

文章图片
#计算机视觉#paddlepaddle
Keras application - Tensor is not an element of this graph on eval after train

ISSUEhttps://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/14356解决办法在每次Infer之后使用keras.backend.clear_session()import kerasxxxxkeras.backend.clear_session()

#keras
Git 常用命令速查表

来源:https://i.loli.net/2018/11/28/5bfdfe991662b.jpg

#git
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