<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[cbd_2012的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; cbd_2012]]></copyright><item><title><![CDATA[Deepo]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/91820284</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/91820284</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Thu, 13 Jun 2019 11:30:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[Deepo是一系列Docker镜像

可让您快速设置深度学习研究环境
	支持几乎所有常用的深度学习框架
	支持GPU加速（包括CUDA和cuDNN），也适用于仅CPU模式
	适用于Linux（CPU版本/GPU版本），Windows（CPU版本）和OS X（CPU版本）
和他们的Dockerfile生成器

允许您使用类似Lego的模块自定义您自己的环境
	自动为您解析依赖...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[01-【多种深度学习框架从训练到预测】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/90976559</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/90976559</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Wed, 05 Jun 2019 23:51:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[【pytorch速成】Pytorch图像分类从模型自定义到测试

2018年10月09日 18:46:17言有三阅读数：2362

文章首发于微信公众号《与有三学AI》

【pytorch速成】Pytorch图像分类从模型自定义到测试

前面已跟大家介绍了Caffe和TensorFlow，链接如下。

【caffe速成】caffe图像分类从模型自定义到测试

【tensorflow速成】Ten...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[梯度优化算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/90716121</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/90716121</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Fri, 31 May 2019 14:50:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度学习caffe:最优化方法

2017年02月14日 18:17:49generalAI阅读数：5422

上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法：

Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"),
	AdaDelta (type: "AdaDelta"),
	Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"),
	...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卷积神经网络CNN原理详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/89499300</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/89499300</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Wed, 24 Apr 2019 17:40:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

　　上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例，并对网络结构进行到了调整，提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？我们下面就来简单分析一下。在讲...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习-----数据预处理（02）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/89465377</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/89465377</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Tue, 23 Apr 2019 08:48:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度学习-----数据预处理

2015年08月26日 10:17:25萌面女xia阅读数：24663标签：深度学习数据更多

个人分类：深度学习

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载 欢迎交流~ https://blog.youkuaiyun.com/dcxhun3/article/details/47999281

通过最近一段深度学习的学习与实现，发现数据预处理在深度学习中是...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CTC Algorithm Explained Part 1：Training the Network（CTC算法详解之训练篇）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/89082640</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/89082640</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Mon, 08 Apr 2019 10:17:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[https://xiaodu.io/ctc-explained/

References

Graves et al., Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with RNNs. In ICML, 2006.（Graves提出CTC算法的原始论文）
	Graves et al., A...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[面向机器智能的TensorFlow实践：产品环境中模型的部署]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88828907</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88828907</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Tue, 26 Mar 2019 20:11:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后，我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品，以使其能够为其他应用所用，本文对此将进行详细介绍。文章节选自《面向机器智能的TensorFlow实践》第7章。

本文将创建一个简单的Web App，使用户能够上传一幅图像，并对其运行Inception模型，实现图像的自动分类。

搭建TensorFlow...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络设计（01）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88676568</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88676568</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Tue, 19 Mar 2019 23:06:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[十个值得研究的C开源项目！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88671041</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88671041</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Tue, 19 Mar 2019 19:49:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[十个值得研究的C开源项目！

2016年04月22日 09:30:35coding__madman阅读数：3153

原文链接：http://my.oschina.net/zhoukuo/blog/335788?p=9#comments

算是比较轻量级的开源项目，作为学习研究C语言，提升C语言功底！好处很多很多！



代码阅读——十个C开源项目

1. Webbench





W...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88668958</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88668958</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Tue, 19 Mar 2019 18:07:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT

李杉杉2018-04-11 14:06:33浏览12080评论2

深度学习
	
	高性能
	
	插件
	
	plugin
	
	GPU
	
	神经网络
摘要：随着传统的高性能计算和新兴的深度学习在百度、京东等大型的互联网企业的普及发展，作为训练和推理载体的GPU也被越来越多的使用。NVDIA本着让大家能更好地利用GPU，使其在做...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机视觉牛人博客收藏]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88379129</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88379129</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Sun, 10 Mar 2019 15:32:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[已经好长时间没写文章了，图像处理包含的技术太多，预处理，特征提取，图像识别等，每一个模块涉及到很多算法，如何巧妙地利用这些算法使其应用到我们现有的工程中，需要我们去了解他们的特性，就行我们要写一个牛逼的程序一样，好的想法好结合实际，所以需要了解相关的api，相关的算法，在充分理解的基础上，创造出属于自己的领悟，接下来一段时间主要研究图像处理相关的知识，今天就当作是开篇吧，也希...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用深度学习方法，实现图像去噪-（01）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88318840</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88318840</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Thu, 07 Mar 2019 19:56:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[2015
深度学习、自编码器、低照度图像增强
Lore, Kin Gwn, Adedotun Akintayo, and Soumik Sarkar. &quot;LLNet: A Deep Autoencoder Approach to Natural Low-light Image Enhancement.&quot; arXiv preprint arXiv:1511.03995 (2015).
利用深度学习的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ARM交叉编译工具链分类说明（03）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88212685</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88212685</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Tue, 05 Mar 2019 23:30:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[ARM交叉编译工具链分类说明

2018年09月03日 15:52:25Monte-Carlo阅读数：383

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/qq_16149777/article/details/82349868

arm-none-linux-gnueabi
链接工具命名：
 arch-vendor-(os-)abi...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux下gcc编译生成动态链接库*.so文件并调用它（02）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88211822</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88211822</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Tue, 05 Mar 2019 23:28:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[Linux下gcc编译生成动态链接库*.so文件并调用它

https://blog.youkuaiyun.com/flyztek/article/details/73612469

动态库*.so在linux下用c和c++编程时经常会碰到，最近在网站找了几篇文章介绍动态库的编译和链接，总算搞懂了这个之前一直不太了解得东东，这里做个笔记，也为其它正为动态库链接库而苦恼的兄弟们提供一点帮助。
1、动态库的编译
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[将cpp文件封装成 so 文件并调用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88211703</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/88211703</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Tue, 05 Mar 2019 23:13:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、前言

本篇记录下将 Cpp文件打包成so 文件，并在其他cpp文件中作调用

二、将cpp文件编译为so文件

在文件夹 cpp1 下创建a.h a.cpp b.h b.cpp 如下：

//a.h
#ifndef A_H_
#define A_H_

#include &quot;b.h&quot;

class A
{
 public:
 A(){}
 ~A(){}

 v...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Opencv+QT嵌入式移植（01）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/87992831</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/87992831</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Wed, 27 Feb 2019 21:52:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[https://blog.youkuaiyun.com/qq_30155503/article/details/80005622

1. Opencv编译、QT安装，移植到ARM板子上运行]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Caff-Opencv——图像分类（01）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/87927658</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/87927658</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Tue, 26 Feb 2019 00:33:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[Caffe训练好的网络对图像分类

  对于训练好的Caffe 网络

  输入：彩色or灰度图片

  做minist 下手写识别分类，不能直接使用，需去除均值图像，同时将输入图像像素归一化到0-1直接即可。                            

#include &amp;lt;caffe/caffe.hpp&amp;gt;
#include &amp;lt;opencv2/core/core.h...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CMake-gui安装OpenCV3.2.0和OpenCV_contrib-3.2.0]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/87783405</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/87783405</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Wed, 20 Feb 2019 11:19:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[【安装教程】Ubuntu16.04中用CMake-gui安装OpenCV3.2.0和OpenCV_contrib-3.2.0（图文）

2018年05月21日 21:13:45 lalulaBar 阅读数：3747

初次尝试在Ubuntu上面安装OpenCV，遇到了各种奇奇怪怪的问题，也查了好多博客和相关说明，弄了好久好久终于，完成了。我本着方便和帮助更多跟我一样刚入门OpenCV的小伙伴的初衷...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[工程应用的SDK封装——linux环境中的.so动态链接库的使用（1）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/87717515</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/87717515</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Tue, 19 Feb 2019 16:42:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[linux下生成动态链接库并使用（使用cmake）

2017年04月01日 11:04:44 沧海飞帆 阅读数：12990

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/ktigerhero3/article/details/68941252

使用cmake生成库主要要注意三个文件夹
（1）源文件文件夹
（2）中间文件夹（编译生成的.o等文...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[为你的Android Studio更换好看的主题风格]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/87379304</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/cbd_2012/article/details/87379304</guid><author>cbd_2012</author><pubDate>Fri, 15 Feb 2019 18:53:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[为你的Android Studio更换好看的主题风格

https://blog.youkuaiyun.com/Likianta/article/details/78701481

1. 访问主题包下载网站Color Themes
Color Themes网址：http://color-themes.com/?view=index

2. 点击喜欢的主题，下载jar包
这里我选择的是“Ladies Night...]]></description><category></category></item></channel></rss>