<br />Linux 2.6.28 – 内核启动分析（一）<br />首先声明，我也是初学Linux内核，因为有这方面的基础，所以打算学习一下内核，学习Linux要讲究方法，坚持固然重要，但是也要讲究方法，我个人认为，学习内核是一个长期的过程，如果指望一两天或者一两个星期就行弄清内核（除了你很杰出+有学习内核的天赋），那么我想说，你不适合学习Linux内核，所谓方法，就是分清主次矛盾，分清主干和

银行业务经常采集的身份证复印件如上图所示，有时候进行某项深度学习业务时，比如文字识别之类，可能需要把身份证的正反面裁剪下来作为训练样本，裁剪demo代码如下所示：# -*- coding: utf-8 -*-# @Time:# @Author:# @Reference:None# @File:cut_t...

Kafka是大数据领域常用的消息队列，其高效的吞吐量和分布式容错等特性是其收到青睐的重要原因。kafka消息的位置用好Kafka，维护其消息偏移量对于避免消息的重复消费与遗漏消费,确保消息的Exactly-once是至关重要的。kafka的消息所在的位置Topic、Partitions、Offsets三个因素决定。Kafka消费者消费的消息位置还与consumer的group.id有关...

根据网友们遇到的这个共同问题，总结一下各种解决的办法。遇到这样问题的网友可以根据下面的建议逐个检查。1. bin/busybox文件是可以执行的。2. 在配置busybox的时候要选中shell选项中的一个选项3. linuxrc 是可执行的。4. 制作文件系统的时候利用的工具也要留意区分：    mkcramfs                制作cramfs镜像的工具    mkimage 

改动点：（1）把传统的卷积改造成深度可分离卷积；（2）使用pytorch实现的ctc，不再使用百度开源的warpctc，主要原因是本人使用Windows来开发调试，编译warpctc貌似很麻烦；crnn网络实现代码：class BidirectionalLSTM(nn.Module):def __init__(self, nInput_size, nHidden,nOut):super(Bidir

通常提取物体的轮廓时，图像都存在噪声，提取效果并不理想。如提取下图的轮廓时，提取代码：import cv2img = cv2.imread("mouse.png")cv2.imshow("origin",img)gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary = cv2.threshold(gray,128,255,cv2.THRESH_

文通过一个例子实验来观察并讲解PyTorch中model.modules(), model.named_modules(), model.children(), model.named_children(), model.parameters(), model.named_parameters(), model.state_dict()这些model实例方法的返回值。例子如下：import tor