<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Julia_deeplearning的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Julia_deeplearning]]></copyright><item><title><![CDATA[overleaf中使用orcidlink给 ieee access加ORCID时遇到的tikz问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/121668712</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/121668712</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Thu, 02 Dec 2021 02:12:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[把文件orcidlink.sty复制到自己overleaf项目下，即可引用\orcidlink{0000-0000-0000-0000}
orcidlink – Insert hyperlinked ORCiD logo
在ieeeaccess.cls 文件里面 -&gt; 改 \def\year成 \def\Year
然后在access.tex file -&gt;添加这个包\usepackage{tikz}
同时在这个包的后面加上
 \NewSpotColorSpace{PANTONE}
 \AddSp]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[FCN-8s中crop的offset计算过程(5, 9, 31)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/121572739</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/121572739</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Sat, 27 Nov 2021 10:31:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[图像分割使用的FCN 8倍上采样网络里面关于crop时offset的推导过程
caffe文件FCN-8s文件
卷积特征图大小计算公式
O=(I+2P−K)/S+1.
O = (I + 2P - K)/S + 1.
O=(I+2P−K)/S+1.
逆推出 I
I=(O−1)∗S+K−2P
I = (O - 1) * S + K - 2P
I=(O−1)∗S+K−2P
转置卷积特征图大小计算公式
O=(I−1)∗S+K−2P
O = (I - 1) * S + K - 2P
O=(I−1)∗S+K−2P
I 是]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[shell 环境的熟悉和使用（Ubuntu）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/118073343</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/118073343</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Sun, 20 Jun 2021 18:47:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题
一、在每次通过远程连接进入系统是，告知用户下面的信息：

最近一段时间，当前用户，也就是你，登录了多少次
上一次登录系统，停留了多少时间
给用户推荐一句名人名言，唐诗三百首之类的
最好还能告知一下当地当日天气预报
一个温馨的问候

二、要求显示美观，有一定颜色
安装fortune软件

sudo apt install fortune

代码
.zlogout文件
#记录登陆时间
logouttime=`date +%s`

staytime=$[${logouttime}-${logintime}]]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[最大公约数和最小公倍数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115436444</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115436444</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Mon, 05 Apr 2021 02:28:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[辗转相除法
#include &lt;stdio.h&gt;
int gcd(int n, int m);
int lcm(int n, int m);
int main() {
    int n, m;
    scanf("%d%d", &amp;n, &amp;m);  
    printf("%d\n", gcd(n, m));
    printf("%d\n", lcm(n, m));
    return 0;
}
int gcd(int n, int m) {
    // 请在这里继续]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[字符计数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115436010</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115436010</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Mon, 05 Apr 2021 00:36:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[在 30 个字符组成的一行输入中包括了大写字母、小写字母、数字和空格（值包含，不包含\t一类的字符）。我们通过循环将这 30 个字符读入了循环，并将读入的 30 个字符传入了无需返回值的四个函数。
请完成这四个函数，分别在四个函数中输出 30 个字符中的大写字母（upper_case_count 函数）、小写字母（lower_case_count 函数）、数字（digit_count）和空格（space_count）。
输入格式
你的程序将需要接受一行字符输入，输入为大写字母、小写字母、数字和空格组成的共 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[矩阵输出]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115423982</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115423982</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Sun, 04 Apr 2021 06:21:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[矩阵翻转输出
给定一个 m行、n 列的矩阵，你需要根据要求将它水平翻转或竖直翻转。对于矩阵 A=[431562]A = \begin{bmatrix} 4 &amp; 3 &amp; 1 \\ 5 &amp; 6 &amp; 2 \end{bmatrix}A=[45​36​12​]，如果我们对 A 进行水平翻转，我们将得到 A′=[134265]A' = \begin{bmatrix} 1 &amp; 3 &amp; 4 \\ 2 &amp; 6 &amp; 5 \end{bmatrix}A′=[12​36]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[排序的实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115388821</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115388821</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Fri, 02 Apr 2021 03:47:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[你将被给予 10 个乱序输入的整数。你需要（任选一种排序方法）将它们从大到小进行排序后输出。
输入格式
测评机会反复运行你的程序。每次程序运行时，你的程序仅需输入 10 个由空格分隔的整数 Number_i
（1≤Number ≤1000）（其中 1≤i≤10）。
输出格式
输出为一行，包括排序后的 10个输入整数，每两个整数之间有一个空格，最后一个整数后面没有空格。
样例输入
2 3 1 9 5 4 4 3 3 2
样例输出
9 5 4 4 3 3 3 2 2 1
冒泡排序
#include &lt;st]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[蒜头爬楼梯]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115388799</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115388799</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Fri, 02 Apr 2021 02:28:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[在计算理工学院有一个长腿君，他在爬楼梯的时候从来都是要么上 2个台阶，要么上 3 个台阶。由于爬楼梯实在太无聊了，长腿君就开始尝试每天采用不同的方式上楼梯。如果长腿君回家需要爬 N 阶台阶，你能告诉长腿君，他爬楼梯回家有多少种不同的方式吗？
请注意，长腿君“先爬 3 个台阶后爬 2个台阶”和“先爬 2 个台阶后爬 3 个台阶”是两种不同的回家方式。
输入格式
测评机会反复运行你的程序。每次程序运行时，你的程序仅需输入一个符合描述的整数 N，表示总共的台阶数（2 ≤N≤50）
样例输入40
样例输出  315]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[折半查找]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115388733</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115388733</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Fri, 02 Apr 2021 01:36:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[给定 N 个整数和 K个待查找的整数 M_1, M_2, …, M_K 。如果待查找的整数在给定的 N 个整数中，请输出待查找的整数是数组中第几个元素（从 1 开始计算，第一个元素计 1 而不是 0）；如果待查找的整数不在给定的 N 个整数中，则输出 0。
样例输入
6 4
1 2 4 6 7 8
9 1 5 2
样例输出
0 1 0 2
#include &lt;stdio.h&gt;

int main() {
    int n;//N个整数
    int k;//待查找的K个整数
    int ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[乘法表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115275300</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115275300</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Sun, 28 Mar 2021 06:51:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[N×N 的乘法表5种输出格式
测评机会反复运行你的程序。每次程序运行时，你的程序仅需输入一个正整数 N（可以确定测评机输入的 N 小于 40），用于描述你需要输出的乘法表的规模。
完整型
#include&lt;stdio.h&gt;
int main()
{
	int N;
    scanf("%d", &amp;N);
	
	for(int i=1;i&lt;=9;i++)
	{
		for(int j=1;j&lt;=9;j++)
		{
			printf("%d*%d=%2d\t",i,j,i*]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[n阶数字三角形]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115275271</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115275271</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Sun, 28 Mar 2021 04:10:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[n阶数字三角形
题目：给定一个整数 n。输出一个 n行数字，n行数字中的第 i行包含 n - i + 1 个由空格隔开的整数 i（1≤ i ≤ n）。
提示：请注意每行的末尾不要有多余的空格。
输入格式
你的程序将会接受一个整数，表示 n（0 &lt; n ≤ 30）。
输出格式
输出 n 行数字
对于 n 行数字中的第 i 行包含 n - i + 1个由空格隔开的整数 i（1  ≤ i ≤ n）
如果对输出格式理解有一定困难，请参考样例输出。
样例输入：4
输出：
1 1 1 1
2 2 2
3 3
4
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C语言质数的简单判断和输出]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115223223</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/115223223</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Fri, 26 Mar 2021 05:57:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目：对于给定的一个大于 11 的正整数 N（你可以认为测评机给出的 N 均小于 1000），按从小到大的顺序输出所有小于等于它的质数。输出格式请按从小到大的顺序输出所有小于等于 NN 的质数，一个数单独占一行。
2也是质数，不要遗忘
#include &lt;stdio.h&gt;
int prime(int x){
	int i;
	for(i=3;i*i&lt;x;i+=2)
		if(x%i==0)
			return 0;
	return 1;
}
int main() {
    int i;
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Cuda10+cudnn7.3+Ubuntu16.0下安装源码opencv3.4.0]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/84104937</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/84104937</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Thu, 15 Nov 2018 15:22:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装依赖
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 lib...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[caffe2的安装与遇到的问题和解决问题步骤]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/84104494</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/84104494</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Thu, 15 Nov 2018 15:04:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[#caffe2的安装与遇到的问题和解决问题步骤
git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git &amp;amp;amp;amp;&amp;amp;amp;amp; cd pytorch
git submodule update --init --recursive
python setup.py install
问题：makefile:138: recipe for target ‘all’ ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Anaconda Install DensePose]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/83863613</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/83863613</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Thu, 08 Nov 2018 16:34:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[conda create -n Pose python=2.7
source activate Pose
#安装依赖
conda install -y \

future 
gflags 
leveldb 
mkl 
mkl-include 
numpy 
opencv 
protobuf 
six
#安装caffe2
conda install pytorch-nightly -c pytorc...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[论文笔记 Deep Facial Expression Recognition: A Survey深度面部表情识别调查]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/83027160</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/83027160</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Fri, 12 Oct 2018 14:51:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.08348

面部表情是人类传达其情感状态和意图的最强烈，最自然和最普遍的信号之一。下图是面部表情识别数据库和方法的进化过程，由传统的Handcrafted 到Deeplearning。近来，DFER（Deep Facial expression Recognition）自动识别系统专注于两个重要的问题：1.由于训练数据不足产生的过度...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DensePose论文笔记（实现实时的人体姿态估计）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/83011798</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Julia_deeplearning/article/details/83011798</guid><author>Julia_deeplearning</author><pubDate>Thu, 11 Oct 2018 14:19:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[一：背景知识

      姿态估计的目标是在RGB图像或视频中描绘出人体的形状，这是一种多方面任务，其中包含了目标检测、姿态估计、分割等等。有些需要在非水平表面进行定位的应用可能也会用到姿态估计，例如图形、增强现实或者人机交互。姿态估计同样包含许多基于3D物体的辨认。DensePose用深度学习把2D图像坐标映射到3D人体表面上，再加上以每秒多帧的速度处理密集坐标，最后实现动态人物的精确定位和姿...]]></description><category></category></item></channel></rss>